JPH0784611A

JPH0784611A - コントローラ

Info

Publication number: JPH0784611A
Application number: JP24858193A
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: 1993-09-10
Filing date: 1993-09-10
Publication date: 1995-03-31
Anticipated expiration: 2017-02-25
Also published as: JP3259112B2

Abstract

(57)【要約】【目的】制御対象プロセスのむだ時間が未知であって
も内部モデルのむだ時間を自動的に設定して良好な制御
を行うことができるコントローラを提供する。【構成】目標値ｒが目標値フィルタ部２に入力されこ
の出力から第１の減算処理部３にてフィードバック量ｅ
が減算される。この結果から操作量演算部４にて操作量
ｕが演算され制御対象プロセスに出力される。第２の減
算処理部８にて制御量ｙから参照制御量ｙｍが減算され
フィードバック量ｅとなる。そして、制御量ｙに制御応
答としての変化が現れない間は、逐次むだ時間更新部９
にてむだ時間Ｌｍが更新され内部モデル記憶部６ａに出
力されることが繰り返される。よって、制御対象プロセ
スのむだ時間が未知であっても内部モデルのむだ時間Ｌ
ｍを設定することができる。

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）構造のコントローラに関し、特に制御対象プ
ロセスのむだ時間が未知であっても内部モデルのむだ時
間を自動的に設定して良好な制御を行うことができるコ
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おり、
このＩＭＣコントローラを用いれば制御対象プロセス
（例えばこのコントローラが室内空調機であれば室内環
境に相当する）に大きなむだ時間（空調機から温風が出
てから室内温度が上昇するまでの時間）が存在しても対
応が可能という優れた利点がある。

【０００３】図２０は従来のＩＭＣコントローラを用い
た制御系のブロック線図である。３３は目標値（室内温
度設定値）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、３２は第１の減算処理部３３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、
３４はフィルタ部３２の出力に基づいてこのコントロー
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）を演算する操作部、３６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結果である制御量
（室内温度）に相当する参照制御量を出力する内部モデ
ル、３８は制御量から内部モデル３６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、４０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３２、操作部３４、内部モデル３６、制御対象
プロセス４０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３３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３２に出力される。次いで、操作部３４にてフィ
ルタ部３２の出力から操作量ｕが演算され、制御対象プ
ロセス４０及びコントローラの内部モデル３６へ出力さ
れる。そして、第２の減算処理部３８にて制御対象プロ
セス４０の制御量ｙから制御対象プロセス４０の近似的
な動作をする内部モデル３６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３３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３６は、制御対象プロセス４０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３４
は、内部モデル３６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３６のむだ時間の
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。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）

【０００７】ここで、内部モデル３６の伝達関数Ｇｍが
制御対象プロセス４０の伝達関数Ｇｐに等しく、操作部
３４の伝達関数Ｇｃが内部モデル３６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３２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、外乱ｄに着目すると、制御対象プロセス４
０と内部モデル３６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３８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コントローラでは既知の
モデル同定技術によって制御対象プロセス４０の近似的
な動作をする内部モデル３６が決定されるが、内部モデ
ル３６のパラメータであるむだ時間が未知の場合に制御
を行いながら対応する手法は存在しない。また、このむ
だ時間を設定できても内部モデル３６の制御対象プロセ
ス４０に対するモデル同定誤差はある程度避けられず、
このモデル同定誤差の見積を誤ったときの制御は想定通
りの動作にならないので、その場合の対策は制御の知識
を有する専門家によって行われる。

【００１０】

【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いるので、制御を行いな
がら制御対象プロセスの未知のむだ時間に対応すること
はできず、フィルタ部の時定数を設定することもできな
いので、制御の知識を有する専門家以外のオペレータは
ＩＭＣコントローラの利用を断念しなければならないと
いう問題点があった。また、制御対象プロセスのむだ時
間を推定して内部モデルを決定することができても、そ
のモデル同定誤差の見積を誤ったときや制御対象プロセ
スのむだ時間が不規則に変動する場合はコントローラが
想定通りの動作にならない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、制御対象プロセスの
むだ時間が未知であっても内部モデルのむだ時間を自動
的に設定して良好な制御を行うことができるコントロー
ラを提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明は、入力された制
御の目標値を伝達関数が時間遅れの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
理部の出力を伝達関数が時間遅れの特性で出力する目標
値・外乱フィルタ部と、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し
て出力する操作部とからなる操作量演算部と、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き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、制御対象プロセスの制御
量から内部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、制御量に制御応答としての変化が現れない間は、
内部モデルのパラメータ中のむだ時間を増やして更新し
内部モデル記憶部に記憶されたパラメータ中のむだ時間
をこの更新されたむだ時間に変更させることを繰り返す
逐次むだ時間更新部とを有するものである。

【００１２】また、目標値、制御量、参照制御量に基づ
いて制御量及び参照制御量の初期値と整定値との差であ
るステップ幅を算出するステップ幅算出部と、制御量及
び参照制御量のステップ幅に基づいて制御量及び参照制
御量が変化を始める応答開始領域を検出し、この応答開
始領域の制御量及び参照制御量を出力する応答開始領域
検出部と、応答開始領域の制御量及び参照制御量に基づ
く制御量及び参照制御量の変化量から制御対象プロセス
のむだ時間の推定値を算出し、内部モデル記憶部に記憶
された内部モデルのパラメータ中のむだ時間をこの推定
値に変更させるむだ時間検出部とを有するものである。

【００１３】また、制御対象プロセスの制御量のノイズ
を低減する処理を行いこのノイズが低減された制御量を
逐次むだ時間更新部に出力するノイズ処理部を有するも
のである。

【００１４】また、制御対象プロセスの制御量のノイズ
を低減する処理を行いこのノイズが低減された制御量を
逐次むだ時間更新部に出力するノイズ処理部と、目標
値、制御量、参照制御量に基づいて制御量及び参照制御
量の初期値と整定値との差であるステップ幅を算出する
ステップ幅算出部と、制御量及び参照制御量のステップ
幅、ノイズ処理部から出力されたノイズ処理後の制御
量、参照制御量に基づいて制御量及び参照制御量が変化
を始める応答開始領域の開始時点と終了時点を検出する
応答開始領域検出部と、応答開始領域の開始時点と終了
時点により特定される制御量及び参照制御量の変化率か
ら制御対象プロセスのむだ時間の推定値を算出し、内部
モデル記憶部に記憶された内部モデルのパラメータ中の
むだ時間をこの推定値に変更させるむだ時間検出部とを
有するものである。

【００１５】また、応答開始領域検出部から出力された
応答開始領域の開始時点と終了時点により特定される制
御量及び参照制御量の変化率に基づき、むだ時間推定精
度である確信度を算出する確信度算出部と、むだ時間検
出部の代わりに、制御量及び参照制御量の変化率、確信
度に基づいて制御対象プロセスのむだ時間の推定値を算
出し、内部モデル記憶部に記憶された内部モデルのパラ
メータ中のむだ時間をこの推定値に変更させる修正むだ
時間検出部とを有するものである。

【００１６】また、入力された制御の目標値を伝達関数
が時間遅れの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伝達関数
が時間遅れの特性で出力する目標値・外乱フィルタ部
と、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して出力する操作部と
からなる操作量演算部と、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
基づいて操作量から参照制御量を演算する内部モデル出
力演算部と、制御対象プロセスの制御量から内部モデル
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、制御対象プ
ロセスの制御量のノイズを低減する処理を行うノイズ処
理部と、目標値、制御量、参照制御量に基づいて制御量
及び参照制御量の初期値と整定値との差であるステップ
幅を算出するステップ幅算出部と、制御量及び参照制御
量のステップ幅、ノイズ処理部から出力されたノイズ処
理後の制御量、参照制御量に基づいて制御量及び参照制
御量が変化を始める応答開始領域の開始時点と終了時点
を検出する応答開始領域検出部と、応答開始領域検出部
の検出結果から制御量と参照制御量の応答開始領域の開
始時点の時間差を検出する開始領域時間差検出部と、応
答開始領域の開始時点と終了時点により特定される制御
量及び参照制御量の変化率、開始領域時間差検出部によ
って検出された時間差から誤差修正されたむだ時間を算
出し、内部モデル記憶部に記憶された内部モデルのパラ
メータ中のむだ時間をこの算出されたむだ時間に変更さ
せるむだ時間修正部とを有するものである。

【００１７】

【作用】本発明によれば、目標値が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、操作量演算部にて第
１の減算処理部の出力から操作量が演算されて制御対象
プロセス及び内部モデル出力演算部へ出力される。次
に、第２の減算処理部にて制御対象プロセスの制御量か
ら内部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
出力されるフィードバック制御系が構成されている。そ
して、制御量に制御応答としての変化が現れない間は逐
次むだ時間更新部にて内部モデルのパラメータ中のむだ
時間が更新され内部モデル記憶部に出力されることが繰
り返されることにより、内部モデルのむだ時間が設定さ
れる。

【００１８】また、ステップ幅算出部にて制御量及び参
照制御量のステップ幅が算出され、応答開始領域検出部
にてこのステップ幅に基づき制御量及び参照制御量の応
答開始領域が検出され、むだ時間検出部にて応答開始領
域の制御量及び参照制御量の変化量から制御対象プロセ
スのむだ時間の推定値が算出されて内部モデル記憶部に
出力されることにより、内部モデルのむだ時間が修正さ
れる。

【００１９】また、ノイズ処理部から出力されたノイズ
処理後の制御量に変化が現れない間は、逐次むだ時間更
新部にて内部モデルのパラメータ中のむだ時間が更新さ
れ内部モデル記憶部に出力されることが繰り返されるこ
とにより、内部モデルのむだ時間が設定される。

【００２０】また、応答開始領域検出部にてステップ幅
及びノイズ処理部から出力されたノイズ処理後の制御量
に基づき制御量及び参照制御量の応答開始領域が検出さ
れ、むだ時間検出部にて応答開始領域の制御量及び参照
制御量の変化率からむだ時間の推定値が算出されて内部
モデルのむだ時間が修正される。

【００２１】また、確信度算出部にて応答開始領域の制
御量及び参照制御量の変化率に基づきむだ時間推定精度
である確信度が算出され、修正むだ時間検出部にて制御
量及び参照制御量の変化率、及び確信度に基づいてむだ
時間の推定値が算出され内部モデルのむだ時間が修正さ
れる。

【００２２】また、開始領域時間差検出部にて応答開始
領域検出部の検出結果から制御量と参照制御量の応答開
始領域の開始時点の時間差が検出され、むだ時間修正部
にて制御量及び参照制御量の変化率、開始領域時間差検
出部により検出された時間差から誤差修正されたむだ時
間が算出され内部モデルのむだ時間が修正される。

【００２３】

【実施例】図１は本発明の１実施例を示すＩＭＣ構造の
コントローラのブロック図、図２はこのＩＭＣ構造のコ
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を伝達関数が１
次遅れの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は後述する内部モデル記憶部から
のパラメータに基づいて第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。

【００２４】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、６ａはこの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、６ｂは内部
モデル記憶部６ａから出力された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、７は制御対象プロセスからの
制御量ｙをこのコントローラに入力する制御量入力部で
ある。

【００２５】また、８は制御量入力部７から出力された
制御量ｙから内部モデル出力演算部６ｂから出力された
参照制御量ｙｍ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、９は制御量ｙに制御応答としての
変化が現れない間は、内部モデルのパラメータ中のむだ
時間を増やし内部モデル記憶部６ａに記憶されたパラメ
ータ中のむだ時間をこれに更新させることを繰り返す逐
次むだ時間更新部である。

【００２６】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の出力を伝達関数が１
次遅れの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、６は内部モデル
記憶部６ａ及び内部モデル出力演算部６ｂからなる内部
モデル、Ｆ１は目標値フィルタ部２の伝達関数、Ｆ２は
目標値・外乱フィルタ部４ａの伝達関数である。また、
ｄｕは操作量外乱であり、外乱ｄ＝Ｇｐ×ｄｕとするこ
とで制御量外乱ｄと等価に扱うことができる。

【００２７】なお、図２は図１の目標値フィルタ部２、
第１の減算処理部３、操作量演算部４、内部モデル記憶
部６ａ、内部モデル出力演算部６ｂ、及び第２の減算処
理部８からなるこのＩＭＣ構造のコントローラの基本構
成に、制御対象プロセス４０、外乱ｄ、及び操作量外乱
ｄｕを含めて制御系として書き直したものである。

【００２８】次に、このようなコントローラの基本構成
の動作について説明する。目標値ｒは、このコントロー
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をその時定数をＴ１とする次式のよ
うな伝達関数Ｆ１の特性で出力する。Ｆ１＝１／（１＋Ｔ１×ｓ）・・・（３）

【００２９】そして、時定数Ｔ１は、あらかじめ設定さ
れた初期値を除いて後述する内部モデル６のむだ時間Ｌ
ｍの変更に伴い次式のように設定されるようになってい
る。Ｔ１＝４×α×Ｌｍ・・・（４）ここで、αは比例定数であり、例えばα＝０．３であ
る。

【００３０】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８から出力さ
れるフィードバック量ｅを減算する。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
の出力をその時定数をＴ２とする次式のような伝達関数
Ｆ２の特性で出力する。Ｆ２＝１／（１＋Ｔ２×ｓ）・・・（５）

【００３１】そして、時定数Ｔ２も目標値フィルタ部２
の時定数Ｔ１と同様に初期値を除いてむだ時間Ｌｍの変
更に伴い次式のように変更されるようになっている。Ｔ２＝α×Ｌｍ・・・（６）つまり、時定数Ｔ１は標準設定として時定数Ｔ２の４倍
に設定されている。

【００３２】また、同じく操作量演算部４内の操作部４
ｂ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６
ａから出力された内部モデル６のゲイン及び時定数によ
り次式となり、図２０の例と同様にむだ時間Ｌｍの要素
を除いた内部モデル６の伝達関数Ｇｍの逆数となってい
る。Ｇｃ＝（１＋Ｔｍ×ｓ）／Ｋｍ・・・（７）ここで、Ｋｍ、Ｔｍはそれぞれ内部モデル６のゲイン、
時定数である。

【００３３】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）｝・・・（８）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
４０へ出力され、また内部モデル出力演算部６ｂへ出力
される。

【００３４】次に、制御対象プロセス４０は、１次遅れ
とむだ時間の要素を有するものとしてその伝達関数Ｇｐ
を次式のような近似伝達関数で表現できる。Ｇｐ＝Ｋｐ×ｅｘｐ（−Ｌｐ×ｓ）／（１＋Ｔｐ×ｓ）・・・（９）ここで、Ｋｐ、Ｌｐ、Ｔｐはそれぞれ制御対象プロセス
４０のゲイン、むだ時間、時定数である。

【００３５】そして、内部モデル６は、内部モデル記憶
部６ａに記憶されたゲインＫｍ、時定数Ｔｍ、及びむだ
時間Ｌｍからなるこれらのパラメータによって、上記の
ような制御対象プロセス４０を数式表現したものであ
り、内部モデル出力演算部６ｂ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）・・・（１０）

【００３６】次に、第２の減算処理部８は、制御量入力
部７を介して入力された制御対象プロセス４０からの制
御量ｙから内部モデル出力演算部６ｂからの参照制御量
ｙｍ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構造のコン
トローラの基本構成であるフィードバック制御系が成立
する。

【００３７】このような制御系において、逐次むだ時間
更新部９は、以下のようにして内部モデル記憶部６ａに
記憶された内部モデル６のむだ時間Ｌｍを変更する。図
３（ａ）は逐次むだ時間更新部９の動作を説明するため
の制御量ｙの目標値追従性を示す図、図３（ｂ）はこの
制御量ｙの変化開始部分を示す図である。ｙ０は制御量
ｙの初期値、ＳＴは制御量ｙにおける目標値ｒと初期値
ｙ０との差であるステップ幅、Ｌｍ１は逐次むだ時間更
新部９によって変更されたむだ時間Ｌｍ、△ｔは本制御
系の制御周期（サンプリング周期）であり、制御量ｙ上
の○印はサンプリング時点を示している。

【００３８】図３（ａ）では時間０（初期状態）におい
てステップ入力である目標値ｒが入力されてコントロー
ラから操作量ｕが制御対象プロセス４０に出力され、そ
の結果制御量ｙが初期値ｙ０から変化して最終的に目標
値ｒと一致し整定状態に移行する様子が示されており、
図３（ｂ）は図３（ａ）において制御量ｙが初期値ｙ０
から変化する最初の部分を拡大した図に相当する。

【００３９】逐次むだ時間更新部９は、次式によって制
御量ｙに制御応答としての変化が現れたかどうかを判定
する。｜ｙ−ｙ０｜＜ε×ＳＴ＝ε×｜ｒ−ｙ０｜・・・（１１）ここで、εは比例定数であり、例えばε＝０．０５であ
る。

【００４０】つまり、図３（ｂ）のようにε×ＳＴをし
きい値とし現在の制御量ｙと初期値ｙ０との差がこのし
きい値より小さいときは制御量ｙに変化がないと判定
し、以上のときは変化が現れたと判定する。このように
制御量ｙの変化の判定にステップ幅ＳＴの５％というし
きい値を設けているのは、外乱等による制御量ｙの変化
を誤って検出するのを防ぐためである。

【００４１】そして、制御量ｙに変化がないと判定した
場合は内部モデル記憶部６ａに記憶されているむだ時間
Ｌｍに制御周期△ｔを加算する。最初は制御対象プロセ
ス４０のむだ時間Ｌｐが未知なので、むだ時間Ｌｍの初
期値は０に設定されており、よってむだ時間Ｌｍは△ｔ
となる。この加算されたむだ時間Ｌｍが逐次むだ時間更
新部９から内部モデル記憶部６ａに出力されることによ
り、内部モデル記憶部６ａに記憶されている現在のむだ
時間Ｌｍが更新される。

【００４２】そして、上記のようなむだ時間Ｌｍの変更
は、式（１１）による判定で制御量ｙに変化が検出され
ない間繰り返され、変化が検出された時点で停止され
る。この結果、最終的に得られたむだ時間Ｌｍが図３
（ｂ）のＬｍ１である。実際の制御では、むだ時間Ｌｍ
が制御周期△ｔだけ加算されるたびに内部モデル記憶部
６ａに出力され、記憶されているむだ時間Ｌｍが変更さ
れてから内部モデル出力演算部６ｂに出力され、参照制
御量ｙｍが変更されたむだ時間Ｌｍに基づいて演算され
るようになっている。

【００４３】よって、制御対象プロセス４０の制御量ｙ
に変化が現れるまでむだ時間Ｌｍが繰り返し長くなるこ
とにより参照制御量ｙｍが初期値ｙ０のまま保持され、
制御量ｙに制御応答による変化が現れてむだ時間Ｌｍの
変更が終了した時点から参照制御量ｙｍに変化が現れる
ようになる。むだ時間は目標値ｒが入力されてから制御
量ｙに変化が現れるまでの時間なので、以上のように制
御量ｙに制御応答としての変化が現れない間は内部モデ
ル６のむだ時間Ｌｍを逐次更新することにより、制御対
象プロセス４０のむだ時間Ｌｐが未知の場合にも内部モ
デル６のむだ時間Ｌｍを設定することができる。

【００４４】図１の例では制御量ｙの制御応答による変
化を誤検出を防ぐためのしきい値によって検出している
ので、検出精度はしきい値によって決まり、制御対象プ
ロセス４０のむだ時間Ｌｐをより高精度に検出するには
別の対応が必要となる。図４は本発明の他の実施例を示
すＩＭＣ構造のコントローラのブロック図であり、図１
と同様の部分には同一の符号を付してある。

【００４５】１０は目標値ｒ、制御量ｙ、及び参照制御
量ｙｍに基づいて制御量ｙ、参照制御量ｙｍの初期値か
ら変化終了の整定値までの差であるステップ幅を算出す
るステップ幅算出部である。１１は応答開始領域検出部
であり、制御量ｙ、参照制御量ｙｍのステップ幅に基づ
いてそれぞれの応答開始領域、すなわち目標値ｒの入力
に対して操作量演算部４から操作量ｕが出力されること
により制御量ｙ、参照制御量ｙｍが初期値から変化を始
める領域を検出する。また、１２は応答開始領域の制御
量ｙ、参照制御量ｙｍの変化量から制御対象プロセス４
０のむだ時間Ｌｐの推定値を算出し、内部モデル記憶部
６ａに記憶された内部モデル６のむだ時間Ｌｍをこの推
定値に変更させるむだ時間検出部である。

【００４６】本実施例のコントローラの構成は、ステッ
プ幅算出部１０、応答開始領域検出部１１、むだ時間検
出部１２を除いて図１の例と全く同様である。その基本
的な動作も図１の例と同様であり、逐次むだ時間更新部
９が内部モデル記憶部６ａに記憶されたむだ時間Ｌｍを
Ｌｍ１に変更する。このようなコントローラにおいて、
ステップ幅算出部１０、応答開始領域検出部１１、及び
むだ時間検出部１２は、以下のようにして制御対象プロ
セス４０のむだ時間Ｌｐの推定値を算出する。

【００４７】図５はステップ幅算出部１０の動作を説明
するための参照制御量ｙｍの目標値追従性を示す図であ
る。ｙｍ０は参照制御量ｙｍの初期値、ｒｍは目標値ｒ
に相当する参照制御量ｙｍの整定値、ＳＴｍは参照制御
量ｙｍにおける整定値ｒｍと初期値ｙｍ０との差である
ステップ幅である。図５では図３（ａ）と同様に目標値
ｒの入力により参照制御量ｙｍが初期値ｙｍ０から変化
し整定値ｒｍに整定する様子が示されている。

【００４８】そして、ステップ幅算出部１０は逐次むだ
時間更新部９と同様に制御量ｙのステップ幅ＳＴを次式
にて算出する。ＳＴ＝｜ｒ−ｙ０｜・・・（１２）また、参照制御量ｙｍのステップ幅ＳＴｍを次式のよう
に算出する。ＳＴｍ＝｜ｒｍ−ｙｍ０｜・・・（１３）

【００４９】ここで、制御対象プロセス４０の制御量
ｙ、内部モデル６から出力される参照制御量ｙｍは、目
標値ｒ、外乱ｄから次式にて求めることができる。ｙ＝Ｆ１×Ｆ２×Ｇｐ×Ｇｃ×ｒ／｛１＋Ｆ２×Ｇｃ×（Ｇｐ−Ｇｍ）｝＋（１−Ｆ２×Ｇｍ×Ｇｃ）×ｄ／｛１＋Ｆ２×Ｇｃ×（Ｇｐ−Ｇｍ）｝・・・（１４）ｙｍ＝Ｆ１×Ｆ２×Ｇｍ×Ｇｃ×ｒ／｛１＋Ｆ２×Ｇｃ×（Ｇｍ−Ｇｐ）｝＋（−Ｆ２×Ｇｍ×Ｇｃ）×ｄ／｛１＋Ｆ２×Ｇｃ×（Ｇｍ−Ｇｐ）｝・・・（１５）

【００５０】そして、内部モデル６のゲインＫｍの初期
値をＫｍ０とすると、式（１４）、（１５）より参照制
御量ｙｍの初期値ｙｍ０は次式となる。ｙｍ０＝（ｙ０−ｄ）×Ｋｍ０／Ｋｐ・・・（１６）式（１６）より外乱ｄ＝０であれば、制御量初期値ｙ０
と参照制御量初期値ｙｍ０との比は、次式のように制御
対象プロセス４０のゲインＫｐ（ここでは推定値）と内
部モデル６のゲイン初期値Ｋｍ０との比に一致する。Ｋｐ／Ｋｍ０＝ｙ０／ｙｍ０（ｙ０≠０、ｙｍ０≠０）・・・（１７）

【００５１】よって、制御対象プロセス４０のゲインＫ
ｐは次式のように推定することができる。Ｋｐ＝Ｋｍ０×ｙ０／ｙｍ０・・・（１８）また、同様にして目標値ｒと参照制御量ｙｍの整定値ｒ
ｍとの比は、ゲインＫｐとゲイン初期値Ｋｍ０との比に
一致する。Ｋｐ／Ｋｍ０＝ｒ／ｒｍ・・・（１９）

【００５２】したがって、式（１３）は式（１７）〜
（１９）より次式のように変形することができる。ＳＴｍ＝｜ｒｍ−ｙｍ０｜＝｜ｒ×Ｋｍ０／Ｋｐ−ｙ０×Ｋｍ０／Ｋｐ｜＝｜ｒ−ｙ０｜×Ｋｍ０／Ｋｐ＝｜（ｒ×ｙｍ０／ｙ０）−ｙｍ０｜・・・（２０）こうして、ステップ幅算出部１０は、制御量ｙのステッ
プ幅ＳＴ、参照制御量ｙｍのステップ幅ＳＴｍを式（１
２）、（２０）によって算出し、これらを応答開始領域
検出部１１に出力する。

【００５３】次に、応答開始領域検出部１１は、ステッ
プ幅ＳＴ、ＳＴｍに基づいて制御量ｙ及び参照制御量ｙ
ｍの応答開始領域、すなわち目標値ｒの入力に対して操
作量演算部４から操作量ｕが出力されることにより制御
量ｙ、参照制御量ｙｍがそれぞれ初期値ｙ０、ｙｍ０か
ら変化を始める領域を検出する。

【００５４】図６（ａ）は応答開始領域検出部１１の動
作を説明するための制御量ｙの応答開始領域を示す図、
図６（ｂ）は同じく参照制御量ｙｍの応答開始領域を示
す図である。ｉ１、ｉ２はそれぞれ制御量ｙの応答開始
領域の開始時点、終了時点、ｉｍ１、ｉｍ２は参照制御
量ｙｍの応答開始領域の開始時点、終了時点、ｙ１、ｙ
２はそれぞれ応答開始領域の開始時点ｉ１、終了時点ｉ
２における制御量、ｙｍ１、ｙｍ２は同じく開始時点ｉ
ｍ１、終了時点ｉｍ２における参照制御量である。

【００５５】また、１、２・・・ｊ、ｊ＋１・・・ｎ、
ｎ＋１の各数字はサンプリング時点であり、応答開始領
域の開始時点を１としている。図６（ａ）、（ｂ）はそ
れぞれ図３（ａ）、図５における変化開始部分を拡大し
た図に相当する。

【００５６】まず、応答開始領域検出部１１は、次式に
よって検出するサンプリング時点を制御量ｙの応答開始
領域の開始時点ｉ１とする。｜ｙ−ｙ０｜＞β×ＳＴ・・・（２１）ここで、βは比例定数であり、例えばβ＝０．０５であ
る。

【００５７】つまり、制御量ｙの応答開始領域の開始時
点ｉ１は、図６（ａ）のようにβ×ＳＴをしきい値とし
現在の制御量ｙと初期値ｙ０との差がこのしきい値を超
えた最初のサンプリング時点である。こうして、開始時
点ｉ１の制御量ｙ１が求められる。

【００５８】そして、参照制御量ｙｍの応答開始領域の
開始時点ｉｍ１を同様に検出する。｜ｙｍ−ｙｍ０｜＞β×ＳＴｍ・・・（２２）すなわち、参照制御量ｙｍの応答開始領域の開始時点ｉ
ｍ１は、図６（ｂ）のようにβ×ＳＴｍをしきい値とし
現在の参照制御量ｙｍとその初期値ｙｍ０との差がこの
しきい値を超えた最初のサンプリング時点である。こう
して、開始時点ｉｍ１の参照制御量ｙｍ１が求められ
る。

【００５９】次に、制御量ｙの応答開始領域の終了時点
ｉ２は、制御量ｙの応答開始領域の開始時点ｉ１からｎ
サンプリング後の時点か（例えばｎ＝９）、あるいは次
式を満たす最初のサンプリング時点のうちどちらか先に
検出した方とする。｜ｙ−ｙ０｜＞δ×ＳＴ・・・（２３）ここで、δは比例定数であり、例えばδ＝０．２０であ
る。そして、式（２３）によるサンプリング時点を終了
時点ｉ２とする場合は、開始時点ｉ１からこの終了時点
ｉ２までのサンプリング数をｊとする。

【００６０】すなわち、制御量ｙの応答開始領域の終了
時点ｉ２は、本実施例では９サンプリング後の時点か
（図６（ａ）ではｎ＋１時点）、あるいは現在の制御量
ｙとその初期値ｙ０との差がステップ幅ＳＴの２０％を
超えた最初のサンプリング時点（図６（ａ）ではｊ＋１
時点）のうちの早い方なので、図６（ａ）ではｊ＋１時
点を応答開始領域の終了時点ｉ２としている。こうし
て、終了時点ｉ２の制御量ｙ２が求められる。

【００６１】そして、参照制御量ｙｍの応答開始領域の
終了時点ｉｍ２は、参照制御量ｙｍの応答開始領域の開
始時点ｉｍ１からｎサンプリング後の時点か、あるいは
上記で得られたサンプリング数ｊによる同じく開始時点
ｉｍ１からｊサンプリング後の時点のうちどちらか早い
方とする。こうして、終了時点ｉｍ２の参照制御量ｙｍ
２が求められる。

【００６２】よって、制御量ｙの応答開始領域の開始時
点ｉ１から終了時点ｉ２までのサンプリング数と参照制
御量ｙｍの応答開始領域の開始時点ｉｍ１から終了時点
ｉｍ２までのサンプリング数が一致するようになってお
り、このｎ又はｊの得られたサンプリング数をＮｙとす
る。

【００６３】また、上記のように終了時点ｉ２、ｉｍ２
の検出を２点のうち早い方としているのは、固定サンプ
リング数ｎによる検出のみでは、制御量ｙが早めに整定
状態に近づいてしまい終了時点ｉ２、ｉｍ２の検出が間
に合わなくなってしまうことがあるからである。応答開
始領域検出部１１は、このようにして検出した応答開始
領域における制御量ｙ１、ｙ２、参照制御量ｙｍ１、ｙ
ｍ２、制御量ｙの応答開始領域の開始時点（時間）ｉ
１、サンプリング数Ｎｙをむだ時間検出部１２に出力す
る。

【００６４】むだ時間検出部１２は、これらの値から以
下のようにして制御対象プロセス４０のむだ時間Ｌｐの
推定値を算出する。図７（ａ）はむだ時間検出部１２の
動作を説明するための制御量ｙの応答開始領域を示す
図、図７（ｂ）は同じく参照制御量ｙｍの応答開始領域
を示す図である。

【００６５】図７（ａ）において、Ｌｍ２は算出すべき
制御対象プロセス４０のむだ時間Ｌｐの推定値、ｉ０は
制御量ｙが変化を始める時点、Ａはこの点ｉ０から制御
量ｙ上における直線Ｈ２〜Ｈ１の延長線と初期値ｙ０と
の交点までの時間、Ｂはこの交点から応答開始領域の開
始時点ｉ１までの時間である。図７（ｂ）において、ｉ
ｍ０は参照制御量ｙｍが変化を始める時点、Ｃは参照制
御量ｙｍ上における直線Ｈ４〜Ｈ３の延長線と初期値ｙ
ｍ０との交点から応答開始領域の開始時点ｉｍ１までの
時間、Ｄは点ｉｍ０から開始時点ｉｍ１までの時間であ
る。

【００６６】ここで、むだ時間Ｌｍ２は時間０から制御
量ｙの変化開始時点ｉ０までの経過時間として推定する
ことができる。そして、逐次むだ時間更新部９による変
化開始判定しきい値（式（１１））の比例定数εと応答
開始領域検出部１１による開始時点ｉ１の検出しきい値
（式（２１））の比例定数βがε＝β＝０．０５である
ことから、逐次むだ時間更新部９によって求められるむ
だ時間Ｌｍ１は図７（ａ）のように時間０から開始時点
ｉ１までの時間となる。

【００６７】また、前述のようにこのむだ時間Ｌｍ１の
確定後に参照制御量ｙｍが変化を始めるので、Ｌｍ１は
図７（ｂ）のように時間０から変化開始時点ｉｍ０まで
の時間となる。

【００６８】よって、むだ時間の推定値Ｌｍ２は、図７
（ａ）に示すように逐次むだ時間更新部９によって求め
られ現在内部モデル記憶部６ａに記憶されているむだ時
間Ｌｍ１、時間Ａ、Ｂから次式のように算出することが
できる。Ｌｍ２＝Ｌｍ１−Ｂ−Ａ・・・（２４）

【００６９】そして、制御量ｙの応答開始領域の開始時
点ｉ１から終了時点ｉ２までの時間がサンプリング数Ｎ
ｙ、制御周期△ｔよりＮｙ×△ｔとなるので、時間Ｂは
次式となる。Ｂ＝Ｎｙ×△ｔ×（ｙ１−ｙ０）／（ｙ２−ｙ１）・・・（２５）また、時間Ａは次式によって求めることができる。Ａ＝｛（ｙｍ２−ｙｍ１）／（ｙ２−ｙ１）｝^1/2 ×（Ｄ−Ｃ）・・・（２６）

【００７０】参照制御量ｙｍの応答開始領域の開始時点
ｉｍ１から終了時点ｉｍ２までの時間もＮｙ×△ｔなの
で、時間Ｃは次式となる。Ｃ＝Ｎｙ×△ｔ×（ｙｍ１−ｙｍ０）／（ｙｍ２−ｙｍ１）・・・（２７）また、時間Ｄは次式となる。Ｄ＝ｉｍ１−Ｌｍ１・・・（２８）

【００７１】よって、式（２４）は式（２５）〜（２
８）より次式となる。Ｌｍ２＝Ｌｍ１−Ｎｙ×△ｔ×（ｙ１−ｙ０）／（ｙ２−ｙ１） −｛（ｙｍ２−ｙｍ１）／（ｙ２−ｙ１）｝^1/2 ×｛ｉｍ１−Ｌｍ１ − Ｎｙ×△ｔ×（ｙｍ１−ｙｍ０）／（ｙｍ２−ｙｍ１）｝・・・（２９）

【００７２】むだ時間検出部１２は、式（２９）によっ
て制御対象プロセス４０のむだ時間の推定値Ｌｍ２を算
出するが、本来０以上の値であるべきむだ時間Ｌｍ２が
負の値に算出されたとき、すなわちＬｍ２＜０のときは
次式のようにする。Ｌｍ２＝Ｌｍ１−２×Ｂ＝Ｌｍ１−２×Ｎｙ×△ｔ×（ｙ１−ｙ０）／（ｙ２−ｙ１）・・・（３０）式（３０）によってもなおＬｍ２が負の値の場合はＬｍ
２＝０とする。

【００７３】むだ時間検出部１２は、このようにして算
出したむだ時間Ｌｍ２を制御応答の終了後、すなわち制
御量ｙが目標値ｒに整定した後に内部モデル記憶部６ａ
に出力する。こうして、内部モデル記憶部６ａに記憶さ
れたむだ時間Ｌｍ（現在はＬｍ１）が制御対象プロセス
４０のむだ時間の推定値Ｌｍ２に変更されるが、整定後
に変更されることから実際に制御に使用されるのは次に
目標値ｒが入力されてからとなる。

【００７４】そして、以後は逐次むだ時間更新部９によ
るむだ時間Ｌｍ１への変更とむだ時間検出部１２による
むだ時間Ｌｍ２への変更は通常実行されない。以上のよ
うにしてむだ時間Ｌｍ１より精度の高いむだ時間Ｌｍ２
を算出することができる。

【００７５】図８は本実施例の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を示
す図、図９は従来のＩＭＣコントローラの目標値追従性
を示す図である。図８、９は０秒にて目標値ｒ（一点鎖
線）を液面の高さ４ｃｍというステップ入力として入力
し、その制御結果の液面の高さである制御量ｙ（実線）
を求めたシミュレーション結果である。また、ここでの
従来のＩＭＣコントローラは、本実施例のコントローラ
において内部モデル６のむだ時間Ｌｍの変更を行わない
ものを用いている。

【００７６】ここで、タンク内の液体という制御対象プ
ロセス４０のゲインＫｐを８、時定数Ｔｐを２０秒、む
だ時間Ｌｐを１５秒とし、本実施例と従来のＩＭＣコン
トローラの内部モデル６のゲインＫｍを８、時定数Ｔｍ
を２０秒とし、制御対象プロセス４０のむだ時間Ｌｐは
未知としているためむだ時間Ｌｍを０秒とする。また、
本実施例及び従来のＩＭＣコントローラの目標値フィル
タ部２の時定数Ｔ１を２４秒、目標値・外乱フィルタ部
４ａの時定数Ｔ２を６秒とし、制御周期△ｔは１秒であ
る。

【００７７】図８は最初の制御応答であり、逐次むだ時
間更新部９によるむだ時間Ｌｍ１への変更の結果なの
で、図１のコントローラでも結果は同じである。また、
この結果得られたむだ時間Ｌｍ１は１８秒である。図
８、９の比較で明らかなように、本実施例のコントロー
ラによれば従来のＩＭＣコントローラに比べて安定な応
答が得られることが分かる。また、算出された制御対象
プロセス４０のむだ時間の推定値Ｌｍ２は１５秒であ
る。

【００７８】図１の例において、制御量入力部７から出
力された制御量ｙにノイズが加わると、制御量ｙの変化
開始の検出、むだ時間Ｌｍ１の算出が不正確になり制御
が不安定になってしまう。このような制御量ｙのノイズ
には、例えば制御量ｙを測定し制御量入力部７に出力す
るセンサによる測定ノイズがある。

【００７９】図１０は本発明の他の実施例を示すＩＭＣ
構造のコントローラのブロック図であり、図１と同様の
部分には同一の符号を付してある。９ａは図１の逐次む
だ時間更新部９と同様の処理を後述するノイズ処理部か
ら出力されたダンピング処理後の制御量ｙに基づいて行
う逐次むだ時間更新部、１３は制御量ｙのノイズを低減
する処理を行うノイズ処理部である。

【００８０】次に、本実施例のコントローラの動作を説
明する。基本的な動作は図１の例と同様であるが、ロー
パスフィルタであるノイズ処理部１３は、次式のように
制御量ｙをダンピング処理してノイズを減少させる。ｙｄ（ｉ）＝｛ｙ（ｉ）＋Ｔｄ×ｙｄ（ｉ−１）｝／（１＋Ｔｄ）・・・（３１）

【００８１】ここで、ｙｄ（ｉ）は本制御系のサンプリ
ング時刻ｉにおけるダンピング処理後の制御量ｙ、ｙ
（ｉ）はサンプリング時刻ｉにおける制御量ｙである。
また、Ｔｄはダンピング時定数であり、例えば制御周期
△ｔが１秒であればＴｄ＝５秒である。そして、このダ
ンピング処理後の制御量ｙｄ（ｉ）が逐次むだ時間更新
部９ａに入力される。

【００８２】逐次むだ時間更新部９ａの動作は図１の逐
次むだ時間更新部９と同様であるが、ダンピング処理後
の制御量ｙｄ（ｉ）が入力されるので、制御量ｙの変化
の検出は式（１１）に相当する次式によって行われる。｜ｙｄ（ｉ）−ｙｄ（０）｜＜ε×ＳＴ２・・・（３２）式（３２）において、ＳＴ２は制御量ｙにおけるノイズ
対応のステップ幅であるが、ステップ幅ＳＴと異なり次
式にて算出する。

【００８３】ＳＴ２＝｜ｒ−ｒ０｜・・・（３３）ここで、ｒ０は目標値ｒの初期値である。制御の初期状
態は整定状態でもあることから制御量ｙにノイズが加わ
っていなければ、ｒ０＝ｙ０で、ＳＴ＝｜ｒ−ｙ０｜＝
｜ｒ−ｒ０｜となる。しかし、制御量ｙにノイズが加わ
っているとｒ０≠ｙ０となるので、ノイズ対応のステッ
プ幅としては上記のＳＴ２を用いる。こうして、制御量
ｙにノイズが加わっていても制御量ｙに変化が現れたか
どうかを正しく検出することができる。

【００８４】逐次むだ時間更新部９ａのこのような制御
量ｙの変化検出を除く動作は、逐次むだ時間更新部９と
同じである。したがって、図１の例と同様に制御量ｙに
制御応答としての変化が現れない間は内部モデル６のむ
だ時間Ｌｍを逐次更新して最終的にむだ時間Ｌｍ１に変
更することにより、制御対象プロセス４０のむだ時間Ｌ
ｐが未知で、かつ制御量ｙにノイズが加わっていても制
御特性の劣化を回避することができる。

【００８５】図４の例でも制御量ｙにノイズが加わって
いると、応答開始領域の検出、むだ時間Ｌｍ２の算出が
不正確になってしまうので、ノイズ対応が必要となる。
図１１は本発明の他の実施例を示すＩＭＣ構造のコント
ローラのブロック図であり、図４、１０と同様の部分に
は同一の符号を付してある。

【００８６】１０ａは図４のステップ幅算出部１０と同
様でノイズに対応した制御量及び参照制御量のステップ
幅を算出するステップ幅算出部、１１ａは制御量及び参
照制御量のステップ幅、ノイズ処理部１３から出力され
たノイズ処理後の制御量ｙｄ（ｉ）、参照制御量ｙｍに
基づいて応答開始領域の開始時点ｉ１、ｉｍ１と終了時
点ｉ２、ｉｍ２を検出する応答開始領域検出部、１２ａ
は応答開始領域の開始時点ｉ１、ｉｍ１と終了時点ｉ
２、ｉｍ２により特定される制御量ｙ及び参照制御量ｙ
ｍの変化率からむだ時間の推定値Ｌｍ２を算出し、内部
モデル記憶部６ａに記憶されたむだ時間Ｌｍをこの推定
値に変更させるむだ時間検出部である。

【００８７】ステップ幅算出部１０ａは、ステップ幅算
出部１０と同様にして制御量ｙ、参照制御量ｙｍのステ
ップ幅を算出するが、これらには逐次むだ時間更新部９
ａと同様の理由からノイズ対応のステップ幅としてそれ
ぞれＳＴ２、ＳＴｍ２を用いる。

【００８８】よって、制御量ｙのステップ幅ＳＴ２は式
（３３）によって算出され、参照制御量ｙｍのステップ
幅ＳＴｍ２は式（２０）に基づく次式によって算出され
る。ＳＴｍ２＝｜（ｒ×ｙｍ０／ｒ０）−ｙｍ０｜・・・（３４）こうして、ステップ幅算出部１０ａは、制御量ｙのステ
ップ幅ＳＴ２、参照制御量ｙｍのステップ幅ＳＴｍ２を
算出し、これらを応答開始領域検出部１１ａに出力す
る。

【００８９】次に、応答開始領域検出部１１ａは、これ
らステップ幅ＳＴ２、ＳＴｍ２、ノイズ処理部１３から
出力されたダンピング処理後の制御量ｙｄ（ｉ）、内部
モデル出力演算部６ｂから出力された参照制御量ｙｍに
基づいて応答開始領域を検出する。

【００９０】応答開始領域検出部１１ａの動作は図４の
応答開始領域検出部１１の動作とほぼ同様であるが、式
（２１）に相当する次式によって検出するサンプリング
時点を制御量ｙの応答開始領域の開始時点ｉ１とする。｜ｙｄ（ｉ）−ｙｄ（０）｜＞β×ＳＴ２・・・（３５）

【００９１】つまり、制御量ｙの応答開始領域の開始時
点ｉ１は、ノイズ処理された現在の制御量ｙｄ（ｉ）と
その初期値ｙｄ（０）との差がしきい値β×ＳＴ２を超
えた最初のサンプリング時点である。そして、参照制御
量ｙｍの応答開始領域の開始時点ｉｍ１を同様に次式に
よって検出する。｜ｙｍ−ｙｍ０｜＞β×ＳＴｍ２・・・（３６）

【００９２】次に、制御量ｙの応答開始領域の終了時点
ｉ２を検出する図４の例の式（２３）に相当する式は次
式となる。｜ｙｄ（ｉ）−ｙｄ（０）｜＞δ×ＳＴ２・・・（３７）よって、終了時点ｉ２は、図４の例と同様に開始時点ｉ
１からｎサンプリング後の時点か、あるいは式（３７）
を満たす最初のサンプリング時点のうちどちらか先に検
出した方とし、式（３７）によるサンプリング時点を終
了時点ｉ２とする場合は、開始時点ｉ１から終了時点ｉ
２までのサンプリング数をｊとする。

【００９３】そして、参照制御量ｙｍの応答開始領域の
終了時点ｉｍ２は、参照制御量ｙｍの応答開始領域の開
始時点ｉｍ１からｎサンプリング後の時点か、あるいは
上記で得られたサンプリング数ｊによる同じく開始時点
からｊサンプリング後の時点のうちどちらか早い方とす
る。応答開始領域検出部１１ａは、このようにして検出
した応答開始領域の開始時点ｉ１、ｉｍ１、終了時点ｉ
２、ｉｍ２をむだ時間検出部１２ａに出力する。

【００９４】次に、むだ時間検出部１２ａは、以下のよ
うにして制御対象プロセス４０のむだ時間の推定値Ｌｍ
２を算出する。図１２（ａ）はむだ時間検出部１２ａの
動作を説明するための制御量ｙの応答開始領域を示す
図、図１２（ｂ）は同じく参照制御量ｙｍの応答開始領
域を示す図である。

【００９５】むだ時間検出部１２ａにはノイズ処理され
ない制御量ｙ、参照制御量ｙｍが入力されているので、
これらの値にはノイズによる影響が加わっている。図１
２（ａ）、（ｂ）は図７（ａ）、（ｂ）と同様の図であ
るが、応答開始領域におけるこのノイズの影響を○印の
サンプリング時点のように示しており、その他の区間に
ついてはこれらを近似した直線のみを示している。

【００９６】むだ時間の推定値Ｌｍ２は、図１２（ａ）
において図７（ａ）と同様に定義される時間Ａ２、Ｂ２
から次式のように算出することができる。Ｌｍ２＝Ｌｍ１−Ｂ２−Ａ２・・・（３８）

【００９７】むだ時間検出部１２ａは、初期値ｙ０以後
の制御量ｙを記憶しており、応答開始領域の開始時点ｉ
１、終了時点ｉ２によって特定される制御量ｙ、すなわ
ち応答開始領域における制御量ｙ（ｉ１）〜ｙ（ｉ２）
を最小２乗法により分析し、次式のような１次関数式を
得る。ｙ（ｉ）＝Ａｙ×ｉ＋Ｂｙ・・・（３９）

【００９８】つまり、式（３９）は図１２（ａ）の直線
Ｈ６〜Ｈ５を表す式であり、Ａｙはこの直線の傾きであ
る制御量変化率、Ｂｙは同じく切片である定数項であ
る。また、むだ時間検出部１２ａは、同様に初期値ｙｍ
０以後の参照制御量ｙｍを記憶しており、応答開始領域
における参照制御量ｙｍ（ｉｍ１）〜ｙｍ（ｉｍ２）を
最小２乗法により分析し、次式を得る。ｙｍ（ｉ）＝Ａｙｍ×ｉ＋Ｂｙｍ・・・（４０）

【００９９】これは、参照制御量変化率Ａｙｍ、定数項
Ｂｙｍによって図１２（ｂ）の直線Ｈ８〜Ｈ７を表す式
である。こうして、制御量変化率Ａｙ、参照制御量変化
率Ａｙｍ、定数項Ｂｙ、Ｂｙｍを算出することができ
る。

【０１００】次に、時間Ｂ２はこれらの得られた値から
次式となる。Ｂ２＝ｉ１−（ｒ０−Ｂｙ）／Ａｙ・・・（４１）また、時間Ａ２は次式によって求めることができる。Ａ２＝（Ａｙｍ／Ａｙ）^1/2 ×（Ｄ２−Ｃ２）・・・（４２）

【０１０１】そして、時間Ｃ２、Ｄ２は次式となる。Ｃ２＝ｉｍ１−（ｙｍ０−Ｂｙｍ）／Ａｙｍ・・・（４３）Ｄ２＝ｉｍ１−Ｌｍ１・・・（４４）

【０１０２】よって、式（３８）は式（４１）〜（４
４）より次式となる。Ｌｍ２＝Ｌｍ１−｛ｉ１−（ｒ０−Ｂｙ）／Ａｙ｝ −（Ａｙｍ／Ａｙ）^1/2 ×｛−Ｌｍ１＋（ｙｍ０−Ｂｙｍ）／Ａｙｍ｝・・・（４５）

【０１０３】むだ時間検出部１２ａは、式（４５）によ
って制御対象プロセス４０のむだ時間の推定値Ｌｍ２を
算出するが、本来０以上の値であるべきむだ時間Ｌｍ２
が負の値に算出されたときは次式のようにする。Ｌｍ２＝Ｌｍ１−２×｛ｉ１−（ｒ０−Ｂｙ）／Ａｙ｝・・・（４６）式（４６）によってもなおＬｍ２が負の値の場合はＬｍ
２＝０とする。

【０１０４】むだ時間検出部１２ａは、このむだ時間Ｌ
ｍ２をむだ時間検出部１２と同様に制御の整定後に内部
モデル記憶部６ａに出力して内部モデル６のむだ時間を
Ｌｍ２に変更させる。以上のようにして制御量ｙにノイ
ズが加わっていてもむだ時間Ｌｍ１より精度の高いむだ
時間Ｌｍ２を算出することができる。

【０１０５】図１３は本実施例のコントローラを図８の
例と同様にタンク内の液面の高さの制御に使用したとき
の目標値追従性を示す図、図１４はこのコントローラの
制御量入力部７から出力された制御量ｙを示す図、図１
５は図４のコントローラの目標値追従性を示す図であ
る。図１４では真の制御量ｙｔがセンサによって測定さ
れセンサから制御量入力部７に入力された制御量ｙが示
されており、センサによる測定ノイズが加わっている様
子が示されている（図８ではｙｔ＝ｙである）。

【０１０６】ここで、制御対象プロセス４０、本実施例
及び図４のコントローラのパラメータは図８、９の例と
同様とし、測定ノイズは最大振幅が０．４（ステップ幅
ＳＴ２の１０％）、平均値０のランダムノイズとする。
図１３、１５の比較で明らかなように、本実施例のコン
トローラによれば制御量ｙにノイズが含まれる場合でも
図４のコントローラに比べて安定な応答が得られること
が分かる。また、図４のコントローラで算出されたむだ
時間Ｌｍ１が４秒であるのに対し、本実施例のコントロ
ーラで算出されたむだ時間Ｌｍ１、Ｌｍ２が２１秒、１
４秒と制御対象プロセス４０のむだ時間Ｌｐに近い値が
得られる。

【０１０７】図１、１０の例ではむだ時間Ｌｍ１を算出
し、図４、１１の例ではこのＬｍ１及び更に精度の高い
むだ時間Ｌｍ２を算出して内部モデル６のむだ時間Ｌｍ
を修正することができるが、内部モデル６の他のパラメ
ータ、すなわちゲインＫｍ、時定数Ｔｍの同定誤差が大
きいと算出されたむだ時間Ｌｍ１、Ｌｍ２の誤差が大き
くなることがあり、このような場合には修正後の制御が
不安定になるので、むだ時間推定精度の評価をすること
が必要となる。

【０１０８】図１６は本発明の他の実施例を示すＩＭＣ
構造のコントローラのブロック図、図１７はこのコント
ローラの確信度算出部が算出する確信度を示す図であ
る。１２ｂは修正むだ時間検出部であり、応答開始領域
検出部１１ａから出力された応答開始領域の開始時点ｉ
１、ｉｍ１、終了時点ｉ２、ｉｍ２により特定される制
御量ｙ、参照制御量ｙｍの変化率Ａｙ、Ａｙｍ、むだ時
間推定精度である確信度に基づいて制御対象プロセス４
０のむだ時間の推定値を算出し、内部モデル６のむだ時
間Ｌｍをこの推定値に変更させる。１４は制御量ｙ、参
照制御量ｙｍの変化率Ａｙ、Ａｙｍに基づき確信度を算
出する確信度算出部である。

【０１０９】本実施例のコントローラの構成は、修正む
だ時間検出部１２ｂ、確信度算出部１４を除いて図１１
の例と全く同様である。その基本的な動作も図１１の例
と同様であるが、確信度算出部１４は以下のようにして
むだ時間推定精度である確信度を算出する。

【０１１０】確信度算出部１４は、制御量入力部７から
出力された初期値ｙ０以後の制御量ｙ、内部モデル出力
演算部６ｂから出力された初期値ｙｍ０以後の参照制御
量ｙｍを記憶しており、応答開始領域検出部１１ａから
出力された応答開始領域の開始時点ｉ１、ｉｍ１、終了
時点ｉ２、ｉｍ２に基づいて最小２乗法により、図１１
のむだ時間検出部１２ａと同様の応答開始領域の制御量
変化率Ａｙ、参照制御量変化率Ａｙｍを算出する。

【０１１１】そして、次式により確信度ＣＦを算出し、
修正むだ時間検出部１２ｂに出力する。ＣＦ＝ｅｘｐ｛−（１−Ａｙ／Ａｙｍ）² ／ＡＣ｝・・・（４７）ここで、ＡＣは正数設定値であり、例えばＡＣ＝１０．
０である。確信度ＣＦは、図１７に示すようにＡｙ／Ａ
ｙｍ＝１のときにＣＦ＝１となる釣り鐘型の関数であ
り、Ａｙ／Ａｙｍ＝１のときにむだ時間推定精度が最も
高いことを示している。

【０１１２】参照制御量ｙｍには、前述のように内部モ
デル６のむだ時間Ｌｍが逐次むだ時間更新部９ａにて算
出されたむだ時間Ｌｍ１に変更された時点から制御応答
としての変化が現れる。よって、上記の比Ａｙ／Ａｙｍ
に基づいて確信度ＣＦを算出することはこのむだ時間Ｌ
ｍ１による制御応答の結果を評価することになる。

【０１１３】次に、修正むだ時間検出部１２ｂの動作
は、むだ時間検出部１２ａとほぼ同様であるが、確信度
ＣＦに基づく算出を行うことにより、式（４５）に相当
する次式によって制御対象プロセス４０のむだ時間の推
定値Ｌｍ２を算出する。Ｌｍ２＝ＣＦ×［Ｌｍ１−ｉ１＋（ｒ０−Ｂｙ）／Ａｙ −（Ａｙｍ／Ａｙ）^1/2 ×｛−Ｌｍ１＋（ｙｍ０−Ｂｙｍ）／Ａｙｍ｝］・・・（４８）

【０１１４】また、むだ時間Ｌｍ２が負の値に算出され
たときは次式のようにする。Ｌｍ２＝ＣＦ×［Ｌｍ１−２×｛ｉ１−（ｒ０−Ｂｙ）／Ａｙ｝］・・・（４９）式（４９）によってもなおＬｍ２が負の値の場合はＬｍ
２＝０とする。このように確信度ＣＦを乗じて算出を行
うのは、ＩＭＣコントローラにおいては内部モデル６の
むだ時間Ｌｍを制御対象プロセス４０のむだ時間Ｌｐに
比べて大きめに設定するよりも小さめに設定する方が安
全だからである。

【０１１５】そして、修正むだ時間検出部１２ｂは、こ
のむだ時間Ｌｍ２をむだ時間検出部１２ａと同様に制御
の整定後に内部モデル記憶部６ａに出力して内部モデル
６のむだ時間をＬｍ２に変更させる。こうして、確信度
ＣＦを用いることにより不適当なむだ時間修正が行われ
ることを防ぎ安全な応答を得ることができる。

【０１１６】また、通常図１１の例の逐次むだ時間更新
部９ａ、むだ時間検出部１２ａによるむだ時間Ｌｍ１、
Ｌｍ２の算出は１回だけ行われるが、上記のような確信
度ＣＦに基づくむだ時間Ｌｍ２によってもなお検出結果
が充分でない場合があるので、修正むだ時間検出部１２
ｂは、次式によって信頼性評価を行い再びむだ時間Ｌｍ
１、Ｌｍ２の算出を行うかどうかを決定する。Ａｙ／Ａｙｍ＞Ａｌｍ１・・・（５０）Ａｙ／Ａｙｍ＜Ａｌｍ２・・・（５１）ここで、Ａｌｍ１は応答開始領域の変化率比の上限、Ａ
ｌｍ２は応答開始領域の変化率比の下限であり、例えば
Ａｌｍ１＝２、Ａｌｍ２＝０．１である。

【０１１７】式（５０）、（５１）が共に成立しない場
合、すなわち応答開始領域の変化率比Ａｙ／Ａｙｍが上
下限内にある場合は、むだ時間検出結果が充分に信頼で
きるとして以降の制御応答では逐次むだ時間更新部９ａ
によるむだ時間Ｌｍ１の算出を停止させ、むだ時間Ｌｍ
２の算出についても実行しない。そして、式（５０）又
は（５１）が成立する場合は信頼できないとして、次の
目標値ｒの入力においても逐次むだ時間更新部９ａにむ
だ時間Ｌｍ１の算出を実行させ、次いでむだ時間Ｌｍ２
の算出を実行する。

【０１１８】例えば、図１１の例において、コントロー
ラの内部モデル６のゲインＫｍを８０、時定数Ｔｍを４
秒、むだ時間Ｌｍを０秒とし、制御対象プロセス４０の
ゲインＫｐを８、時定数Ｔｐを２０秒、むだ時間Ｌｐを
１０秒とすると、最終的に得られるむだ時間Ｌｍ２は６
秒となる。これは制御対象プロセス４０のむだ時間Ｌｐ
に対し誤差率６６．７％であり、内部モデル６のむだ時
間Ｌｍの固定値として採用できる値ではないので、この
値に固定せずにむだ時間検出を継続する方が良いと判断
すべきである。

【０１１９】本実施例に上記のパラメータを適用して制
御を行うと、Ａｙ／Ａｙｍ＝０．００６／０．０９７＝
０．０６２＜Ａｌｍ２となるので、上記のような不適当
な結果を内部モデル６のむだ時間Ｌｍの固定値としてし
まうことを回避することができる。そして、オペレータ
等の判断により内部モデル６のゲインＫｍや時定数Ｔｍ
を修正した後に再び制御を実行すれば、より信頼性の高
いむだ時間Ｌｍ２を内部モデル６の固定値として決定す
ることができる。

【０１２０】なお、本実施例では確信度ＣＦ及びこれに
基づくむだ時間Ｌｍ２の算出と信頼性評価を図１１の例
に適用しているが、図４の例に適用することもできる。
このとき確信度算出部が行う確信度ＣＦの算出は、応答
開始領域検出部１１から出力された応答開始領域におけ
る制御量ｙ１、ｙ２、参照制御量ｙｍ１、ｙｍ２に基づ
く次式となる。ＣＦ＝ｅｘｐ［−｛１−（ｙ２−ｙ１）／（ｙｍ２−ｙｍ１）｝² ／ＡＣ］・・・（５２）

【０１２１】そして、むだ時間検出部１２と同様のむだ
時間検出部が行うむだ時間Ｌｍ２の算出は次式となる。Ｌｍ２＝ＣＦ×［Ｌｍ１−Ｎｙ×△ｔ×（ｙ１−ｙ０）／（ｙ２−ｙ１） −｛（ｙｍ２−ｙｍ１）／（ｙ２−ｙ１）｝^1/2 ×｛ｉｍ１−Ｌｍ１ − Ｎｙ×△ｔ×（ｙｍ１−ｙｍ０）／（ｙｍ２−ｙｍ１）｝］・・・（５３）

【０１２２】また、むだ時間Ｌｍ２が負の値に算出され
たときは次式のようにする。Ｌｍ２＝ＣＦ×｛Ｌｍ１ −２×Ｎｙ×△ｔ×（ｙ１−ｙ０）／（ｙ２−ｙ１）｝・・・（５４）式（５４）によってもなおＬｍ２が負の値の場合はＬｍ
２＝０とする。

【０１２３】また、信頼性評価は式（５０）、（５１）
に相当する次式によって行う。（ｙ２−ｙ１）／（ｙｍ２−ｙｍ１）＞Ａｌｍ１・・・（５５）（ｙ２−ｙ１）／（ｙｍ２−ｙｍ１）＜Ａｌｍ２・・・（５６）このようにして図４の例にも適用することができる。

【０１２４】図１、４、１０、１１、１６いずれの例で
も制御対象プロセスのむだ時間Ｌｐが未知の場合に内部
モデル６のむだ時間Ｌｍを設定することができるが、推
定されたむだ時間Ｌｍ１又はＬｍ２には実際の制御対象
プロセス４０のむだ時間Ｌｐに対して時間遅れが発生す
ることがある。

【０１２５】そして、むだ時間Ｌｐが不規則に変動する
ような制御対象プロセス４０に対し、例えばオペレータ
の判断により逐次むだ時間更新部９又は９ａによるむだ
時間Ｌｍ１の検出を継続させると、変動分以上のむだ時
間誤差を含む制御が行われることになり、また内部モデ
ル６のむだ時間Ｌｍを検出されたむだ時間Ｌｍ１又はＬ
ｍ２に固定すると変動の累積によってむだ時間誤差が大
きくなる可能性があるので、このような時間遅れを回避
する対応が必要となる。

【０１２６】図１８は本発明の他の実施例を示すＩＭＣ
構造のコントローラのブロック図であり、図４、１１と
同様の部分には同一の符号を付してある。１５は応答開
始領域検出部１１ａの検出結果から制御量ｙと参照制御
量ｙｍにおける応答開始領域の開始時点ｉ１、ｉｍ１の
時間差を検出する開始領域時間差検出部、１６は制御量
ｙ、参照制御量の変化率Ａｙ、Ａｙｍ、開始領域時間差
検出部１５によって検出された時間差から誤差修正され
たむだ時間を算出し、内部モデル記憶部６ａに記憶され
た内部モデル６のむだ時間Ｌｍをこの算出されたむだ時
間に変更させるむだ時間修正部である。

【０１２７】本実施例の内部モデル記憶部６ａには例え
ば図１０の例のコントローラで検出されたむだ時間Ｌｍ
（図１０の例ではＬｍ１）があらかじめ記憶されてお
り、このむだ時間ＬｍをＬｍ０とする。このＬｍ０によ
る制御応答の結果、図１１の例と同様のステップ幅算出
部１０ａが制御量ｙ、参照制御量ｙｍのステップ幅ＳＴ
２、ＳＴｍ２を算出し、応答開始領域検出部１１ａが応
答開始領域の開始時点ｉ１、ｉｍ１、終了時点ｉ２、ｉ
ｍ２を検出する。

【０１２８】そして、開始領域時間差検出部１５は、制
御量ｙの応答開始領域の開始時点ｉ１と参照制御量ｙｍ
の開始時点ｉｍ１との時間差△ｉを次式によって算出す
る。 △ｉ＝ｉｍ１−ｉ１・・・（５７）次に、むだ時間修正部１６は、以下のようにして誤差修
正されたむだ時間を算出する。

【０１２９】図１９はむだ時間修正部１６の動作を説明
するための制御量ｙ及び参照制御量ｙｍの応答開始領域
を示す図であり、図１２（ａ）、（ｂ）と同様の部分に
は同一の符号を付してある。図１９は図１２（ａ）、
（ｂ）と同様の図であるが、同一時間軸上で示されてお
り、Ｌｍ３は算出すべきむだ時間、Ｂ４は制御量ｙが変
化を始める時点ｉ０から応答開始領域の開始時点ｉ１ま
での時間である。

【０１３０】むだ時間修正部１６は、むだ時間検出部１
２ａと同様に初期値ｙ０以後の制御量ｙを記憶してお
り、応答開始領域における制御量ｙ（ｉ１）〜ｙ（ｉ
２）を最小２乗法により分析し、制御量変化率Ａｙ、定
数項Ｂｙを算出する。また、同様に初期値ｙｍ０以後の
参照制御量ｙｍを記憶しており、応答開始領域における
参照制御量ｙｍ（ｉｍ１）〜ｙｍ（ｉｍ２）を最小２乗
法により分析し、参照制御量変化率Ａｙｍ、定数項Ｂｙ
ｍを算出する。

【０１３１】ここで、むだ時間Ｌｍ３とあらかじめ設定
されているむだ時間Ｌｍ０には図１９から次式のような
関係が成立する。Ｌｍ０＋Ｃ３＝Ｌｍ３＋Ｂ４＋△ｉ・・・（５８）また、時間Ｂ３は図１２の時間Ｂ２より次式となる。Ｂ３＝２×Ｂ２＝２×｛ｉ１−（ｒ０−Ｂｙ）／Ａｙ｝・・・（５９）

【０１３２】よって、時間Ｂ４は式（５９）より次式と
なる。Ｂ４＝２×｛ｉ１−（ｒ０−Ｂｙ）／Ａｙ｝×（１＋０．１×Ｔｄ）・・・（６０）ここで、ダンピング時定数Ｔｄを用いているのは、ノイ
ズ処理部１３のダンピング処理によるずれを補正するた
めである。

【０１３３】また、時間Ｃ３は図１２の時間Ｃ２より次
式となる。Ｃ３＝２×Ｃ２＝２×｛ｉｍ１−（ｙｍ０−Ｂｙｍ）／Ａｙｍ｝・・・（６１）

【０１３４】よって、むだ時間Ｌｍ３は式（５８）〜
（６１）より次式となる。Ｌｍ３＝Ｌｍ０＋Ｃ３−△ｉ−Ｂ４＝Ｌｍ０＋２×｛ｉｍ１−（ｙｍ０−Ｂｙｍ）／Ａｙｍ｝−△ｉ −２×｛ｉ１−（ｒ０−Ｂｙ）／Ａｙ｝×（１＋０．１×Ｔｄ）・・・（６２）式（６２）によるＬｍ３が負の値の場合はＬｍ３＝０と
する。

【０１３５】そして、むだ時間修正部１６は、このむだ
時間Ｌｍ３を制御の整定後に内部モデル記憶部６ａに出
力し内部モデル６のむだ時間Ｌｍ０をＬｍ３に変更させ
る。したがって、内部モデル記憶部６ａに記憶されてい
るむだ時間Ｌｍ０が制御対象プロセス４０のむだ時間Ｌ
ｐに対して遅れている場合やむだ時間Ｌｐが不規則に変
動する場合でもその誤差を修正したむだ時間Ｌｍ３を算
出してむだ時間Ｌｍ０を修正することができるので、安
全な応答を得ることができる。

【０１３６】なお、本実施例では制御量ｙにノイズが加
わっている場合について説明したが、ノイズがない場合
であればステップ幅算出部１０ａ、応答開始領域検出部
１１ａの代わりに図４のステップ幅算出部１０、応答開
始領域検出部１１を用い、むだ時間修正部１６の式（６
２）を次式とすることで対応できる。Ｌｍ３＝Ｌｍ０＋２×｛Ｎｙ×△ｔ×（ｙｍ１−ｙｍ０）／（ｙｍ２−ｙｍ１）｝ −△ｉ−２×｛Ｎｙ×△ｔ×（ｙ１−ｙ０）／（ｙ２−ｙ１）｝・・・（６３）

【０１３７】

【発明の効果】本発明によれば、逐次むだ時間更新部を
設けることにより、制御対象プロセスのむだ時間が未知
であっても内部モデルのむだ時間を目標値追従制御の動
作中に設定することができるので、精度と信頼性の高い
制御を行うことができ、制御対象プロセスの特性変化に
も対応することができる。また、制御対象プロセスの同
定誤差によるトラブルの発生を防ぐことができるので、
制御の専門的知識のないオペレータの作業負担を軽減す
ることができる。

【０１３８】また、逐次むだ時間更新部、ステップ幅算
出部、応答開始領域検出部、むだ時間検出部を設けるこ
とにより、逐次むだ時間更新部によって設定された内部
モデルのむだ時間からより精度の高い制御対象プロセス
のむだ時間の推定値を算出することができ、内部モデル
のむだ時間をこの推定値に修正することができる。

【０１３９】また、逐次むだ時間更新部、及びノイズ処
理部を設けることにより、制御対象プロセスのむだ時間
が未知で、かつ制御量にノイズが加わっていても内部モ
デルのむだ時間を目標値追従制御の動作中に設定するこ
とができ、ノイズによる制御特性の劣化を回避すること
ができる。

【０１４０】また、逐次むだ時間更新部、ノイズ処理
部、ステップ幅算出部、応答開始領域検出部、及びむだ
時間検出部を設けることにより、制御対象プロセスのむ
だ時間が未知で、かつ制御量にノイズが加わっていても
精度の高い制御対象プロセスのむだ時間の推定値を算出
することができ、内部モデルのむだ時間をこの推定値に
修正することができる。

【０１４１】また、逐次むだ時間更新部、ノイズ処理
部、ステップ幅算出部、応答開始領域検出部、確信度算
出部、及び修正むだ時間検出部を設けることにより、不
適当なむだ時間修正が行われることを防ぎ安全な応答を
得ることができる。

【０１４２】また、ノイズ処理部、ステップ幅算出部、
応答開始領域検出部、開始領域時間差検出部、及びむだ
時間修正部を設けることにより、あらかじめ設定されて
いる内部モデルのむだ時間が制御対象プロセスのむだ時
間に対して遅れている場合や制御対象プロセスのむだ時
間が不規則に変動する場合でも、その誤差を修正したむ
だ時間を算出して内部モデルのむだ時間を修正すること
ができるので、安全な応答を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の１実施例を示すＩＭＣ構造のコントロ
ーラのブロック図である。

【図２】図１のＩＭＣ構造の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】制御量の目標値追従性及びこの制御量の変化開
始部分を示す図である。

【図４】本発明の他の実施例を示すＩＭＣ構造のコント
ローラのブロック図である。

【図５】参照制御量の目標値追従性を示す図である。

【図６】制御量及び参照制御量の応答開始領域を示す図
である。

【図７】制御量及び参照制御量の応答開始領域を示す図
である。

【図８】図４のＩＭＣ構造のコントローラの目標値追従
性を示す図である。

【図９】従来のＩＭＣコントローラの目標値追従性を示
す図である。

【図１０】本発明の他の実施例を示すＩＭＣ構造のコン
トローラのブロック図である。

【図１１】本発明の他の実施例を示すＩＭＣ構造のコン
トローラのブロック図である。

【図１２】制御量及び参照制御量の応答開始領域を示す
図である。

【図１３】図１１のＩＭＣ構造のコントローラの目標値
追従性を示す図である。

【図１４】図１１の制御量入力部から出力された制御量
ｙを示す図である。

【図１５】図４のコントローラの目標値追従性を示す図
である。

【図１６】本発明の他の実施例を示すＩＭＣ構造のコン
トローラのブロック図である。

【図１７】図１６のコントローラの確信度算出部が算出
する確信度を示す図である。

【図１８】本発明の他の実施例を示すＩＭＣ構造のコン
トローラのブロック図である。

【図１９】制御量及び参照制御量の応答開始領域を示す
図である。

【図２０】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内部モデル６ａ内部モデル記憶部６ｂ内部モデル出力演算部８第２の減算処理部９、９ａ逐次むだ時間更新部１０、１０ａステップ幅算出部１１、１１ａ応答開始領域検出部１２、１２ａむだ時間検出部１２ｂ修正むだ時間検出部１３ノイズ処理部１４確信度算出部１５開始領域時間差検出部１６むだ時間修正部

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構造のコントローラにおいて、入力された制御の目標値を伝達関数が時間遅れの特性で
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、第１の減算処理部の出力を伝達関数が時間遅れの特性で
出力する目標値・外乱フィルタ部と、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
ら操作量を演算して出力する操作部とからなる操作量演
算部と、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から
参照制御量を演算する内部モデル出力演算部と、制御対象プロセスの制御量から前記内部モデル出力演算
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、前記制御量に制御応答としての変化が現れない間は、前
記内部モデルのパラメータ中のむだ時間を増やして更新
し前記内部モデル記憶部に記憶されたパラメータ中のむ
だ時間をこの更新されたむだ時間に変更させることを繰
り返す逐次むだ時間更新部とを有することを特徴とする
コントローラ。
【請求項２】請求項１記載のコントローラにおいて、目標値、制御量、参照制御量に基づいて制御量及び参照
制御量の初期値と整定値との差であるステップ幅を算出
するステップ幅算出部と、前記制御量及び参照制御量のステップ幅に基づいて制御
量及び参照制御量が変化を始める応答開始領域を検出
し、この応答開始領域の制御量及び参照制御量を出力す
る応答開始領域検出部と、前記応答開始領域の制御量及び参照制御量に基づく制御
量及び参照制御量の変化量から制御対象プロセスのむだ
時間の推定値を算出し、内部モデル記憶部に記憶された
内部モデルのパラメータ中のむだ時間をこの推定値に変
更させるむだ時間検出部とを有することを特徴とするコ
ントローラ。
【請求項３】請求項１記載のコントローラにおいて、制御対象プロセスの制御量のノイズを低減する処理を行
いこのノイズが低減された制御量を逐次むだ時間更新部
に出力するノイズ処理部を有することを特徴とするコン
トローラ。
【請求項４】請求項１記載のコントローラにおいて、制御対象プロセスの制御量のノイズを低減する処理を行
いこのノイズが低減された制御量を逐次むだ時間更新部
に出力するノイズ処理部と、目標値、制御量、参照制御量に基づいて制御量及び参照
制御量の初期値と整定値との差であるステップ幅を算出
するステップ幅算出部と、前記制御量及び参照制御量のステップ幅、ノイズ処理部
から出力されたノイズ処理後の制御量、参照制御量に基
づいて制御量及び参照制御量が変化を始める応答開始領
域の開始時点と終了時点を検出する応答開始領域検出部
と、前記応答開始領域の開始時点と終了時点により特定され
る制御量及び参照制御量の変化率から制御対象プロセス
のむだ時間の推定値を算出し、内部モデル記憶部に記憶
された内部モデルのパラメータ中のむだ時間をこの推定
値に変更させるむだ時間検出部とを有することを特徴と
するコントローラ。
【請求項５】請求項４記載のコントローラにおいて、応答開始領域検出部から出力された応答開始領域の開始
時点と終了時点により特定される制御量及び参照制御量
の変化率に基づき、むだ時間推定精度である確信度を算
出する確信度算出部と、むだ時間検出部の代わりに、前記制御量及び参照制御量
の変化率、確信度に基づいて制御対象プロセスのむだ時
間の推定値を算出し、内部モデル記憶部に記憶された内
部モデルのパラメータ中のむだ時間をこの推定値に変更
させる修正むだ時間検出部とを有することを特徴とする
コントローラ。
【請求項６】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構造のコントローラにおいて、入力された制御の目標値を伝達関数が時間遅れの特性で
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、第１の減算処理部の出力を伝達関数が時間遅れの特性で
出力する目標値・外乱フィルタ部と、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
ら操作量を演算して出力する操作部とからなる操作量演
算部と、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から
参照制御量を演算する内部モデル出力演算部と、制御対象プロセスの制御量から前記内部モデル出力演算
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、制御対象プロセスの制御量のノイズを低減する処理を行
うノイズ処理部と、目標値、制御量、参照制御量に基づいて制御量及び参照
制御量の初期値と整定値との差であるステップ幅を算出
するステップ幅算出部と、前記制御量及び参照制御量のステップ幅、ノイズ処理部
から出力されたノイズ処理後の制御量、参照制御量に基
づいて制御量及び参照制御量が変化を始める応答開始領
域の開始時点と終了時点を検出する応答開始領域検出部
と、前記応答開始領域検出部の検出結果から制御量と参照制
御量の応答開始領域の開始時点の時間差を検出する開始
領域時間差検出部と、前記応答開始領域の開始時点と終了時点により特定され
る制御量及び参照制御量の変化率、開始領域時間差検出
部によって検出された時間差から誤差修正されたむだ時
間を算出し、内部モデル記憶部に記憶された内部モデル
のパラメータ中のむだ時間をこの算出されたむだ時間に
変更させるむだ時間修正部とを有することを特徴とする
コントローラ。