JPH0744221A - Dead time compensator for feedback controller - Google Patents
Dead time compensator for feedback controllerInfo
- Publication number
- JPH0744221A JPH0744221A JP18397693A JP18397693A JPH0744221A JP H0744221 A JPH0744221 A JP H0744221A JP 18397693 A JP18397693 A JP 18397693A JP 18397693 A JP18397693 A JP 18397693A JP H0744221 A JPH0744221 A JP H0744221A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- control
- time
- control amount
- amount
- dead time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、フィードバック制御装
置において発生するむだ時間の影響を補償する装置に関
する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a device for compensating the influence of dead time generated in a feedback control device.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来から、制御対象を所望の目標値に制
御する制御手法として、フィードバック制御が主として
広く用いられている。周知のようにフィードバック制御
装置は、図3に示すように、制御対象2から出力される
現在時刻nにおける制御出力(制御量)y(n)を調節
部8にフィードバックし、この調節部8にフィードバッ
クされた制御出力y(n)と目標値vとの偏差eに応じ
た制御入力(操作量)u(n)を操作量演算部1で演算
し、これを制御対象2に加えることにより、制御出力y
(n)が目標値vに達するよう制御するものである。2. Description of the Related Art Conventionally, feedback control has been widely used as a control method for controlling a controlled object to a desired target value. As is well known, as shown in FIG. 3, the feedback control device feeds back the control output (control amount) y (n) at the current time n output from the controlled object 2 to the adjusting unit 8, and causes the adjusting unit 8 to perform feedback. By calculating the control input (operation amount) u (n) according to the deviation e between the fed back control output y (n) and the target value v by the operation amount calculation unit 1 and adding this to the controlled object 2, Control output y
(N) is controlled so as to reach the target value v.
【0003】このフィードバック制御装置は目標値vと
制御出力y(n)との偏差eを唯一のよりどころに、偏
差eが小さくするように制御入力u(n)を修正してい
くものである。This feedback control device corrects the control input u (n) so that the deviation e between the target value v and the control output y (n) becomes smaller than the other. .
【0004】[0004]
【発明が解決しようとする課題】ところが、制御入力u
(n)あるいは出力y(n)に大きなむだ時間が含まれ
ている場合には、制御出力y(n)には制御入力u
(n)の修正に必要な情報、つまりその時刻nまでに加
えた制御入力u(n)の効果あるいはその兆候が含まれ
ないことになる。However, the control input u
(N) or the output y (n) includes a large dead time, the control output y (n) includes the control input u.
This means that the information necessary for correcting (n), that is, the effect of the control input u (n) added up to the time n or the sign thereof is not included.
【0005】このように、制御入力の修正に必要な情報
が何ら含まれていない制御出力がフィードバックされ制
御がなされると、制御の不安定性、過大なオーバーシュ
ートの発生、整定時間の増加等を招き、制御性能が低下
してしまうという虞があった。As described above, when the control output that does not include any information necessary for correcting the control input is fed back and the control is performed, the control becomes unstable, excessive overshoot occurs, and the settling time increases. Therefore, there is a fear that the control performance may be deteriorated.
【0006】本発明はこうした実状に鑑みてなされたも
のであり、むだ時間経過後の制御量を予測し、これをフ
ィードバックすることにより、むだ時間の影響を補償し
て、制御性能を向上させることができる装置を提供する
ことを目的としている。The present invention has been made in view of the above circumstances, and predicts the control amount after the dead time elapses and feeds it back to compensate the influence of the dead time and improve the control performance. It is intended to provide a device capable of
【0007】[0007]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明では、制御対象から出力される制御量を調節部
にフィードバックし、該調節部にフィードバックされた
制御量と目標値との偏差に応じた操作量を前記制御対象
に加えることにより、前記制御量が前記目標値に達する
よう前記制御対象を制御するフィードバック制御装置に
おいて、前記制御量と前記操作量のそれぞれを検出する
検出手段と、前記検出手段で検出された制御量と操作量
を時系列的に記憶する記憶手段と、所定時刻における制
御量と該所定時刻における操作量のそれぞれに所定の重
み付けを与え、該重み付けされた制御量および操作量に
基づいて前記所定時刻からむだ時間経過後の時刻におけ
る制御量を予測演算する予測演算手段と、前記検出手段
の検出結果を前記記憶手段と前記予測演算手段のいずれ
かに切換出力させる第1の切換手段と、前記制御対象か
ら出力される制御量と前記予測演算手段で演算される制
御量のいずれかを前記調節部に切換出力させる第2の切
換手段とを具え、学習モード時には、前記第1の切換手
段を前記記憶手段側に切換えるとともに、前記第2の切
換手段を前記制御対象側に切換えて、前記検出手段で検
出された制御量と操作量を前記記憶手段に時系列的に記
憶させる処理を行わせ、ついで、前記記憶手段に記憶さ
れた所定時刻における制御量と該所定時刻における操作
量に基づいて前記所定時刻からむだ時間経過後の時刻に
おける制御量の予測演算を前記予測演算手段に行わせ、
ついで、前記予測演算手段で演算された前記所定時刻か
らむだ時間経過後の時刻における制御量と前記記憶手段
に記憶された前記所定時刻からむだ時間経過後の時刻に
おける制御量との誤差が最小となるように、前記予測演
算手段における重み付けの調整を行わせるとともに、制
御モード時には、前記第1の切換手段を前記予測演算手
段側に切換えるとともに、前記第2の切換手段を前記予
測演算手段側に切換えて、前記調整された重み付けによ
って現在の時刻からむだ時間経過後の時刻における制御
量を予測する演算を前記予測演算手段に行わせ、該予測
演算手段から出力される制御量を前記調節部にフィード
バックするようにしている。In order to achieve the above object, in the present invention, the control amount output from the controlled object is fed back to the adjusting unit, and the deviation between the control amount fed back to the adjusting unit and the target value. In the feedback control device for controlling the controlled object so that the controlled variable reaches the target value, by adding the manipulated variable to the controlled object, a detection means for detecting each of the controlled variable and the manipulated variable. Storage means for chronologically storing the control amount and the operation amount detected by the detection means, a predetermined weighting is given to each of the control amount at the predetermined time and the operation amount at the predetermined time, and the weighted control is given. Predicting calculation means for predictively calculating a control amount at a time after a lapse of a dead time from the predetermined time based on an amount and an operation amount; First switching means for switching and outputting to either the storage means or the prediction calculation means, and either the control amount output from the controlled object or the control quantity calculated by the prediction calculation means is switched to the adjustment section. In the learning mode, the first switching means is switched to the storage means side, and the second switching means is switched to the control target side, and is detected by the detection means. The control means is caused to perform a process of storing the control amount and the operation amount stored in the storage means in time series, and then the predetermined time is stored based on the control amount at the predetermined time stored in the storage means and the operation amount at the predetermined time. Causing the prediction calculation means to perform a prediction calculation of the control amount at the time after the dead time has elapsed,
Then, the error between the control amount at the time after the dead time from the predetermined time calculated by the prediction calculation means and the control amount at the time after the dead time from the predetermined time stored in the storage means is the minimum. In the control mode, the first switching means is switched to the prediction calculation means side, and the second switching means is changed to the prediction calculation means side. By switching, it causes the prediction calculation means to perform a calculation for predicting the control amount at the time after the dead time from the current time by the adjusted weighting, and the control amount output from the prediction calculation means to the adjustment part. I try to give feedback.
【0008】[0008]
【作用】かかる構成によれば、学習モード時には、第1
の切換手段が記憶手段側に切換えられるとともに、第2
の切換手段が制御対象側に切換えられて、予測制御がな
されない従来のフィードバック制御系における制御量と
操作量が記憶手段に時系列的に記憶される。According to this structure, in the learning mode, the first
And the second switching means is switched to the storage means side.
The switching means is switched to the controlled side, and the control amount and the manipulated variable in the conventional feedback control system in which the predictive control is not performed are stored in time series in the storage means.
【0009】ついで、記憶手段に記憶された所定時刻に
おける制御量と該所定時刻における操作量に基づいて所
定時刻からむだ時間経過後の時刻における制御量を予測
する演算が予測演算手段において行われる。Then, the predictive calculation means performs a calculation for predicting the control quantity at the time after the dead time has elapsed from the predetermined time, based on the control quantity at the predetermined time and the operation amount at the predetermined time stored in the storage means.
【0010】ついで、予測演算手段で演算された所定時
刻からむだ時間経過後の時刻における制御量と記憶手段
に記憶された所定時刻からむだ時間経過後の時刻におけ
る制御量との誤差が最小となるように、予測演算手段に
おける重み付けの調整が行われる。Next, the error between the control amount calculated by the predictive calculation means at the time after the dead time has elapsed from the predetermined time and the control amount stored at the time after the dead time from the predetermined time stored in the storage means is minimized. As described above, the weighting adjustment in the prediction calculation means is performed.
【0011】制御モード時には、第1の切換手段が予測
演算手段側に切換えられるとともに、第2の切換手段が
予測演算手段側に切換えられて、現在時刻における制御
量および操作量が予測演算手段に加えられ、学習モード
時に調整された重み付けによって現在時刻からむだ時間
経過後の時刻における制御量を予測する演算が行われ
る。そしてこの予測演算手段から出力される予測された
制御量が調節部にフィードバックされる。In the control mode, the first switching means is switched to the predictive computing means side and the second switching means is switched to the predictive computing means side so that the control amount and the manipulated variable at the present time are switched to the predictive computing means. In addition, by the weighting adjusted in the learning mode, the calculation for predicting the control amount at the time after the dead time from the current time is performed. Then, the predicted control amount output from the predictive calculation means is fed back to the adjusting unit.
【0012】[0012]
【実施例】以下、図面を参照して本発明に係るフィード
バック制御装置のむだ時間補償装置の実施例について説
明する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of a dead time compensating device of a feedback control device according to the present invention will be described below with reference to the drawings.
【0013】図1は実施例の構成を示すブロック図であ
る。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the embodiment.
【0014】同図に示す制御装置は、基本的には図2に
示したのと同様に、フィードバック制御系を構成してい
る。The control device shown in the figure basically constitutes a feedback control system in the same manner as shown in FIG.
【0015】すなわち、制御対象2から出力される現在
時刻nにおける制御出力(制御量)y(n)に対して後
述する所定の処理がなされた制御出力、つまり予測制御
量y(n+L)を調節部8にフィードバックし、この調
節部8にフィードバックされた制御出力y(n+L)と
目標値vとの偏差eに応じた制御入力(操作量)u
(n)を操作量演算部1で演算し、これを制御対象2に
加えることにより、制御出力y(n)が目標値vに達す
るよう制御するものである。That is, the control output (control amount) y (n) at the current time n output from the controlled object 2 is subjected to a predetermined process described later, that is, the predicted control amount y (n + L) is adjusted. The control input (operation amount) u according to the deviation e between the control output y (n + L) fed back to the adjusting unit 8 and fed back to the adjusting unit 8 and the target value v.
The control amount y (n) is controlled to reach the target value v by computing (n) in the manipulated variable computing unit 1 and adding it to the controlled object 2.
【0016】上記予測制御量を予測演算するために、実
施例では、従来のものとは異なる以下のような構成を備
えている。In order to perform the predictive calculation of the predictive control amount, the embodiment has the following configuration different from the conventional one.
【0017】すなわち、制御出力y(n)が微分回路4
に加えられる。微分回路4では制御出力y(n)の微分
値dy(n)/dt(以下dy(n)と略す)が演算さ
れ、これが切換スイッチ6に加えられる。また、制御対
象2の入出力u(n)およびy(n)は直接上記切換ス
イッチ6に加えられる。That is, the control output y (n) has a differentiating circuit 4
Added to. The differential circuit 4 calculates a differential value dy (n) / dt (hereinafter abbreviated as dy (n)) of the control output y (n), and this is added to the changeover switch 6. The inputs / outputs u (n) and y (n) of the controlled object 2 are directly applied to the changeover switch 6.
【0018】上記切換スイッチ6は、入力された制御入
力u(n)、微分値dy(n)、制御出力y(n)をメ
モリ3または状態予測部7に切換出力する。切換スイッ
チ6が接点6aに切り換えられた場合には、上記スイッ
チ6に入力された制御入力u(n)等がメモリ3に出力
される。また、切換スイッチ6が接点6bに切り換えら
れた場合には、上記スイッチ6に入力された制御入力u
(n)等は状態予測部7に出力される。The change-over switch 6 changes over and outputs the input control input u (n), differential value dy (n) and control output y (n) to the memory 3 or the state predicting section 7. When the changeover switch 6 is changed over to the contact 6 a, the control input u (n) or the like inputted to the switch 6 is outputted to the memory 3. Further, when the changeover switch 6 is changed over to the contact 6b, the control input u inputted to the switch 6 is inputted.
(N) and the like are output to the state prediction unit 7.
【0019】メモリ3では、スイッチ6から入力された
制御入力u(n)等が時系列的に記憶される。すなわ
ち、所定のサンプリング周期で各時刻nごとの制御入力
u(n)、微分値dy(n)、制御出力y(n)を記憶
する。In the memory 3, the control input u (n) and the like input from the switch 6 are stored in time series. That is, the control input u (n), the differential value dy (n), and the control output y (n) for each time n are stored at a predetermined sampling period.
【0020】状態予測部7では、所定時刻nにおける制
御入力u(n)、微分値dy(n)、制御出力y(n)
のそれぞれに所定の重み付けを与え、該重み付けされた
制御入力u(n)等に基づいて上記所定時刻nからむだ
時間L経過後の時刻n+Lにおける制御量y(n+L)
を予測演算するものである。切換スイッチ6が接点6a
に切り換えられている場合には、メモリ3に記憶された
所定時刻tにおける制御入力u(t)等に基づいて上記
予測演算が行われ、予測制御量y(t+L)を出力す
る。また、切換スイッチ6が接点6bに切り換えられて
いる場合には、制御対象2の現在の制御入力u(n)等
に基づいて上記予測演算が行われ、予測制御量y(n+
L)を出力する。In the state predictor 7, the control input u (n), the differential value dy (n), and the control output y (n) at the predetermined time n.
Given a predetermined weighting to each of the control values u (n) and the like, and based on the weighted control input u (n)
For predictive calculation. Changeover switch 6 has contact 6a
When it is switched to, the prediction calculation is performed based on the control input u (t) at the predetermined time t stored in the memory 3, and the predicted control amount y (t + L) is output. Further, when the changeover switch 6 is switched to the contact 6b, the prediction calculation is performed based on the current control input u (n) of the controlled object 2 and the like, and the predicted control amount y (n +
L) is output.
【0021】また、制御対象2から現在出力されている
制御量y(n)および状態予測部7から出力される予測
制御量y(n+L)は切換スイッチ5に加えられる。The controlled variable y (n) currently output from the controlled object 2 and the predicted controlled variable y (n + L) output from the state predicting section 7 are added to the changeover switch 5.
【0022】上記切換スイッチ5は、入力された制御量
y(n)または予測制御量y(n+L)を調節部8に切
換出力する。切換スイッチ5が接点5aに切り換えられ
た場合には、上記スイッチ5に入力された制御量y
(n)が調節部8にフィードバックされる。また、切換
スイッチ5が接点5bに切り換えられた場合には、上記
スイッチ5に入力された予測制御量y(n+L)が調節
部8にフィードバックされる。The change-over switch 5 switches and outputs the input control amount y (n) or predicted control amount y (n + L) to the adjusting section 8. When the changeover switch 5 is changed over to the contact 5a, the control amount y input to the switch 5 is
(N) is fed back to the adjusting unit 8. When the changeover switch 5 is changed over to the contact 5b, the predictive control amount y (n + L) input to the switch 5 is fed back to the adjusting section 8.
【0023】・学習モード時における処理 上記切換スイッチ6が接点6a、つまりメモリ3に出力
する側に切換えられるとともに、上記切換スイッチ5が
接点5a、つまり制御対象2からの制御量y(n)を入
力する側に切換えられると、学習モードにおける処理が
開始される。Processing in the learning mode While the changeover switch 6 is changed over to the contact 6a, that is, the side for outputting to the memory 3, the changeover switch 5 changes the control amount y (n) from the contact 5a, that is, the controlled object 2. When switched to the input side, the processing in the learning mode is started.
【0024】この場合、制御対象2から出力される制御
量y(n)が調節部8にフィードバックされるという通
常の通常フィードバック制御が行われる。そして、かか
るフィードバック制御が行われている状態において、制
御対象2の入出力状態の時系列データ(u(n)、dy
(n)、y(n))が所定のサンプリング周期ごとにメ
モリ3に記憶される。In this case, normal normal feedback control is performed in which the controlled variable y (n) output from the controlled object 2 is fed back to the adjusting section 8. Then, while such feedback control is being performed, the time-series data (u (n), dy) of the input / output state of the controlled object 2 is obtained.
(N) and y (n)) are stored in the memory 3 every predetermined sampling period.
【0025】状態予測部7は、メモリ3に記憶された時
刻tにおける入出力状態を示すデータ(u(t)、dy
(t)、y(t))を入力して、図2に示すような演算
を行う。The state predicting section 7 stores data (u (t), dy) stored in the memory 3 and showing the input / output state at time t.
By inputting (t) and y (t), the calculation as shown in FIG. 2 is performed.
【0026】同図2に示すように、この状態予測部7は
多層神経回路網で構成されており、入力側の素子iは、
それぞれ入出力データu(t)、dy(t)、y(t)
を入力して、yiを出力する。そして各yiに対して所
定シナプス加重Wijが乗算されたものの総和xjが出力
側の素子jに入力される。As shown in FIG. 2, the state predictor 7 is composed of a multilayer neural network, and the element i on the input side is
Input / output data u (t), dy (t), y (t), respectively
Is input and yi is output. The sum xj of each yi multiplied by the predetermined synapse weight Wij is input to the element j on the output side.
【0027】すなわち、xjは下記(1)式のごとく表
される。That is, xj is expressed by the following equation (1).
【0028】xj=ΣWij・yi …(1) そして、出力側の素子jの出力yjは、入力の総和xjを
単調増加関数fに変数として与えたときの関数値で表さ
れる。すなわち、yjは下記(2)式のごとく表され
る。Xj = ΣWij · yi (1) Then, the output yj of the element j on the output side is expressed by a function value when the total sum xj of the inputs is given to the monotonically increasing function f as a variable. That is, yj is represented by the following equation (2).
【0029】yj=f(xj) …(2) ここで、バックプロパゲーションには、ある入力ベクト
ル(パターン)に対して出力素子jが出すべき望ましい
出力y*jとしたとき下記Eで評価される誤差関数を最小
化する学習則がある。Yj = f (xj) (2) Here, in the back propagation, when the desired output y * j to be output by the output element j with respect to a certain input vector (pattern) is set, the following E is evaluated. There is a learning rule that minimizes the error function.
【0030】 ここで、yjはあるむだ時間L経過後の時刻における予
測制御量y(t+L)である。そこで、メモリ3に記憶
された同じむだ時間L経過後の時刻における制御量y*
(t+L)を読みだして、上記(3)式のy*jに代入す
る。そして、上記誤差関数Eを最小にするように、シナ
プス加重Wijが調節される。[0030] Here, yj is the predicted control amount y (t + L) at the time after the elapse of a certain dead time L. Therefore, the control amount y * at the time after the same dead time L stored in the memory 3 has elapsed
(T + L) is read out and substituted into y * j in the above equation (3). Then, the synaptic weight Wij is adjusted so as to minimize the error function E.
【0031】このように、状態予測部7で演算された予
測制御量y(t+L)とメモリ3に記憶された同時刻t
+Lにおける制御対象2の制御量y*(t+L)との誤
差が状態予測部7にフィードバックされることにより、
状態予測部7のシナプス加重Wijの調整が行われる。As described above, the predicted control amount y (t + L) calculated by the state predicting unit 7 and the same time t stored in the memory 3 are stored.
By feeding back the error with the controlled variable y * (t + L) of the controlled object 2 at + L to the state prediction unit 7,
The synapse weight Wij of the state prediction unit 7 is adjusted.
【0032】こうしてシナプス加重Wijの調整が終了す
ると、切換スイッチ5、6がそれぞれ接点5b、6b側
に切り換わり、処理が予測制御モードに移行される。When the adjustment of the synapse weight Wij is completed in this way, the changeover switches 5 and 6 are switched to the contact points 5b and 6b, respectively, and the processing shifts to the predictive control mode.
【0033】・予測制御モード時における処理 この予測制御モードにおいては、制御対象2の出力y
(n)をそのまま調節部8にフィードバックするのでは
なくて、状態予測部7で演算された予測制御量y(n+
L)が調節部8にフィードバックされる。Processing in predictive control mode In this predictive control mode, output y of controlled object 2
Instead of directly feeding back (n) to the adjusting unit 8, the predicted control amount y (n +) calculated by the state predicting unit 7 is calculated.
L) is fed back to the adjusting unit 8.
【0034】すなわち、状態予測部7には制御対象2の
現在の入出力状態(u(n)、dy(n)、y(n))
が入力され、これらに対して上記学習モード時に調整さ
れたシナプス加重Wijが与えられて現在時刻nからむだ
時間経過L経過後の時刻n+Lにおける制御量y(n+
L)が予測演算され、この予測制御量y(n+L)が調
節部8にフィードバックされる。この場合、学習モード
時において評価関数Eが最小となるよう、つまりむだ時
間経過後の実際の制御量y(n+L)と状態予測部7で
演算される予測制御量y(t+L)との誤差が最小とな
るようにシナプ加重Wijが調整されているので、制御量
y(n+L)を精度よく予測することが可能となり、む
だ時間の発生による影響を小さくすることができる。In other words, the state predicting unit 7 has the current input / output state (u (n), dy (n), y (n)) of the controlled object 2 in it.
Is input, and the synapse weights Wij adjusted in the learning mode are given to them, and the control amount y (n + at the time n + L after the elapse of the dead time L from the current time n is given.
L) is predicted and calculated, and the predicted control amount y (n + L) is fed back to the adjusting unit 8. In this case, the error between the actual control amount y (n + L) after the dead time elapses and the predicted control amount y (t + L) calculated by the state prediction unit 7 is set so that the evaluation function E becomes minimum in the learning mode. Since the synaptic weight Wij is adjusted to be the minimum, the control amount y (n + L) can be accurately predicted, and the influence of the dead time can be reduced.
【0035】このように、実施例によれば、学習モード
時においてむだ時間系の動特性が自動的に獲得され、制
御時には、むだ時間L経過後の制御量y(n+L)を予
測してフィードバックするようにしたので、むだ時間の
ある制御系であってもむだ時間がないものとして扱うこ
とが可能になり、従来方式に比べてフィードバック制御
の不安定性が改善され、オーバーシュート量の低減や、
整定時間の短縮等を招くことなく、制御性能の向上が可
能となる。As described above, according to the embodiment, the dynamic characteristics of the dead time system are automatically acquired in the learning mode, and at the time of control, the control amount y (n + L) after the dead time L has elapsed is predicted and fed back. Therefore, even a control system with dead time can be treated as having no dead time, the instability of feedback control is improved compared to the conventional method, and the amount of overshoot is reduced,
The control performance can be improved without shortening the settling time.
【0036】なお、実施例では、制御入力u、制御出力
y以外にも制御出力の微分値dyに基づいて予測演算を
行うようにしているが、要は、制御対象2の入出力状態
からむだ時間後の制御出力を予測することができさえす
ればよく、場合によっては微分値dyをパラメータとし
ないで、予測演算を行う実施も可能である。In the embodiment, the predictive calculation is performed based on the differential value dy of the control output in addition to the control input u and the control output y. The point is that the input / output state of the controlled object 2 is wasteful. It suffices that the control output after the elapse of time can be predicted, and in some cases, the prediction calculation can be performed without using the differential value dy as a parameter.
【0037】[0037]
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、む
だ時間経過後の制御量を予測し、これをフィードバック
するようにしたので、むだ時間の影響が補償され、制御
の不安定性、過大なオーバーシュートの発生、整定時間
の増加等を招くことなく制御性能を飛躍的に向上させる
ことができる。As described above, according to the present invention, the control amount after the dead time has elapsed is predicted and is fed back, so that the influence of the dead time is compensated, and the control instability and excessive control are increased. It is possible to dramatically improve the control performance without causing such overshoot and increasing the settling time.
【図1】図1は本発明に係るフィードバック制御装置の
むだ時間補償装置の実施例の構成を示すブロック図であ
る。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of a dead time compensation device of a feedback control device according to the present invention.
【図2】図2は図1に示す状態予測部における演算内容
を説明するために用いた図である。FIG. 2 is a diagram used to explain the contents of calculation in a state prediction unit shown in FIG.
【図3】図3はフィードバック制御系の一般的な構成を
示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing a general configuration of a feedback control system.
2 制御対象 3 メモリ 5 切換スイッチ 6 切換スイッチ 7 状態予測部 8 調節部 2 Control object 3 Memory 5 Changeover switch 6 Changeover switch 7 State prediction unit 8 Adjustment unit
Claims (2)
にフィードバックし、該調節部にフィードバックされた
制御量と目標値との偏差に応じた操作量を前記制御対象
に加えることにより、前記制御量が前記目標値に達する
よう前記制御対象を制御するフィードバック制御装置に
おいて、 前記制御量と前記操作量のそれぞれを検出する検出手段
と、 前記検出手段で検出された制御量と操作量を時系列的に
記憶する記憶手段と、 所定時刻における制御量と該所定時刻における操作量の
それぞれに所定の重み付けを与え、該重み付けされた制
御量および操作量に基づいて前記所定時刻からむだ時間
経過後の時刻における制御量を予測演算する予測演算手
段と、 前記検出手段の検出結果を前記記憶手段と前記予測演算
手段のいずれかに切換出力させる第1の切換手段と、 前記制御対象から出力される制御量と前記予測演算手段
で演算される制御量のいずれかを前記調節部に切換出力
させる第2の切換手段とを具え、 学習モード時には、 前記第1の切換手段を前記記憶手段側に切換えるととも
に、前記第2の切換手段を前記制御対象側に切換えて、 前記検出手段で検出された制御量と操作量を前記記憶手
段に時系列的に記憶させる処理を行わせ、 ついで、前記記憶手段に記憶された所定時刻における制
御量と該所定時刻における操作量に基づいて前記所定時
刻からむだ時間経過後の時刻における制御量の予測演算
を前記予測演算手段に行わせ、 ついで、前記予測演算手段で演算された前記所定時刻か
らむだ時間経過後の時刻における制御量と前記記憶手段
に記憶された前記所定時刻からむだ時間経過後の時刻に
おける制御量との誤差が最小となるように、前記予測演
算手段における重み付けの調整を行わせるとともに、 制御モード時には、 前記第1の切換手段を前記予測演算手段側に切換えると
ともに、前記第2の切換手段を前記予測演算手段側に切
換えて、 前記調整された重み付けによって現在の時刻からむだ時
間経過後の時刻における制御量を予測する演算を前記予
測演算手段に行わせ、該予測演算手段から出力される制
御量を前記調節部にフィードバックするようにしたフィ
ードバック制御装置におけるむだ時間補償装置。1. A control amount output from a control target is fed back to an adjusting unit, and an operation amount corresponding to a deviation between a control amount fed back to the adjusting unit and a target value is added to the control target. In a feedback control device that controls the controlled object so that the control amount reaches the target value, a detection unit that detects each of the control amount and the operation amount, and a control amount and an operation amount detected by the detection unit Storage means for storing in series, giving a predetermined weight to each of the control amount at a predetermined time and the operation amount at the predetermined time, and after a dead time from the predetermined time based on the weighted control amount and operation amount Predictive calculation means for predictively calculating the control amount at the time, and the detection result of the detection means is switched and output to either the storage means or the predictive calculation means. And a second switching means for switching and outputting to the adjustment section any one of the control amount output from the controlled object and the control amount calculated by the predictive calculation means. Occasionally, the first switching means is switched to the storage means side and the second switching means is switched to the control target side, and the control amount and the operation amount detected by the detection means are stored in the storage means. A process of storing the control amounts at a predetermined time and a predictive calculation of the control amount at a time after the dead time from the predetermined time are performed based on the control amount at the predetermined time and the operation amount at the predetermined time stored in the storage means. Is executed by the predictive calculation means, and then from the control amount at the time after the dead time has elapsed from the predetermined time calculated by the predictive calculation means and the predetermined time stored in the storage means. The weighting adjustment in the prediction calculation means is performed so that the error with the control amount at the time after the dead time elapses is minimized, and in the control mode, the first switching means is switched to the prediction calculation means side. At the same time, the second switching unit is switched to the prediction calculation unit side, and the prediction calculation unit is made to calculate the control amount at the time after the dead time has elapsed from the current time by the adjusted weighting. A dead time compensating device in a feedback control device configured to feed back the control amount output from the prediction calculation means to the adjusting unit.
量の微分値が前記検出手段で検出され、前記記憶手段に
前記制御量の微分値が時系列的に記憶され、前記予測演
算手段で前記制御量の微分値に所定の重み付けが与えら
れて予測演算が行われる請求項1記載のフィードバック
制御装置におけるむだ時間補償装置。2. A differential value of the control amount other than the control amount and the operation amount is detected by the detection means, and the differential value of the control amount is stored in the storage means in time series, and the prediction calculation means is provided. 2. The dead time compensating device in the feedback control device according to claim 1, wherein the differential value of the control amount is given a predetermined weighting to perform the prediction calculation.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP18397693A JPH0744221A (en) | 1993-07-26 | 1993-07-26 | Dead time compensator for feedback controller |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP18397693A JPH0744221A (en) | 1993-07-26 | 1993-07-26 | Dead time compensator for feedback controller |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0744221A true JPH0744221A (en) | 1995-02-14 |
Family
ID=16145134
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP18397693A Pending JPH0744221A (en) | 1993-07-26 | 1993-07-26 | Dead time compensator for feedback controller |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0744221A (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007045684A (en) * | 2005-08-12 | 2007-02-22 | Sumco Techxiv株式会社 | System and method for controlling target to be controlled of time-variant system having idle time |
US8150784B2 (en) | 2005-08-12 | 2012-04-03 | Sumco Techxiv Corporation | Control system and method for controlled object in time variant system with dead time, such as single crystal production device by czochralski method |
WO2013028066A1 (en) * | 2011-07-11 | 2013-02-28 | Mapper Lithography Ip B.V. | Lithography system and method for storing positional data of a target |
JP2013214136A (en) * | 2012-03-30 | 2013-10-17 | Taikisha Ltd | Heat exchange system and controller |
-
1993
- 1993-07-26 JP JP18397693A patent/JPH0744221A/en active Pending
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007045684A (en) * | 2005-08-12 | 2007-02-22 | Sumco Techxiv株式会社 | System and method for controlling target to be controlled of time-variant system having idle time |
US8150784B2 (en) | 2005-08-12 | 2012-04-03 | Sumco Techxiv Corporation | Control system and method for controlled object in time variant system with dead time, such as single crystal production device by czochralski method |
WO2013028066A1 (en) * | 2011-07-11 | 2013-02-28 | Mapper Lithography Ip B.V. | Lithography system and method for storing positional data of a target |
JP2014521220A (en) * | 2011-07-11 | 2014-08-25 | マッパー・リソグラフィー・アイピー・ビー.ブイ. | Lithography system and method for storing target position data |
US9009631B2 (en) | 2011-07-11 | 2015-04-14 | Mapper Lighography Ip B.V. | Lithography system and method for storing positional data of a target |
JP2013214136A (en) * | 2012-03-30 | 2013-10-17 | Taikisha Ltd | Heat exchange system and controller |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US4663703A (en) | Predictive model reference adaptive controller | |
EP1200882B1 (en) | Adaptive predictive expert control system | |
EP1021752B1 (en) | Model-free adaptive process control | |
Rigatos et al. | Adaptive fuzzy control for the ship steering problem | |
JPS6041101A (en) | Decrete time type on/off switching adaptive control device | |
Jagannathan | Control of a class of nonlinear discrete-time systems using multilayer neural networks | |
CN111684695B (en) | Control device for power converter | |
EP3972100A1 (en) | Ai-based error prediction for power conversion regulators | |
US5251124A (en) | Fuzzy controller apparatus and method for steady state control | |
Sakr et al. | Improving the performance of networked control systems with time delay and data dropouts based on fuzzy model predictive control | |
JPH0744221A (en) | Dead time compensator for feedback controller | |
Zhu et al. | A new decoupling design of self‐tuning multivariable generalized predictive control | |
US6768927B2 (en) | Control system | |
JP3742721B2 (en) | PWM controller | |
JP2923000B2 (en) | Servo control device | |
JP3062606B2 (en) | Adaptive controller using neural network | |
WO2022144549A1 (en) | Automotive vehicle control circuit | |
JPH09146610A (en) | Multivariable nonlinear process controller | |
JPH1185214A (en) | Process control device | |
JPH09174128A (en) | Method for controlling shape of rolled stock | |
Jouila et al. | Stabilization of neuro-control structure using Lyapunov functional based approach | |
JP3234109B2 (en) | Process control equipment | |
JPS63276604A (en) | Process controller | |
Riedmiller | Application of sequential reinforcement learning to control dynamic systems | |
Boukabou et al. | Neural predictive control of unknown chaotic systems |