JPH0793005A

JPH0793005A - コントローラ

Info

Publication number: JPH0793005A
Application number: JP25634393A
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: 1993-09-21
Filing date: 1993-09-21
Publication date: 1995-04-07

Abstract

(57)【要約】【目的】制御対象プロセスのゲインが未知の場合でも
内部モデルのゲインを修正して良好な制御を行うことが
できるＩＭＣ構造の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及び内部モデル出力演算
部６ｂ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、プロセスゲイン推定部９にて整定時の制御
量ｙ及び参照制御量ｙｍに基づき制御対象プロセスのゲ
イン推定値Ｋｍ１が算出される。このゲイン推定値Ｋｍ
１が内部モデル記憶部６ａに出力されることにより、内
部モデルのゲインＫｍ０が修正される。

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）構造の制御アルゴリズムを用いたコントロー
ラに関し、特に制御対象プロセスのゲインが未知の場合
又は制御量に応じて変化する場合でも内部モデルのゲイ
ンを自動的に修正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７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、３
４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コントローラは、通常、
制御対象プロセス４０と内部モデル３６のモデル同定誤
差が大きくなったときの安定性を示すロバスト安定性、
及び同様に誤差が大きくなったときの性能を示すロバス
ト性能についての設計条件に基づいて設計される。ま
た、このようなモデル同定技術によって内部モデル３６
を決定したときに、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ない
が、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、制御対象プロ
セスのゲインが未知のために内部モデル同定に誤差があ
ってその見積が不適当な場合、コントローラは想定通り
の動作にならず不安定となり、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
対象プロセスのゲインが制御量に応じて変化すると制御
の安定性を維持できなくなるという問題点があった。本
発明は、上記課題を解決するために、制御対象プロセス
のゲインが未知の場合又はゲインが制御量に応じて変化
する場合でも内部モデルのゲインを自動的に修正して良
好な制御を行うことができるＩＭＣ構造のコントローラ
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、制御量及び参照制御量に基づき制御対象プロセ
スのゲイン推定値を算出し内部モデル記憶部に記憶され
たパラメータ中のゲインをこの推定値に変更させるプロ
セスゲイン推定部とを有するものである。

【００１２】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、特定の制御
量に対する制御対象プロセスのゲイン推定値を求めるた
めのサンプル入力動作時に、複数のサンプル目標値を順
次生成して目標値フィルタ部へ出力するサンプル目標値
生成部と、サンプル目標値の各々について、サンプル目
標値の入力結果である整定時の制御量及び参照制御量に
基づき制御対象プロセスのゲイン推定値を算出するプロ
セスゲイン同定部と、サンプル目標値とプロセスゲイン
同定部で算出されたゲイン推定値を記憶するプロセスゲ
イン記憶部と、通常の目標値追従制御動作時にプロセス
ゲイン記憶部から出力されたサンプル目標値とゲイン推
定値に基づき制御量に応じた内部モデルのゲインを算出
し、内部モデル記憶部に記憶されたパラメータ中のゲイ
ンをこの算出値に変更させるモデルゲイン補間設定部と
を有するものである。

【００１３】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
ロセスのゲイン推定値を求めるためのサンプル入力動作
時に第１、第２のサンプル目標値を順次生成して目標値
フィルタ部へ出力するサンプル目標値生成部と、第１の
サンプル目標値の入力結果である第１の整定時の参照制
御量、内部モデル記憶部に記憶されている内部モデルの
パラメータ中のゲイン、及び第１のサンプル目標値を記
憶する第１整定状態記憶部と、第２のサンプル目標値の
入力結果である第２の整定時に、参照制御量、このとき
内部モデル記憶部に記憶されている内部モデルのゲイ
ン、第２のサンプル目標値、第１整定状態記憶部から出
力された第１の整定時の参照制御量、内部モデルのゲイ
ン、及び第１のサンプル目標値に基づき制御対象プロセ
スのゲイン推定値を算出し、内部モデル記憶部に記憶さ
れたパラメータ中のゲインをこの推定値に変更させるプ
ロセスゲイン修正部とを有するものである。

【００１４】

【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
いで、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、プロセスゲイン推定部にて制御量及び参照
制御量に基づき制御対象プロセスのゲイン推定値が算出
され、内部モデル記憶部に出力されることにより、内部
モデルのゲインが修正される。

【００１５】また、サンプル入力動作時にサンプル目標
値生成部から複数のサンプル目標値が目標値フィルタ部
に出力され、このサンプル目標値の各々についてプロセ
スゲイン同定部にて制御対象プロセスのゲイン推定値が
算出され、サンプル目標値と共にプロセスゲイン記憶部
に記憶される。そして、通常の目標値追従制御動作時
に、記憶されたサンプル目標値とゲイン推定値に基づき
モデルゲイン補間設定部によって制御量に応じた内部モ
デルのゲインが算出され、内部モデル記憶部に出力され
ることにより、内部モデルのゲインが修正される。

【００１６】また、サンプル入力動作時にサンプル目標
値生成部から第１、第２のサンプル目標値が目標値フィ
ルタ部に出力され、第１のサンプル目標値の入力結果で
ある第１の整定時の参照制御量、内部モデル記憶部に記
憶されている内部モデルのゲイン、及び第１のサンプル
目標値が第１整定状態記憶部に記憶される。そして、第
２のサンプル目標値の入力結果である第２の整定時に、
プロセスゲイン修正部によって参照制御量、内部モデル
記憶部に記憶されている内部モデルのゲイン、第２のサ
ンプル目標値、記憶された第１の整定時の参照制御量、
内部モデルのゲイン、及び第１のサンプル目標値に基づ
き制御対象プロセスのゲイン推定値が算出され、内部モ
デル記憶部に出力されることにより、内部モデルのゲイ
ンが修正される。

【００１７】

【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、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である。

【００１８】また、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、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及び参照制御量ｙｍに基づき制御対
象プロセスのゲインの推定値を算出し内部モデル記憶部
６ａに記憶されたパラメータ中のゲインをこの推定値に
変更させるプロセスゲイン推定部である。

【００１９】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。

【００２０】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。

【００２１】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）

【００２２】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。

【００２３】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）

【００２４】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。

【００２５】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７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。

【００２６】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。

【００２７】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。

【００２８】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）

【００２９】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。これが、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として
の動作である。

【００３０】このような制御系において、プロセスゲイ
ン推定部９は以下のようにして制御対象プロセス４０の
ゲインＫｐの推定値を算出する。図３はプロセスゲイン
推定部９の動作を説明するための制御量ｙ及び参照制御
量ｙｍの目標値追従性を示す図であり、ｙ０は制御量ｙ
の整定値、ｙｍ０は参照制御量ｙｍの整定値である。

【００３１】図３では時間０（初期状態）において目標
値ｒが入力されて操作量演算部４から操作量ｕが制御対
象プロセス４０及び内部モデル出力演算部６ｂに出力さ
れ、その結果制御量ｙ及び参照制御量ｙｍが変化し、最
終的に制御量ｙが目標値ｒに等しい整定値ｙ０になり、
同様に参照制御量ｙｍが整定値ｙｍ０になって整定状態
に移行する様子が示されている。

【００３２】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）｝・・・（１１）ｙｍ＝Ｆ１×Ｆ２×Ｇｍ×Ｇｃ×ｒ／｛１＋Ｆ２×Ｇｃ×（Ｇｍ−Ｇｐ）｝＋（−Ｆ２×Ｇｍ×Ｇｃ）×ｄ／｛１＋Ｆ２×Ｇｃ×（Ｇｍ−Ｇｐ）｝・・・（１２）

【００３３】そして、現在内部モデル記憶部６ａに記憶
されている内部モデル６のゲインＫｍの値をＫｍ０とす
ると、制御量整定値ｙ０、参照制御量整定値ｙｍ０は式
（１１）、（１２）より次式となる。ｙ０＝ｒ・・・（１３）ｙｍ０＝（ｒ−ｄ）×Ｋｍ０／Ｋｐ・・・（１４）

【００３４】式（１３）、（１４）より外乱ｄ＝０であ
れば、制御量整定値ｙ０と参照制御量整定値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Ｋｍ０との
比に一致する。Ｋｐ／Ｋｍ０＝ｙ０／ｙｍ０（ｙ０≠０、ｙｍ０≠０）・・・（１５）

【００３５】式（１５）より制御対象プロセス４０のゲ
イン推定値Ｋｍ１を次式のように算出することができ
る。Ｋｍ１＝Ｋｐ＝Ｋｍ０×ｙ０／ｙｍ０・・・（１６）よって、プロセスゲイン推定部９は、整定時に式（１
６）によりゲイン推定値Ｋｍ１を算出する。

【００３６】そして、このゲイン推定値Ｋｍ１がプロセ
スゲイン推定部９から内部モデル記憶部６ａに出力され
ることにより、現在内部モデル記憶部６ａに記憶されて
いるゲインＫｍ０がこのゲイン推定値Ｋｍ１に更新され
る。通常、このようなゲイン推定値Ｋｍ１の算出及びＫ
ｍ０の更新は特に外部からの指示がない限り整定時に１
回だけ行われる。このようにして、制御対象プロセス４
０のゲインＫｐが未知の場合でも内部モデル６のゲイン
Ｋｍを自動的に修正することができる。

【００３７】図１の例では制御対象プロセス４０のゲイ
ンＫｐが未知であっても内部モデル６のゲインＫｍを修
正して良好な制御を行うことができるが、ゲインＫｐが
制御量ｙに応じて変化する非線形の制御対象プロセス４
０に対しては対応することができないので、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。

【００３８】１０はサンプル入力動作時に複数のサンプ
ル目標値ｒi を順次生成して目標値入力部１へ出力する
サンプル目標値生成部、１１はサンプル目標値ｒi の各
々について、整定時の制御量ｙ及び参照制御量ｙｍに基
づき制御対象プロセスのゲイン推定値Ｋｐ（ｒi ）を算
出するプロセスゲイン同定部、１２はサンプル目標値ｒ
i とゲイン推定値Ｋｐ（ｒi ）を記憶するプロセスゲイ
ン記憶部、１３は通常の目標値追従制御動作時にサンプ
ル目標値ｒi とゲイン推定値Ｋｐ（ｒi ）に基づき制御
量ｙに応じた内部モデルのゲインを算出し、内部モデル
記憶部６ａに記憶されたゲインＫｍをこの算出値に変更
させるモデルゲイン補間設定部である。

【００３９】本実施例のコントローラの基本構成である
目標値入力部１、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、制御量入力部７、及び第２の減算
処理部８は図１の例と同様なので、フィードバック制御
系としての動作は図１の例と同様であるが、特定の制御
量ｙに対する制御対象プロセス４０のゲインＫｐの推定
値を求めるサンプル入力動作時に、サンプル目標値生成
部１０は、以下のように複数のサンプル目標値を生成す
る。

【００４０】図５はサンプル目標値生成部１０の動作を
説明するための制御量ｙ及び参照制御量ｙｍの目標値追
従性を示す図である。ｒ1 〜ｒj はサンプル目標値生成
部１０から出力されたサンプル目標値、ｙ1〜ｙj は制
御量整定値、ｙｍ〜ｙｍは参照制御量整定値である。

【００４１】サンプル目標値生成部１０は、例えば外部
からの指令によりサンプル入力動作に入り、図５に示す
ように不連続にその値が変化するサンプル目標値ｒi
（ｉ＝１、２・・・・ｊ、ｒi ＜ｒi+1 ）を順次生成す
る。最初に、サンプル目標値ｒ1 が目標値入力部１へ出
力されることにより、サンプル目標値ｒ1 に基づく制御
が図１の例と同様にこのコントローラの基本構成によっ
て行われる。

【００４２】この制御により図５に示すように制御量
ｙ、参照制御量ｙｍが変化を開始し、最終的に整定値ｙ
1 （ｙ1 ＝ｒ1 ）、ｙｍ1 となり整定状態となる。整定
状態になると、プロセスゲイン同定部１１は、式（１
６）と同様の次式により制御対象プロセス４０のゲイン
推定値Ｋｐ（ｒ1 ）を算出してプロセスゲイン記憶部１
２に出力する。Ｋｐ（ｒi ）＝Ｋｍ０×ｙi ／ｙｍi （ｉ＝１、２・・・・ｊ）・・・（１７）

【００４３】そして、プロセスゲイン記憶部１２は、サ
ンプル目標値ｒ1 とゲイン推定値Ｋｐ（ｒ1 ）を対応し
た形で記憶する。サンプル目標値ｒ1 のときの処理が終
了したので、サンプル目標値生成部１０から次のサンプ
ル目標値ｒ2 が出力され、上記と同様にしてサンプル目
標値ｒ2とこのときのゲイン推定値Ｋｐ（ｒ2 ）がプロ
セスゲイン記憶部１２に記憶される。

【００４４】このような処理がサンプル目標値ｒj まで
繰り返され、サンプル目標値ｒ1 〜ｒj とそのそれぞれ
に対応するゲイン推定値Ｋｐ（ｒ1 ）〜Ｋｐ（ｒj ）が
プロセスゲイン記憶部１２に記憶される。これで、サン
プル入力動作が終了する。

【００４５】上記のようなサンプル入力動作は、制御量
ｙに連動してゲインＫｐが変化する制御対象プロセス４
０に対し、不連続で複数の制御量ｙi に相当するサンプ
ル目標値ｒi のそれぞれについて制御対象プロセス４０
のゲイン推定値Ｋｐ（ｒi ）を求めたことになる。

【００４６】なお、図１の例のプロセスゲイン推定部９
は内部モデル記憶部６ａにゲイン推定値Ｋｍ１を出力し
て現在記憶されているゲインＫｍ０の修正を行っている
が、ゲインＫｐの変動が激しい制御対象プロセス４０を
制御対象とする場合を除き、本実施例のプロセスゲイン
同定部１１では、ゲインＫｍ０の修正をゲイン推定値Ｋ
ｐ（ｒi ）の算出ごとに行わずにサンプル目標値ｒi の
入力を繰り返しても良い。

【００４７】次に、実際の目標値追従制御動作では目標
値ｒの入力に対し操作量ｕが出力されることにより制御
量ｙが変化を始めるが、モデルゲイン補間設定部１３
は、制御量入力部７から出力された制御量ｙに応じた内
部モデル６のゲインＫｍ（ｙ）をゲイン推定値Ｋｐ（ｒ
i ）に基づき次式のように線形補間して算出する。

【００４８】Ｋｍ（ｙ）＝Ｋｐ（ｒi ）×（ｙ−ｒi+1 ）／（ｒi −ｒi+1 ）＋Ｋｐ（ｒi+1 ）×（ｙ−ｒi ）／（ｒi+1 −ｒi ）（ｒi ≦ｙ≦ｒi+1 ）・・・（１８）また、ｙ＜ｒ1 のときは次式によって算出する。Ｋｍ（ｙ）＝Ｋｐ（ｒ1 ）・・・（１９）同様に、ｒj ≦ｙのときは次式によって算出する。Ｋｍ（ｙ）＝Ｋｐ（ｒj ）・・・（２０）

【００４９】つまり、モデルゲイン補間設定部１３は、
制御量ｙがサンプル目標値ｒi 、ｒi+1 間にあると、制
御量ｙに応じたゲインＫｍ（ｙ）をゲイン推定値Ｋｐ
（ｒi）、Ｋｐ（ｒi+1 ）から線形補間して算出する。
そして、このゲインＫｍ（ｙ）がモデルゲイン補間設定
部１３から内部モデル記憶部６ａに出力されることによ
り、現在内部モデル記憶部６ａに記憶されているゲイン
Ｋｍ０がゲインＫｍ（ｙ）に更新される。

【００５０】このようなゲインＫｍ（ｙ）の算出とゲイ
ンＫｍ０の更新は１制御周期△ｔ（例えば△ｔ＝１秒で
ある）ごとに行われる。したがって、サンプル入力動作
時に求めておいたゲイン推定値Ｋｐ（ｒi ）に基づき実
際の制御量ｙに応じて内部モデル６のゲインＫｍ（ｙ）
を算出することにより、制御対象プロセス４０のゲイン
Ｋｐが制御量ｙに連動して変化する場合でも良好な制御
を行うことができる。なお、本実施例ではゲインＫｍ
（ｙ）を求めるために上記のような線形補間を用いてい
るが、他の補間方法によっても良い。

【００５１】図１の例では整定状態においてｄ＝０とな
らない継続的な外乱、例えばバルブが操作量ｕに応じて
正しく動作しないなどの理由による操作量外乱ｄｕが継
続的に発生すると、式（１６）の導出の際にｄ＝０と仮
定した前提が成立しなくなり、制御対象プロセス４０の
ゲイン推定に誤差が生じるので、このような状況でもゲ
インを正確に推定する対応が必要となる。図６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。

【００５２】１０ａはサンプル入力動作時に第１、第２
のサンプル目標値を生成して目標値入力部１に出力する
サンプル目標値生成部、１４は第１のサンプル目標値に
よる第１の整定時の参照制御量ｙｍ、内部モデル６のゲ
インＫｍ、及び第１のサンプル目標値を記憶する第１整
定状態記憶部である。１５はプロセスゲイン修正部であ
り、第２のサンプル目標値による第２の整定時に、参照
制御量ｙｍ、内部モデル６のゲインＫｍ、第２のサンプ
ル目標値、第１整定状態記憶部１４に記憶された第１の
整定時の参照制御量ｙｍ、内部モデル６のゲインＫｍ、
第１のサンプル目標値に基づき制御対象プロセスのゲイ
ン推定値を算出し、内部モデル記憶部６ａに記憶された
ゲインＫｍをこの推定値に変更させる。

【００５３】本実施例のコントローラもフィードバック
制御系としての動作は図１の例と同様であるが、サンプ
ル目標値生成部１０ａは、例えば外部からの指令により
サンプル入力動作に入り、まず第１のサンプル目標値ｒ
11を出力する。この第１のサンプル目標値ｒ11が目標値
入力部１へ出力されることにより、サンプル目標値ｒ11
に基づく制御が図４の例と同様に行われ第１の整定状態
に移行する。ここで、この第１の整定時の参照制御量ｙ
ｍの整定値をｙｍ11とする。

【００５４】そして、第１整定状態記憶部１４は、この
第１の整定時に内部モデル記憶部６ａに記憶されている
内部モデル６のゲインＫｍ11、参照制御量整定値ｙｍ1
1、及び第１のサンプル目標値ｒ11を記憶する。次に、
サンプル目標値生成部１０ａが第２のサンプル目標値ｒ
12を出力することにより、同様の制御が行われ第２の整
定状態に移行する。このときの参照制御量整定値をｙｍ
12とする。

【００５５】第２の整定状態になると、プロセスゲイン
修正部１５は、この第２の整定時に内部モデル記憶部６
ａに記憶されている内部モデル６のゲインＫｍ12、参照
制御量整定値ｙｍ12、及び第２のサンプル目標値ｒ12
と、第１整定状態記憶部１４に記憶されている内部モデ
ル６のゲインＫｍ11、参照制御量整定値ｙｍ11、及び第
１のサンプル目標値ｒ11に基づき制御対象プロセス４０
のゲイン推定値を以下のように算出する。

【００５６】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、図１の例と同
様に式（１１）、（１２）で求めることができる。式
（１１）、（１２）から第１、第２の整定時のそれぞれ
について式（１４）に相当する式を求めると次式とな
る。ｙｍ11＝（ｒ11−ｄ）×Ｋｍ11／Ｋｐ・・・（２１）ｙｍ12＝（ｒ12−ｄ）×Ｋｍ12／Ｋｐ・・・（２２）

【００５７】よって、第１、第２の整定時において継続
的な外乱ｄが同一と見なせると、式（２１）、（２２）
から外乱ｄを消去でき、制御対象プロセス４０のゲイン
推定値Ｋｍ２を次式のように算出することができる。Ｋｍ２＝Ｋｐ＝Ｋｍ11×Ｋｍ12×（ｒ11−ｒ12）／（Ｋｍ12×ｙｍ11 −Ｋｍ11×ｙｍ12）・・・（２３）

【００５８】こうして、プロセスゲイン修正部１５は、
第２の整定時に式（２３）によりゲイン推定値Ｋｍ２を
算出する。このゲイン推定値Ｋｍ２がプロセスゲイン修
正部１５から内部モデル記憶部６ａに出力されることに
より、現在内部モデル記憶部６ａに記憶されているゲイ
ンＫｍ12がこのゲイン推定値Ｋｍ２に更新される。これ
で、サンプル入力動作が終了し、実際の目標値追従制御
動作にサンプル入力動作の結果を用いることができる。

【００５９】したがって、制御対象プロセス４０のゲイ
ンＫｐが未知で、かつ制御系に継続的な外乱ｄが加わっ
ていても、内部モデル６のゲインＫｍを修正することが
できる。なお、本実施例では第１、第２の整定状態にお
ける内部モデル６のゲインをＫｍ11、Ｋｍ12と別表記に
したが、第１、第２の整定状態間でゲインＫｍの変更を
特別行っていなければ同じ値のはずであり、よって同じ
値を用いても良い。

【００６０】

【発明の効果】本発明によれば、プロセスゲイン推定部
を設けることにより、制御対象プロセスのゲインが未知
であってもこのゲインを推定して内部モデルのゲインを
自動的に修正するので、精度と信頼性の高い制御を行う
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。

【００６１】また、サンプル目標値生成部、プロセスゲ
イン同定部、プロセスゲイン記憶部、及びモデルゲイン
補間設定部を設けることにより、サンプル入力動作時に
求めておいたゲイン推定値に基づき実際の制御量に応じ
て内部モデルのゲインを算出して修正するので、ゲイン
が制御量に応じて変化する非線形の制御対象プロセスに
対しても良好な制御を行うことができる。

【００６２】また、サンプル目標値生成部、第１整定状
態記憶部、及びプロセスゲイン修正部を設けることによ
り、制御対象プロセスのゲインが未知で、かつ制御系に
継続的な外乱が加わっていても、制御対象プロセスのゲ
インを推定して内部モデルのゲインを自動的に修正し良
好な制御を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の１実施例を示すＩＭＣ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】制御量及び参照制御量の目標値追従性を示す図
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】制御量及び参照制御量の目標値追従性を示す図
である。

【図６】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７】従来のＩＭＣコントローラを用いた制御系のブ
ロック線図である。

【符号の説明】

２目標値フィルタ部３第１の減算処理部４操作量演算部４ａ目標値・外乱フィルタ部４ｂ操作部６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プロセスゲイン推定部１０、１０ａサンプル目標値生成部１１プロセスゲイン同定部１２プロセスゲイン記憶部１３モデルゲイン補間設定部１４第１整定状態記憶部１５プロセスゲイン修正部

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、前記制御量及び参照制御量に基づき制御対象プロセスの
ゲイン推定値を算出し前記内部モデル記憶部に記憶され
たパラメータ中のゲインをこの推定値に変更させるプロ
セスゲイン推定部とを有することを特徴とするコントロ
ーラ。
【請求項２】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、特定の制御量に対する制御対象プロセスのゲイン推定値
を求めるためのサンプル入力動作時に、複数のサンプル
目標値を順次生成して目標値フィルタ部へ出力するサン
プル目標値生成部と、前記サンプル目標値の各々について、サンプル目標値の
入力結果である整定時の制御量及び参照制御量に基づき
制御対象プロセスのゲイン推定値を算出するプロセスゲ
イン同定部と、前記サンプル目標値とプロセスゲイン同定部で算出され
たゲイン推定値を記憶するプロセスゲイン記憶部と、通常の目標値追従制御動作時にプロセスゲイン記憶部か
ら出力されたサンプル目標値とゲイン推定値に基づき制
御量に応じた内部モデルのゲインを算出し、前記内部モ
デル記憶部に記憶されたパラメータ中のゲインをこの算
出値に変更させるモデルゲイン補間設定部とを有するこ
とを特徴とするコントローラ。
【請求項３】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ゲイン推定値を求めるためのサンプ
ル入力動作時に第１、第２のサンプル目標値を順次生成
して目標値フィルタ部へ出力するサンプル目標値生成部
と、前記第１のサンプル目標値の入力結果である第１の整定
時の参照制御量、内部モデル記憶部に記憶されている内
部モデルのパラメータ中のゲイン、及び第１のサンプル
目標値を記憶する第１整定状態記憶部と、前記第２のサンプル目標値の入力結果である第２の整定
時に、参照制御量、このとき内部モデル記憶部に記憶さ
れている内部モデルのゲイン、第２のサンプル目標値、
第１整定状態記憶部から出力された第１の整定時の参照
制御量、内部モデルのゲイン、及び第１のサンプル目標
値に基づき制御対象プロセスのゲイン推定値を算出し、
内部モデル記憶部に記憶されたパラメータ中のゲインを
この推定値に変更させるプロセスゲイン修正部とを有す
ることを特徴とするコントローラ。