JPH08314504A - Ｐｉｄ−ｉｍｃインタフェース装置及びｉｍｃコントローラ - Google Patents
Ｐｉｄ−ｉｍｃインタフェース装置及びｉｍｃコントローラInfo
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- JPH08314504A JPH08314504A JP11554695A JP11554695A JPH08314504A JP H08314504 A JPH08314504 A JP H08314504A JP 11554695 A JP11554695 A JP 11554695A JP 11554695 A JP11554695 A JP 11554695A JP H08314504 A JPH08314504 A JP H08314504A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 ＩＭＣの知識をもたない利用者でも利用可能
なＩＭＣコントローラを提供する。 【構成】 第１の減算処理部２、操作量演算部３、内部
モデル記憶部５ａ、内部モデル出力演算部５ｂ、第２の
減算処理部７によって制御系が構成される。ＰＩＤパラ
メータ入力部８には比例ゲイン、積分時間、微分時間か
らなるＰＩＤパラメータが設定される。ＩＭＣパラメー
タ決定部９はＰＩＤパラメータから操作量演算部３内部
のフィルタ時定数Ｔｆ、内部モデルのパラメータをＰＩ
Ｄ−ＩＭＣ変換則によって算出する。時定数Ｔｆ、内部
モデルパラメータがＩＭＣパラメータ出力部１０を介し
て操作量演算部３、内部モデル記憶部５ａに出力される
ことにより、ＩＭＣコントローラの特性が決定される。
なＩＭＣコントローラを提供する。 【構成】 第１の減算処理部２、操作量演算部３、内部
モデル記憶部５ａ、内部モデル出力演算部５ｂ、第２の
減算処理部７によって制御系が構成される。ＰＩＤパラ
メータ入力部８には比例ゲイン、積分時間、微分時間か
らなるＰＩＤパラメータが設定される。ＩＭＣパラメー
タ決定部９はＰＩＤパラメータから操作量演算部３内部
のフィルタ時定数Ｔｆ、内部モデルのパラメータをＰＩ
Ｄ−ＩＭＣ変換則によって算出する。時定数Ｔｆ、内部
モデルパラメータがＩＭＣパラメータ出力部１０を介し
て操作量演算部３、内部モデル記憶部５ａに出力される
ことにより、ＩＭＣコントローラの特性が決定される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ＩＭＣ（Internal Mod
el Control）構造の制御アルゴリズムを用いたＩＭＣコ
ントローラ及びＩＭＣコントローラの特性を決定するパ
ラメータをＰＩＤパラメータから求めるためのＰＩＤ−
ＩＭＣインタフェース装置に関するものである。
el Control）構造の制御アルゴリズムを用いたＩＭＣコ
ントローラ及びＩＭＣコントローラの特性を決定するパ
ラメータをＰＩＤパラメータから求めるためのＰＩＤ−
ＩＭＣインタフェース装置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に
大きなむだ時間が存在しても対応が可能という優れた利
点がある。
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に
大きなむだ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】ところで、汎用コントローラとして広く一
般に利用されているコントローラのほとんどはＰＩＤコ
ントローラであり、このような技術動向に伴い、ＰＩＤ
コントローラにおけるパラメータの調整手法は制御の知
識をもたない利用者にも広く普及しており、更に多くの
制御対象プロセスに関しては適当に調整されたＰＩＤパ
ラメータが既に得られている。このようにＰＩＤコント
ローラが広く普及しているとはいっても、ＩＭＣコント
ローラには上述した優れた特徴があり、制御対象プロセ
スによってはＩＭＣを利用する方がより有効な場合があ
る。しかし、ＩＭＣにおけるパラメータの調整手法はほ
とんど普及しておらず、ＩＭＣコントローラに関しても
ＩＭＣの原理や調整手法を知らない利用者が利用できる
形態で提供されているものはなかった。
般に利用されているコントローラのほとんどはＰＩＤコ
ントローラであり、このような技術動向に伴い、ＰＩＤ
コントローラにおけるパラメータの調整手法は制御の知
識をもたない利用者にも広く普及しており、更に多くの
制御対象プロセスに関しては適当に調整されたＰＩＤパ
ラメータが既に得られている。このようにＰＩＤコント
ローラが広く普及しているとはいっても、ＩＭＣコント
ローラには上述した優れた特徴があり、制御対象プロセ
スによってはＩＭＣを利用する方がより有効な場合があ
る。しかし、ＩＭＣにおけるパラメータの調整手法はほ
とんど普及しておらず、ＩＭＣコントローラに関しても
ＩＭＣの原理や調整手法を知らない利用者が利用できる
形態で提供されているものはなかった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】以上のようにＩＭＣコ
ントローラの調整手法はほとんど普及していないため、
ＩＭＣコントローラを利用しようとする利用者は、ＩＭ
Ｃの調整についての学習を事前に行うとか、試行錯誤に
よってパラメータ調整を行うなどの時間と能力が必要と
される作業を行わねばならず、その結果ＩＭＣコントロ
ーラの利用者が限定されてしまうという問題点があっ
た。また、ＩＭＣについての十分な調整知識をもたない
ままＩＭＣコントローラを利用すると、誤った調整を行
う危険性が高く、最悪の場合制御の誤動作により多大な
被害が発生してしまう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なされたもので、ＩＭＣ
の知識をもたない利用者であってもＩＭＣパラメータを
決定することができるＰＩＤ−ＩＭＣインタフェース装
置及びＩＭＣコントローラを提供することを目的とす
る。
ントローラの調整手法はほとんど普及していないため、
ＩＭＣコントローラを利用しようとする利用者は、ＩＭ
Ｃの調整についての学習を事前に行うとか、試行錯誤に
よってパラメータ調整を行うなどの時間と能力が必要と
される作業を行わねばならず、その結果ＩＭＣコントロ
ーラの利用者が限定されてしまうという問題点があっ
た。また、ＩＭＣについての十分な調整知識をもたない
ままＩＭＣコントローラを利用すると、誤った調整を行
う危険性が高く、最悪の場合制御の誤動作により多大な
被害が発生してしまう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なされたもので、ＩＭＣ
の知識をもたない利用者であってもＩＭＣパラメータを
決定することができるＰＩＤ−ＩＭＣインタフェース装
置及びＩＭＣコントローラを提供することを目的とす
る。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明のＰＩＤ−ＩＭＣ
インタフェース装置は、ＰＩＤコントローラの特性を決
定するＰＩＤパラメータをＰＩＤ−ＩＭＣ変換則によっ
てＩＭＣパラメータに変換するＩＭＣパラメータ決定部
を備えるものである。また、ＩＭＣパラメータ決定部
は、内部モデルを１次遅れとむだ時間の伝達関数で表し
た場合のＩＭＣとＰＩＤとの対応関係に基づくＰＩＤ−
ＩＭＣ変換則により、比例ゲイン、積分時間及び微分時
間からなるＰＩＤパラメータを、ゲイン、時定数及びむ
だ時間を含む内部モデルのパラメータ並びにフィルタ時
定数からなるＩＭＣパラメータに変換するものである。
また、ＩＭＣパラメータ決定部は、ＰＩＤ−ＩＭＣ変換
則により、比例帯、積分時間及び微分時間からなるＰＩ
Ｄパラメータを、ゲイン、時定数及びむだ時間を含む内
部モデルのパラメータ並びにフィルタ時定数からなるＩ
ＭＣパラメータに変換するものである。
インタフェース装置は、ＰＩＤコントローラの特性を決
定するＰＩＤパラメータをＰＩＤ−ＩＭＣ変換則によっ
てＩＭＣパラメータに変換するＩＭＣパラメータ決定部
を備えるものである。また、ＩＭＣパラメータ決定部
は、内部モデルを１次遅れとむだ時間の伝達関数で表し
た場合のＩＭＣとＰＩＤとの対応関係に基づくＰＩＤ−
ＩＭＣ変換則により、比例ゲイン、積分時間及び微分時
間からなるＰＩＤパラメータを、ゲイン、時定数及びむ
だ時間を含む内部モデルのパラメータ並びにフィルタ時
定数からなるＩＭＣパラメータに変換するものである。
また、ＩＭＣパラメータ決定部は、ＰＩＤ−ＩＭＣ変換
則により、比例帯、積分時間及び微分時間からなるＰＩ
Ｄパラメータを、ゲイン、時定数及びむだ時間を含む内
部モデルのパラメータ並びにフィルタ時定数からなるＩ
ＭＣパラメータに変換するものである。
【０００６】また、ＰＩＤ−ＩＭＣインタフェース装置
と、入力された目標値からフィードバック量を減算する
第１の減算処理部と、インタフェース装置で決定された
ＩＭＣパラメータに含まれるフィルタ時定数に基づいた
時間遅れの特性で第１の減算処理部の出力を伝達する目
標値・外乱フィルタ部、及び目標値・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からなる操作
量演算部と、インタフェース装置で決定されたＩＭＣパ
ラメータに含まれる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、この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
とを有するものである。
と、入力された目標値からフィードバック量を減算する
第１の減算処理部と、インタフェース装置で決定された
ＩＭＣパラメータに含まれるフィルタ時定数に基づいた
時間遅れの特性で第１の減算処理部の出力を伝達する目
標値・外乱フィルタ部、及び目標値・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からなる操作
量演算部と、インタフェース装置で決定されたＩＭＣパ
ラメータに含まれる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、この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
とを有するものである。
【０００７】
【作用】本発明によれば、ＩＭＣパラメータ決定部がＰ
ＩＤパラメータをＰＩＤ−ＩＭＣ変換則によってＩＭＣ
パラメータに変換する。また、ＩＭＣパラメータ決定部
は、内部モデルを１次遅れとむだ時間の伝達関数で表し
た場合のＩＭＣとＰＩＤとの対応関係に基づくＰＩＤ−
ＩＭＣ変換則により、比例ゲイン、積分時間及び微分時
間からなるＰＩＤパラメータをＩＭＣパラメータに変換
する。また、ＩＭＣパラメータ決定部は、ＰＩＤ−ＩＭ
Ｃ変換則により、比例帯、積分時間及び微分時間からな
るＰＩＤパラメータをＩＭＣパラメータに変換する。
ＩＤパラメータをＰＩＤ−ＩＭＣ変換則によってＩＭＣ
パラメータに変換する。また、ＩＭＣパラメータ決定部
は、内部モデルを１次遅れとむだ時間の伝達関数で表し
た場合のＩＭＣとＰＩＤとの対応関係に基づくＰＩＤ−
ＩＭＣ変換則により、比例ゲイン、積分時間及び微分時
間からなるＰＩＤパラメータをＩＭＣパラメータに変換
する。また、ＩＭＣパラメータ決定部は、ＰＩＤ−ＩＭ
Ｃ変換則により、比例帯、積分時間及び微分時間からな
るＰＩＤパラメータをＩＭＣパラメータに変換する。
【０００８】また、第１の減算処理部、目標値・外乱フ
ィルタ部及び操作部からなる操作量演算部と、内部モデ
ル記憶部、内部モデル出力演算部、第２の減算処理部に
よってフィードバック制御系が構成されている。そし
て、目標値・外乱フィルタ部、内部モデルの設定は、Ｐ
ＩＤ−ＩＭＣインタフェース装置がＰＩＤパラメータか
らＩＭＣパラメータを求めることによって行われる。
ィルタ部及び操作部からなる操作量演算部と、内部モデ
ル記憶部、内部モデル出力演算部、第２の減算処理部に
よってフィードバック制御系が構成されている。そし
て、目標値・外乱フィルタ部、内部モデルの設定は、Ｐ
ＩＤ−ＩＭＣインタフェース装置がＰＩＤパラメータか
らＩＭＣパラメータを求めることによって行われる。
【０００９】
【実施例】図１は本発明の１実施例を示すＩＭＣコント
ローラのブロック図、図２はこのコントローラを用いた
制御系のブロック線図、図３はこのコントローラの動作
を説明するためのフローチャート図である。
ローラのブロック図、図２はこのコントローラを用いた
制御系のブロック線図、図３はこのコントローラの動作
を説明するためのフローチャート図である。
【００１０】図１において、１はオペレータによって設
定された目標値ｒをコントローラに入力するための目標
値入力部、２は目標値ｒ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、３は後述する内部モデル
記憶部のパラメータに基づいて第１の減算処理部２の出
力ｅ１から操作量ｕを演算する操作量演算部、４は操作
量演算部３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。
定された目標値ｒをコントローラに入力するための目標
値入力部、２は目標値ｒ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、３は後述する内部モデル
記憶部のパラメータに基づいて第１の減算処理部２の出
力ｅ１から操作量ｕを演算する操作量演算部、４は操作
量演算部３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。
【００１１】また、５ａは制御対象プロセスを数式表現
した内部モデルのパラメータを記憶する内部モデル記憶
部、５ｂは内部モデル記憶部５ａのパラメータに基づい
て内部モデルとしての演算を行い、制御結果である制御
量に相当する参照制御量ｙｍを出力する内部モデル出力
演算部、６はプロセスからの制御量ｙをコントローラに
入力するための制御量入力部、７は制御量入力部６から
出力された制御量ｙから参照制御量ｙｍを減算してフィ
ードバック量ｅ２を出力する第２の減算処理部である。
した内部モデルのパラメータを記憶する内部モデル記憶
部、５ｂは内部モデル記憶部５ａのパラメータに基づい
て内部モデルとしての演算を行い、制御結果である制御
量に相当する参照制御量ｙｍを出力する内部モデル出力
演算部、６はプロセスからの制御量ｙをコントローラに
入力するための制御量入力部、７は制御量入力部６から
出力された制御量ｙから参照制御量ｙｍを減算してフィ
ードバック量ｅ２を出力する第２の減算処理部である。
【００１２】また、８は比例ゲイン、積分時間及び微分
時間からなるＰＩＤパラメータをＰＩＤ−ＩＭＣインタ
フェース装置に入力するためのインタフェース機能を有
するＰＩＤパラメータ入力部、９はＰＩＤパラメータ入
力部８から入力されたＰＩＤパラメータをＰＩＤ−ＩＭ
Ｃ変換則によってＩＭＣパラメータに変換するＩＭＣパ
ラメータ決定部、１０はＩＭＣパラメータ決定部９で得
られたＩＭＣパラメータをコントローラの本体に送出す
るためのインタフェース機能を有するＩＭＣパラメータ
出力部である。
時間からなるＰＩＤパラメータをＰＩＤ−ＩＭＣインタ
フェース装置に入力するためのインタフェース機能を有
するＰＩＤパラメータ入力部、９はＰＩＤパラメータ入
力部８から入力されたＰＩＤパラメータをＰＩＤ−ＩＭ
Ｃ変換則によってＩＭＣパラメータに変換するＩＭＣパ
ラメータ決定部、１０はＩＭＣパラメータ決定部９で得
られたＩＭＣパラメータをコントローラの本体に送出す
るためのインタフェース機能を有するＩＭＣパラメータ
出力部である。
【００１３】図２において、３ａは操作量演算部３の内
部にあって、第１の減算処理部２の出力ｅ１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、
３ｂは同じくその内部にあって目標値・外乱フィルタ部
３ａの出力から操作量ｕを演算する操作部、５は内部モ
デル記憶部５ａ及び内部モデル出力演算部５ｂからなる
内部モデル、２０は制御対象プロセス、Ｆ、Ｇｃ、Ｇ
ｍ、Ｇｐはそれぞれ目標値・外乱フィルタ部３ａ、操作
部３ｂ、内部モデル５、制御対象プロセス２０の伝達関
数である。
部にあって、第１の減算処理部２の出力ｅ１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、
３ｂは同じくその内部にあって目標値・外乱フィルタ部
３ａの出力から操作量ｕを演算する操作部、５は内部モ
デル記憶部５ａ及び内部モデル出力演算部５ｂからなる
内部モデル、２０は制御対象プロセス、Ｆ、Ｇｃ、Ｇ
ｍ、Ｇｐはそれぞれ目標値・外乱フィルタ部３ａ、操作
部３ｂ、内部モデル５、制御対象プロセス２０の伝達関
数である。
【００１４】なお、図２は図１の第１の減算処理部２、
操作量演算部３、内部モデル記憶部５ａ、内部モデル出
力演算部５ｂ、及び第２の減算処理部７からなるコント
ローラの基本構成に、プロセス２０を含めて制御系とし
て書き直したものである。本実施例のコントローラにお
いては、ＰＩＤパラメータ入力部８、ＩＭＣパラメータ
決定部９、ＩＭＣパラメータ出力部１０からなるＰＩＤ
−ＩＭＣインタフェース装置によってＰＩＤパラメータ
がＩＭＣパラメータに変換され、これにより操作量演算
部３、内部モデル出力演算部５ｂの特性が決定され制御
系の特性が決定されるが、ここでは演算部３、５ｂを含
むコントローラの制御系としての動作を先に説明する。
操作量演算部３、内部モデル記憶部５ａ、内部モデル出
力演算部５ｂ、及び第２の減算処理部７からなるコント
ローラの基本構成に、プロセス２０を含めて制御系とし
て書き直したものである。本実施例のコントローラにお
いては、ＰＩＤパラメータ入力部８、ＩＭＣパラメータ
決定部９、ＩＭＣパラメータ出力部１０からなるＰＩＤ
−ＩＭＣインタフェース装置によってＰＩＤパラメータ
がＩＭＣパラメータに変換され、これにより操作量演算
部３、内部モデル出力演算部５ｂの特性が決定され制御
系の特性が決定されるが、ここでは演算部３、５ｂを含
むコントローラの制御系としての動作を先に説明する。
【００１５】目標値ｒは、このコントローラのオペレー
タによって設定され、目標値入力部１を介して第１の減
算処理部２に入力される（図３ステップ１０５）。第１
の減算処理部２は、目標値ｒから第２の減算処理部７か
ら出力されるフィードバック量ｅ２を減算して、出力値
ｅ１を次式のように演算する（ステップ１０６）。 ｅ１＝ｒ−ｅ２ ・・・（１）
タによって設定され、目標値入力部１を介して第１の減
算処理部２に入力される（図３ステップ１０５）。第１
の減算処理部２は、目標値ｒから第２の減算処理部７か
ら出力されるフィードバック量ｅ２を減算して、出力値
ｅ１を次式のように演算する（ステップ１０６）。 ｅ１＝ｒ−ｅ２ ・・・（１）
【００１６】次に、操作量演算部３内の目標値・外乱フ
ィルタ部３ａは、第１の減算処理部２の出力ｅ１をその
時定数をＴｆとする次式のような伝達関数Ｆの特性で出
力する。 Ｆ＝１／（１＋Ｔｆ×ｓ） ・・・（２）
ィルタ部３ａは、第１の減算処理部２の出力ｅ１をその
時定数をＴｆとする次式のような伝達関数Ｆの特性で出
力する。 Ｆ＝１／（１＋Ｔｆ×ｓ） ・・・（２）
【００１７】また、同じく操作量演算部３内の操作部３
ｂは、目標値・外乱フィルタ部３ａ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５
ａから出力された内部モデル５のゲイン及び時定数によ
り次式となり、むだ時間Ｌｍの要素を除いた内部モデル
５の伝達関数Ｇｍの逆数となっている。 Ｇｃ＝（１＋Ｔｍ×ｓ）／Ｋｍ ・・・（３） ここで、Ｋｍ、Ｔｍはそれぞれ内部モデル５のゲイン、
時定数である。
ｂは、目標値・外乱フィルタ部３ａ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５
ａから出力された内部モデル５のゲイン及び時定数によ
り次式となり、むだ時間Ｌｍの要素を除いた内部モデル
５の伝達関数Ｇｍの逆数となっている。 Ｇｃ＝（１＋Ｔｍ×ｓ）／Ｋｍ ・・・（３） ここで、Ｋｍ、Ｔｍはそれぞれ内部モデル５のゲイン、
時定数である。
【００１８】よって、操作量演算部３は、第１の減算処
理部２の出力ｅ１から操作量ｕを次式のように演算し、
これを信号出力部４を介して制御対象プロセス２０（実
際にはバルブ等の操作装置）へ出力し、また内部モデル
出力演算部５ｂへ出力する（ステップ１０７）。 ｕ＝Ｆ×Ｇｃ×ｅ１ ＝［（１＋Ｔｍ×ｓ）／｛Ｋｍ×（１＋Ｔｆ×ｓ）｝］×ｅ１ ・（４）
理部２の出力ｅ１から操作量ｕを次式のように演算し、
これを信号出力部４を介して制御対象プロセス２０（実
際にはバルブ等の操作装置）へ出力し、また内部モデル
出力演算部５ｂへ出力する（ステップ１０７）。 ｕ＝Ｆ×Ｇｃ×ｅ１ ＝［（１＋Ｔｍ×ｓ）／｛Ｋｍ×（１＋Ｔｆ×ｓ）｝］×ｅ１ ・（４）
【００１９】次に、制御対象プロセス２０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） ・・・（５） ここで、Ｋｐ、Ｌｐ、Ｔｐはそれぞれプロセス２０のゲ
イン、むだ時間、時定数である。
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） ・・・（５） ここで、Ｋｐ、Ｌｐ、Ｔｐはそれぞれプロセス２０のゲ
イン、むだ時間、時定数である。
【００２０】そして、内部モデル５は、プロセス２０を
モデル同定した結果得られた上記のようなパラメータＫ
ｐ、Ｔｐ、Ｌｐをそれぞれ内部モデルのゲインＫｍ、時
定数Ｔｍ、むだ時間Ｌｍとして用い、プロセス２０を式
（５）と同様の近似式によって表現したものとなる。
モデル同定した結果得られた上記のようなパラメータＫ
ｐ、Ｔｐ、Ｌｐをそれぞれ内部モデルのゲインＫｍ、時
定数Ｔｍ、むだ時間Ｌｍとして用い、プロセス２０を式
（５）と同様の近似式によって表現したものとなる。
【００２１】すなわち、内部モデル出力演算部５ｂは、
内部モデル記憶部５ａに記憶されたゲインＫｍ、時定数
Ｔｍ、及びむだ時間Ｌｍに基づき操作量ｕから参照制御
量ｙｍを演算するが（ステップ１０８）、その伝達関数
Ｇｍは次式となる。 Ｇｍ＝Ｋｍ×ｅｘｐ（−Ｌｍ×ｓ）／（１＋Ｔｍ×ｓ） ・・・（６） また、参照制御量ｙｍは次式のように求めることができ
る。 ｙｍ＝Ｇｍ×ｕ ・・・（７）
内部モデル記憶部５ａに記憶されたゲインＫｍ、時定数
Ｔｍ、及びむだ時間Ｌｍに基づき操作量ｕから参照制御
量ｙｍを演算するが（ステップ１０８）、その伝達関数
Ｇｍは次式となる。 Ｇｍ＝Ｋｍ×ｅｘｐ（−Ｌｍ×ｓ）／（１＋Ｔｍ×ｓ） ・・・（６） また、参照制御量ｙｍは次式のように求めることができ
る。 ｙｍ＝Ｇｍ×ｕ ・・・（７）
【００２２】次いで、制御量入力部６には、制御対象プ
ロセス２０（実際には制御量ｙを検出するセンサ）から
制御量ｙが入力される（ステップ１０９）。そして、第
２の減算処理部７は、制御量ｙから参照制御量ｙｍを減
算してフィードバック量ｅ２を次式のように演算する
（ステップ１１０）。 ｅ２＝ｙ−ｙｍ ・・・（８）
ロセス２０（実際には制御量ｙを検出するセンサ）から
制御量ｙが入力される（ステップ１０９）。そして、第
２の減算処理部７は、制御量ｙから参照制御量ｙｍを減
算してフィードバック量ｅ２を次式のように演算する
（ステップ１１０）。 ｅ２＝ｙ−ｙｍ ・・・（８）
【００２３】以上のようなステップ１０５〜１１０の動
作を、ＰＩＤパラメータがＰＩＤパラメータ入力部８に
設定されたことによりステップ１０１において判定がＹ
ｅｓとなるか、あるいはオペレータ等からコントローラ
の停止が指令されたことによりステップ１１１において
判定がＹｅｓとなるまで１制御周期ごとに繰り返す。こ
れが、このＩＭＣ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。
作を、ＰＩＤパラメータがＰＩＤパラメータ入力部８に
設定されたことによりステップ１０１において判定がＹ
ｅｓとなるか、あるいはオペレータ等からコントローラ
の停止が指令されたことによりステップ１１１において
判定がＹｅｓとなるまで１制御周期ごとに繰り返す。こ
れが、このＩＭＣ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。
【００２４】次に、ＰＩＤパラメータ入力部８、ＩＭＣ
パラメータ決定部９、ＩＭＣパラメータ出力部１０から
なるＰＩＤ−ＩＭＣインタフェース装置の動作を説明す
る。ＰＩＤパラメータ入力部８には、周知のパラメータ
設定手法を用いて得られたＰＩＤパラメータ、すなわち
比例ゲインＫｇ、積分時間Ｔｉ、微分時間Ｔｄがオペレ
ータによって設定される（ステップ１００）。ＰＩＤパ
ラメータ入力部８は、これらのＰＩＤパラメータをＩＭ
Ｃパラメータ決定部９に出力する。
パラメータ決定部９、ＩＭＣパラメータ出力部１０から
なるＰＩＤ−ＩＭＣインタフェース装置の動作を説明す
る。ＰＩＤパラメータ入力部８には、周知のパラメータ
設定手法を用いて得られたＰＩＤパラメータ、すなわち
比例ゲインＫｇ、積分時間Ｔｉ、微分時間Ｔｄがオペレ
ータによって設定される（ステップ１００）。ＰＩＤパ
ラメータ入力部８は、これらのＰＩＤパラメータをＩＭ
Ｃパラメータ決定部９に出力する。
【００２５】ステップ１０１において判定がＹｅｓとな
ったことにより、ＩＭＣパラメータ決定部９は、入力さ
れたＰＩＤパラメータからＩＭＣパラメータ、すなわち
目標値・外乱フィルタ部３ａのフィルタ時定数Ｔｆ、内
部モデル５のゲインＫｍ、時定数Ｔｍ及びむだ時間Ｌｍ
を以下のように算出する。
ったことにより、ＩＭＣパラメータ決定部９は、入力さ
れたＰＩＤパラメータからＩＭＣパラメータ、すなわち
目標値・外乱フィルタ部３ａのフィルタ時定数Ｔｆ、内
部モデル５のゲインＫｍ、時定数Ｔｍ及びむだ時間Ｌｍ
を以下のように算出する。
【００２６】ここで、図２の制御系は図４のように変形
することができる。また、図５はＰＩＤコントローラを
用いた制御系のブロック線図であり、１２は目標値ｒか
ら制御量ｙを減算して制御量偏差ｅを出力する減算処理
部、１３はＰＩＤパラメータに基づいて制御量偏差ｅか
ら操作量ｕを演算するＰＩＤ演算部、ＧｉはＰＩＤ演算
部１３の伝達関数である。
することができる。また、図５はＰＩＤコントローラを
用いた制御系のブロック線図であり、１２は目標値ｒか
ら制御量ｙを減算して制御量偏差ｅを出力する減算処理
部、１３はＰＩＤパラメータに基づいて制御量偏差ｅか
ら操作量ｕを演算するＰＩＤ演算部、ＧｉはＰＩＤ演算
部１３の伝達関数である。
【００２７】このＰＩＤ演算部１３の伝達関数Ｇｉは次
式のように表すことができる。 Ｇｉ＝Ｋｇ×｛１＋１／（Ｔｉ×ｓ）｝×（１＋Ｔｄ×ｓ） ／（１＋α×Ｔｄ×ｓ） ・・・（９） 式（９）において、αは不完全微分のための係数であ
り、０＜α＜１である。なお、一般的に記載されている
ＰＩＤコントローラの伝達関数は、Ｋｇ×｛１＋１／
（Ｔｉ×ｓ）＋Ｔｄ×ｓ｝であることが多いが、産業上
利用されているＰＩＤコントローラの伝達関数は式
（９）であることが多く、本実施例でも式（９）を用い
る。
式のように表すことができる。 Ｇｉ＝Ｋｇ×｛１＋１／（Ｔｉ×ｓ）｝×（１＋Ｔｄ×ｓ） ／（１＋α×Ｔｄ×ｓ） ・・・（９） 式（９）において、αは不完全微分のための係数であ
り、０＜α＜１である。なお、一般的に記載されている
ＰＩＤコントローラの伝達関数は、Ｋｇ×｛１＋１／
（Ｔｉ×ｓ）＋Ｔｄ×ｓ｝であることが多いが、産業上
利用されているＰＩＤコントローラの伝達関数は式
（９）であることが多く、本実施例でも式（９）を用い
る。
【００２８】図４に示すように、操作量演算部３、内部
モデル５を１つのブロック３ｃにまとめると、本実施例
のＩＭＣコントローラと図５のＰＩＤコントローラの構
成が似ていることが分かる。そこで、本実施例のコント
ローラとＰＩＤコントローラとの間の対応関係を図４、
５に基づいて求めれば、ＰＩＤパラメータをＩＭＣパラ
メータに変換するためのＰＩＤ−ＩＭＣ変換則が得られ
る。
モデル５を１つのブロック３ｃにまとめると、本実施例
のＩＭＣコントローラと図５のＰＩＤコントローラの構
成が似ていることが分かる。そこで、本実施例のコント
ローラとＰＩＤコントローラとの間の対応関係を図４、
５に基づいて求めれば、ＰＩＤパラメータをＩＭＣパラ
メータに変換するためのＰＩＤ−ＩＭＣ変換則が得られ
る。
【００２９】まず、本実施例の内部モデル５の伝達関数
Ｇｍは式（６）に示した通りであるが、１次Ｐａｄｅ近
似式ｅｘｐ（−Ｌｍ×ｓ）＝（−Ｌｍ×ｓ＋２）／（Ｌ
ｍ×ｓ＋２）を用いると、次式のように変形することが
できる。 Ｇｍ＝Ｋｍ×（−Ｌｍ×ｓ＋２）／｛（１＋Ｔｍ×ｓ）×（Ｌｍ×ｓ＋２）｝ ・・・（１０）
Ｇｍは式（６）に示した通りであるが、１次Ｐａｄｅ近
似式ｅｘｐ（−Ｌｍ×ｓ）＝（−Ｌｍ×ｓ＋２）／（Ｌ
ｍ×ｓ＋２）を用いると、次式のように変形することが
できる。 Ｇｍ＝Ｋｍ×（−Ｌｍ×ｓ＋２）／｛（１＋Ｔｍ×ｓ）×（Ｌｍ×ｓ＋２）｝ ・・・（１０）
【００３０】また、図４において、減算部１５（減算処
理部２、７の変形後の一部）の出力をｅとすると、操作
量演算部３から出力される操作量ｕは次式となる。 ｕ＝（ｅ＋ｕ×Ｇｍ）×Ｆ×Ｇｃ ・・・（１１） この式（１１）を式（２）、（３）、（１０）により変
形すると次式となる。 ｕ＝［ｅ＋ｕ×Ｋｍ×（−Ｌｍ×ｓ＋２） ／｛（１＋Ｔｍ×ｓ）×（Ｌｍ×ｓ＋２）｝］ ×｛１／（１＋Ｔｆ×ｓ）｝×｛（１＋Ｔｍ×ｓ）／Ｋｍ｝ ・・（１２）
理部２、７の変形後の一部）の出力をｅとすると、操作
量演算部３から出力される操作量ｕは次式となる。 ｕ＝（ｅ＋ｕ×Ｇｍ）×Ｆ×Ｇｃ ・・・（１１） この式（１１）を式（２）、（３）、（１０）により変
形すると次式となる。 ｕ＝［ｅ＋ｕ×Ｋｍ×（−Ｌｍ×ｓ＋２） ／｛（１＋Ｔｍ×ｓ）×（Ｌｍ×ｓ＋２）｝］ ×｛１／（１＋Ｔｆ×ｓ）｝×｛（１＋Ｔｍ×ｓ）／Ｋｍ｝ ・・（１２）
【００３１】今、図４のブロック３ｃの伝達関数をＧｂ
とすると、Ｇｂ＝ｕ／ｅなので、伝達関数Ｇｂは式（１
２）より次式となる。 Ｇｂ＝ｕ／ｅ＝｛（１＋Ｔｍ×ｓ）×（Ｌｍ×ｓ＋２）｝ ／［Ｋｍ×｛（Ｌｍ×ｓ＋２）×（１＋Ｔｆ×ｓ）＋Ｌｍ×ｓ−２｝］ ＝［Ｔｍ／｛Ｋｍ×（Ｔｆ＋Ｌｍ）｝］ ×｛（Ｔｍ×Ｌｍ／２）×ｓ2 ＋（Ｔｍ＋Ｌｍ／２）×ｓ＋１｝ ／［｛Ｔｆ／（Ｔｆ＋Ｌｍ）｝×（Ｔｍ×Ｌｍ／２）×ｓ2 ＋Ｔｍ×ｓ］ ＝Ａ１×（Ｂ１×ｓ2 ＋Ｃ１×ｓ＋１）／（Ｄ１×ｓ2 ＋Ｅ１×ｓ） ・・・（１３）
とすると、Ｇｂ＝ｕ／ｅなので、伝達関数Ｇｂは式（１
２）より次式となる。 Ｇｂ＝ｕ／ｅ＝｛（１＋Ｔｍ×ｓ）×（Ｌｍ×ｓ＋２）｝ ／［Ｋｍ×｛（Ｌｍ×ｓ＋２）×（１＋Ｔｆ×ｓ）＋Ｌｍ×ｓ−２｝］ ＝［Ｔｍ／｛Ｋｍ×（Ｔｆ＋Ｌｍ）｝］ ×｛（Ｔｍ×Ｌｍ／２）×ｓ2 ＋（Ｔｍ＋Ｌｍ／２）×ｓ＋１｝ ／［｛Ｔｆ／（Ｔｆ＋Ｌｍ）｝×（Ｔｍ×Ｌｍ／２）×ｓ2 ＋Ｔｍ×ｓ］ ＝Ａ１×（Ｂ１×ｓ2 ＋Ｃ１×ｓ＋１）／（Ｄ１×ｓ2 ＋Ｅ１×ｓ） ・・・（１３）
【００３２】また、図５のＰＩＤ演算部１３の伝達関数
Ｇｉは式（９）に示した通りであるが、式（９）は次式
のように変形できる。 Ｇｉ＝Ｋｇ×［｛Ｔｉ×Ｔｄ×ｓ2 ＋（Ｔｉ＋Ｔｄ）×ｓ＋１｝ ／（α×Ｔｉ×Ｔｄ×ｓ2 ＋Ｔｉ×ｓ）］ ＝Ａ２×（Ｂ２×ｓ2 ＋Ｃ２×ｓ＋１）／（Ｄ２×ｓ2 ＋Ｅ２×ｓ） ・・・（１４）
Ｇｉは式（９）に示した通りであるが、式（９）は次式
のように変形できる。 Ｇｉ＝Ｋｇ×［｛Ｔｉ×Ｔｄ×ｓ2 ＋（Ｔｉ＋Ｔｄ）×ｓ＋１｝ ／（α×Ｔｉ×Ｔｄ×ｓ2 ＋Ｔｉ×ｓ）］ ＝Ａ２×（Ｂ２×ｓ2 ＋Ｃ２×ｓ＋１）／（Ｄ２×ｓ2 ＋Ｅ２×ｓ） ・・・（１４）
【００３３】こうして求めたブロック３ｃの伝達関数Ｇ
ｂとＰＩＤ演算部１３の伝達関数Ｇｉは式（１３）、
（１４）から明らかなように相似関係にあり、Ａ１＝Ａ
２、Ｂ１＝Ｂ２、Ｃ１＝Ｃ２、Ｄ１＝Ｄ２、Ｅ１＝Ｅ２
とすることにより、ＩＭＣコントローラとＰＩＤコント
ローラとの間で次式のようなパラメータの対応関係を求
めることができる。
ｂとＰＩＤ演算部１３の伝達関数Ｇｉは式（１３）、
（１４）から明らかなように相似関係にあり、Ａ１＝Ａ
２、Ｂ１＝Ｂ２、Ｃ１＝Ｃ２、Ｄ１＝Ｄ２、Ｅ１＝Ｅ２
とすることにより、ＩＭＣコントローラとＰＩＤコント
ローラとの間で次式のようなパラメータの対応関係を求
めることができる。
【００３４】 Ｋｇ＝Ｔｍ／｛Ｋｍ×（Ｔｆ＋Ｌｍ）｝ ・・・（１５） Ｔｉ＝Ｔｍ ・・・（１６） Ｔｄ＝Ｌｍ／２ ・・・（１７） α＝Ｔｆ／（Ｔｆ＋Ｌｍ） ・・・（１８）
【００３５】これらを逆算すると、ＩＭＣパラメータを
次式のように求めることができる。 Ｋｍ＝Ｔｉ／｛Ｋｇ×（Ｔｆ＋２×Ｔｄ）｝ ・・・（１９） Ｔｍ＝Ｔｉ ・・・（２０） Ｌｍ＝２×Ｔｄ ・・・（２１） Ｔｆ＝｛２×α／（１−α）｝×Ｔｄ ・・・（２２）
次式のように求めることができる。 Ｋｍ＝Ｔｉ／｛Ｋｇ×（Ｔｆ＋２×Ｔｄ）｝ ・・・（１９） Ｔｍ＝Ｔｉ ・・・（２０） Ｌｍ＝２×Ｔｄ ・・・（２１） Ｔｆ＝｛２×α／（１−α）｝×Ｔｄ ・・・（２２）
【００３６】ＩＭＣパラメータ決定部９は、このように
して得られたＰＩＤ−ＩＭＣ変換則（式（１９）〜（２
２））を用い、ＰＩＤパラメータ入力部８より入力され
た比例ゲインＫｇ、積分時間Ｔｉ及び微分時間Ｔｄから
目標値・外乱フィルタ部３ａのフィルタ時定数Ｔｆ、内
部モデル５のゲインＫｍ、時定数Ｔｍ及びむだ時間Ｌｍ
を算出する（ステップ１０２）。なお、係数αをコント
ローラの利用者が直接扱うことはまれなので、係数αに
ついてはＩＭＣパラメータ決定部９内にあらかじめ設定
されているものとする。
して得られたＰＩＤ−ＩＭＣ変換則（式（１９）〜（２
２））を用い、ＰＩＤパラメータ入力部８より入力され
た比例ゲインＫｇ、積分時間Ｔｉ及び微分時間Ｔｄから
目標値・外乱フィルタ部３ａのフィルタ時定数Ｔｆ、内
部モデル５のゲインＫｍ、時定数Ｔｍ及びむだ時間Ｌｍ
を算出する（ステップ１０２）。なお、係数αをコント
ローラの利用者が直接扱うことはまれなので、係数αに
ついてはＩＭＣパラメータ決定部９内にあらかじめ設定
されているものとする。
【００３７】こうして算出されたゲインＫｍ、時定数Ｔ
ｍ及びむだ時間ＬｍがＩＭＣパラメータ出力部１０を介
して内部モデル記憶部５ａに出力されて記憶され、フィ
ルタ時定数ＴｆがＩＭＣパラメータ出力部１０を介して
操作量演算部３に出力されて記憶されることにより（ス
テップ１０３）、操作量演算部３、内部モデル出力演算
部５ｂの特性が決定される。これで、ＩＭＣコントロー
ラの制御系としての特性が決定される（ステップ１０
４）。
ｍ及びむだ時間ＬｍがＩＭＣパラメータ出力部１０を介
して内部モデル記憶部５ａに出力されて記憶され、フィ
ルタ時定数ＴｆがＩＭＣパラメータ出力部１０を介して
操作量演算部３に出力されて記憶されることにより（ス
テップ１０３）、操作量演算部３、内部モデル出力演算
部５ｂの特性が決定される。これで、ＩＭＣコントロー
ラの制御系としての特性が決定される（ステップ１０
４）。
【００３８】図６は図５のＰＩＤコントローラの目標値
追従性及び外乱抑制性を示す図、図７は本実施例のＩＭ
Ｃコントローラの目標値追従性及び外乱抑制性を示す図
である。図６、７は１４００秒にて目標値ｒを３０から
５０に変更し、続いて１６００秒から１６０５秒の間に
おいて５０％の操作量外乱が発生した場合の制御量ｙを
求めたシミュレーション結果である。ここで、制御対象
プロセスのゲインＫｐを１、時定数Ｔｐを５０秒、むだ
時間Ｌｐを５秒とする。
追従性及び外乱抑制性を示す図、図７は本実施例のＩＭ
Ｃコントローラの目標値追従性及び外乱抑制性を示す図
である。図６、７は１４００秒にて目標値ｒを３０から
５０に変更し、続いて１６００秒から１６０５秒の間に
おいて５０％の操作量外乱が発生した場合の制御量ｙを
求めたシミュレーション結果である。ここで、制御対象
プロセスのゲインＫｐを１、時定数Ｔｐを５０秒、むだ
時間Ｌｐを５秒とする。
【００３９】また、ＰＩＤコントローラの比例ゲインＫ
ｇを２．６６、積分時間Ｔｉを３３秒、微分時間Ｔｄを
８秒、係数αを０．５とする。そして、これらＰＩＤパ
ラメータを本実施例のコントローラのＰＩＤパラメータ
入力部８に設定することにより、内部モデルのゲインＫ
ｍが０．３９、時定数Ｔｍが３３秒、むだ時間Ｌｍが１
６秒、フィルタ時定数Ｔｆが１６秒と算出され、これに
よりＩＭＣコントローラの特性が決定される。図６、７
から明らかなように、目標値ｒの変更による目標値追従
性、操作量外乱の発生による外乱抑制性に関して、本実
施例のコントローラでも従来のＰＩＤコントローラと同
等の応答波形が得られることが分かる。
ｇを２．６６、積分時間Ｔｉを３３秒、微分時間Ｔｄを
８秒、係数αを０．５とする。そして、これらＰＩＤパ
ラメータを本実施例のコントローラのＰＩＤパラメータ
入力部８に設定することにより、内部モデルのゲインＫ
ｍが０．３９、時定数Ｔｍが３３秒、むだ時間Ｌｍが１
６秒、フィルタ時定数Ｔｆが１６秒と算出され、これに
よりＩＭＣコントローラの特性が決定される。図６、７
から明らかなように、目標値ｒの変更による目標値追従
性、操作量外乱の発生による外乱抑制性に関して、本実
施例のコントローラでも従来のＰＩＤコントローラと同
等の応答波形が得られることが分かる。
【００４０】図８は図６、７と同様にＰＩＤ及び本実施
例のコントローラの目標値追従性を示す図であり、ｙｐ
がＰＩＤコントローラによる制御量、ｙｉが本実施例の
コントローラによる制御量である。図８は２０秒にて目
標値ｒを０から５０に変更した場合の制御量ｙを求めた
シミュレーション結果である。このときの制御対象プロ
セスのゲインＫｐを１、時定数Ｔｐを１０秒、むだ時間
Ｌｐを８０秒とする。
例のコントローラの目標値追従性を示す図であり、ｙｐ
がＰＩＤコントローラによる制御量、ｙｉが本実施例の
コントローラによる制御量である。図８は２０秒にて目
標値ｒを０から５０に変更した場合の制御量ｙを求めた
シミュレーション結果である。このときの制御対象プロ
セスのゲインＫｐを１、時定数Ｔｐを１０秒、むだ時間
Ｌｐを８０秒とする。
【００４１】また、ＰＩＤコントローラの比例ゲインＫ
ｇを０．０６２５、積分時間Ｔｉを１０秒、微分時間Ｔ
ｄを４０秒、係数αを０．５とする。そして、これらＰ
ＩＤパラメータを本実施例のコントローラのＰＩＤパラ
メータ入力部８に設定することにより、内部モデルのゲ
インＫｍが１、時定数Ｔｍが１０秒、むだ時間Ｌｍが８
０秒、フィルタ時定数Ｔｆが８０秒と算出される。図８
から明らかなように、むだ時間Ｌｐが８０秒と大きい制
御対象プロセスに関しては、ＰＩＤコントローラよりも
本実施例のＩＭＣコントローラの方が即応性に優れてお
り、２００秒以上早く整定している。
ｇを０．０６２５、積分時間Ｔｉを１０秒、微分時間Ｔ
ｄを４０秒、係数αを０．５とする。そして、これらＰ
ＩＤパラメータを本実施例のコントローラのＰＩＤパラ
メータ入力部８に設定することにより、内部モデルのゲ
インＫｍが１、時定数Ｔｍが１０秒、むだ時間Ｌｍが８
０秒、フィルタ時定数Ｔｆが８０秒と算出される。図８
から明らかなように、むだ時間Ｌｐが８０秒と大きい制
御対象プロセスに関しては、ＰＩＤコントローラよりも
本実施例のＩＭＣコントローラの方が即応性に優れてお
り、２００秒以上早く整定している。
【００４２】図１の例ではＰＩＤの比例ゲインＫｇ、積
分時間Ｔｉ、微分時間ＴｄをＩＭＣパラメータに変換し
たが、ＰＩＤコントローラにおいては、比例ゲインの代
わりに比例帯（Proportional Band）を用いることもあ
る。比例帯は比例ゲインＫｇと１対１に対応する数値で
あるが、制御に精通していない利用者の中には、比例帯
は分かっても比例ゲインＫｇは分からないという利用者
がいることも考えられ、図１のコントローラを使用でき
る利用者が限定されてしまうという状況が考えられる。
そこで、比例帯は分かっても比例ゲインＫｇは分からな
いという利用者に対応するためには、図１の例とは別の
処理が必要となる。
分時間Ｔｉ、微分時間ＴｄをＩＭＣパラメータに変換し
たが、ＰＩＤコントローラにおいては、比例ゲインの代
わりに比例帯（Proportional Band）を用いることもあ
る。比例帯は比例ゲインＫｇと１対１に対応する数値で
あるが、制御に精通していない利用者の中には、比例帯
は分かっても比例ゲインＫｇは分からないという利用者
がいることも考えられ、図１のコントローラを使用でき
る利用者が限定されてしまうという状況が考えられる。
そこで、比例帯は分かっても比例ゲインＫｇは分からな
いという利用者に対応するためには、図１の例とは別の
処理が必要となる。
【００４３】図９は本発明の他の実施例を示すＩＭＣコ
ントローラのブロック図であり、図１と同一の部分には
同一の符号を付してある。８ａはＰＩＤパラメータ入力
部８と同様に比例帯、積分時間Ｔｉ及び微分時間Ｔｄか
らなるＰＩＤパラメータをＰＩＤ−ＩＭＣインタフェー
ス装置に入力するためのインタフェース機能を有するＰ
ＩＤパラメータ入力部、９ａはＰＩＤパラメータ入力部
８ａから入力されたＰＩＤパラメータをＰＩＤ−ＩＭＣ
変換則によってＩＭＣパラメータに変換するＩＭＣパラ
メータ決定部である。
ントローラのブロック図であり、図１と同一の部分には
同一の符号を付してある。８ａはＰＩＤパラメータ入力
部８と同様に比例帯、積分時間Ｔｉ及び微分時間Ｔｄか
らなるＰＩＤパラメータをＰＩＤ−ＩＭＣインタフェー
ス装置に入力するためのインタフェース機能を有するＰ
ＩＤパラメータ入力部、９ａはＰＩＤパラメータ入力部
８ａから入力されたＰＩＤパラメータをＰＩＤ−ＩＭＣ
変換則によってＩＭＣパラメータに変換するＩＭＣパラ
メータ決定部である。
【００４４】本実施例においても、目標値入力部１、第
１の減算処理部２、操作量演算部３、信号出力部４、内
部モデル記憶部５ａ、内部モデル出力演算部５ｂ、制御
量入力部６及び第２の減算処理部７からなるコントロー
ラの基本構成の動作は図１の例と同様である。
１の減算処理部２、操作量演算部３、信号出力部４、内
部モデル記憶部５ａ、内部モデル出力演算部５ｂ、制御
量入力部６及び第２の減算処理部７からなるコントロー
ラの基本構成の動作は図１の例と同様である。
【００４５】ＰＩＤパラメータ入力部８ａには、周知の
パラメータ設定手法を用いて得られたＰＩＤパラメー
タ、すなわち比例帯Ｐ（％）、積分時間Ｔｉ、微分時間
Ｔｄがオペレータによって設定される。ＰＩＤパラメー
タ入力部８ａは、これらのＰＩＤパラメータをＩＭＣパ
ラメータ決定部９ａに出力する。次に、ＩＭＣパラメー
タ決定部９ａは、ＰＩＤパラメータ入力部８ａより入力
されたＰＩＤパラメータからＩＭＣパラメータを算出す
る。
パラメータ設定手法を用いて得られたＰＩＤパラメー
タ、すなわち比例帯Ｐ（％）、積分時間Ｔｉ、微分時間
Ｔｄがオペレータによって設定される。ＰＩＤパラメー
タ入力部８ａは、これらのＰＩＤパラメータをＩＭＣパ
ラメータ決定部９ａに出力する。次に、ＩＭＣパラメー
タ決定部９ａは、ＰＩＤパラメータ入力部８ａより入力
されたＰＩＤパラメータからＩＭＣパラメータを算出す
る。
【００４６】ここで、ＰＩＤの比例ゲインＫｇと比例帯
Ｐ（％）との間には次式のような関係がある。 Ｋｇ＝１００／Ｐ ・・・（２３） 式（２３）を式（１９）に代入することで次式が得られ
る。 Ｋｍ＝Ｔｉ×Ｐ／｛１００×（Ｔｆ＋２×Ｔｄ）｝ ・・・（２４）
Ｐ（％）との間には次式のような関係がある。 Ｋｇ＝１００／Ｐ ・・・（２３） 式（２３）を式（１９）に代入することで次式が得られ
る。 Ｋｍ＝Ｔｉ×Ｐ／｛１００×（Ｔｆ＋２×Ｔｄ）｝ ・・・（２４）
【００４７】ＩＭＣパラメータ決定部９ａは、このよう
にして得られたＰＩＤ−ＩＭＣ変換則（式（２４）、
（２０）〜（２２））を用いて、ＰＩＤパラメータ入力
部８より入力された比例帯Ｐ、積分時間Ｔｉ及び微分時
間Ｔｄから目標値・外乱フィルタ部３ａのフィルタ時定
数Ｔｆ、内部モデル５のゲインＫｍ、時定数Ｔｍ及びむ
だ時間Ｌｍを算出する。以後の動作は図１の例と同様で
ある。こうして、ＰＩＤパラメータとして、比例帯Ｐ、
積分時間Ｔｉ、微分時間Ｔｄを用いる場合にも図１の例
と同様の効果を得ることができる。
にして得られたＰＩＤ−ＩＭＣ変換則（式（２４）、
（２０）〜（２２））を用いて、ＰＩＤパラメータ入力
部８より入力された比例帯Ｐ、積分時間Ｔｉ及び微分時
間Ｔｄから目標値・外乱フィルタ部３ａのフィルタ時定
数Ｔｆ、内部モデル５のゲインＫｍ、時定数Ｔｍ及びむ
だ時間Ｌｍを算出する。以後の動作は図１の例と同様で
ある。こうして、ＰＩＤパラメータとして、比例帯Ｐ、
積分時間Ｔｉ、微分時間Ｔｄを用いる場合にも図１の例
と同様の効果を得ることができる。
【００４８】このように図１、９の例では、ＰＩＤ−Ｉ
ＭＣ変換則によってＰＩＤパラメータをＩＭＣパラメー
タに変換するので、精度の高いパラメータ変換を行うこ
とができる。したがって、例えばＰＩＤパラメータの調
整手法に基づき積分時間を数パーセント変更する場合で
も、その変更分が確実に反映されるので、ＩＭＣパラメ
ータの微調整を行うことができる。これに対して、ＰＩ
ＤパラメータとＩＭＣパラメータの対応表によりＩＭＣ
パラメータを決定する方法などでは、ＩＭＣパラメータ
の微調整を行うことはできない。
ＭＣ変換則によってＰＩＤパラメータをＩＭＣパラメー
タに変換するので、精度の高いパラメータ変換を行うこ
とができる。したがって、例えばＰＩＤパラメータの調
整手法に基づき積分時間を数パーセント変更する場合で
も、その変更分が確実に反映されるので、ＩＭＣパラメ
ータの微調整を行うことができる。これに対して、ＰＩ
ＤパラメータとＩＭＣパラメータの対応表によりＩＭＣ
パラメータを決定する方法などでは、ＩＭＣパラメータ
の微調整を行うことはできない。
【００４９】また、図１、９の例によると、むだ時間Ｌ
ｐが時定数Ｔｐに比較して大きい制御対象プロセスにお
いては、整定時間が短縮されるという効果が得られ、焼
成、乾燥工程の炉の段取り替え（焼成、乾燥の対象とな
る製品の切り換えに伴う設定温度変更）にかかる時間を
短縮できるなど生産性の向上を図ることができる。
ｐが時定数Ｔｐに比較して大きい制御対象プロセスにお
いては、整定時間が短縮されるという効果が得られ、焼
成、乾燥工程の炉の段取り替え（焼成、乾燥の対象とな
る製品の切り換えに伴う設定温度変更）にかかる時間を
短縮できるなど生産性の向上を図ることができる。
【００５０】また、内部モデルを１次遅れとむだ時間の
伝達関数で表した場合に理論的に得られるＰＩＤ−ＩＭ
Ｃ変換則により、ＰＩＤパラメータをＩＭＣパラメータ
に変換するので、制御対象プロセスが１次遅れとむだ時
間で近似できる特性のものであれば、ＰＩＤの制御結果
とほぼ等価の制御結果が得られるＩＭＣパラメータが得
られ、特にむだ時間Ｌｐが時定数Ｔｐに比較して大きい
制御対象プロセスであれば、ＰＩＤ以上の制御結果が得
られる。
伝達関数で表した場合に理論的に得られるＰＩＤ−ＩＭ
Ｃ変換則により、ＰＩＤパラメータをＩＭＣパラメータ
に変換するので、制御対象プロセスが１次遅れとむだ時
間で近似できる特性のものであれば、ＰＩＤの制御結果
とほぼ等価の制御結果が得られるＩＭＣパラメータが得
られ、特にむだ時間Ｌｐが時定数Ｔｐに比較して大きい
制御対象プロセスであれば、ＰＩＤ以上の制御結果が得
られる。
【００５１】なお、図１の例では、ＰＩＤパラメータ入
力部８、ＩＭＣパラメータ決定部９、ＩＭＣパラメータ
出力部１０からなるＰＩＤ−ＩＭＣインタフェース装置
とコントローラの本体を一体化し、図９の例では、入力
部８ａ、決定部９ａ、出力部１０からなるＰＩＤ−ＩＭ
Ｃインタフェース装置とコントローラの本体を一体化し
ていたが、ＰＩＤ−ＩＭＣインタフェース装置単体で利
用することもできる。この場合には、既存のＩＭＣコン
トローラにＰＩＤ−ＩＭＣインタフェース装置を接続す
るか、あるいはオペレータがＰＩＤ−ＩＭＣインタフェ
ース装置で得られたＩＭＣパラメータを既存のＩＭＣコ
ントローラに設定するようにすればよい。こうして、図
１、９と同様の効果を得ることができる。
力部８、ＩＭＣパラメータ決定部９、ＩＭＣパラメータ
出力部１０からなるＰＩＤ−ＩＭＣインタフェース装置
とコントローラの本体を一体化し、図９の例では、入力
部８ａ、決定部９ａ、出力部１０からなるＰＩＤ−ＩＭ
Ｃインタフェース装置とコントローラの本体を一体化し
ていたが、ＰＩＤ−ＩＭＣインタフェース装置単体で利
用することもできる。この場合には、既存のＩＭＣコン
トローラにＰＩＤ−ＩＭＣインタフェース装置を接続す
るか、あるいはオペレータがＰＩＤ−ＩＭＣインタフェ
ース装置で得られたＩＭＣパラメータを既存のＩＭＣコ
ントローラに設定するようにすればよい。こうして、図
１、９と同様の効果を得ることができる。
【００５２】
【発明の効果】本発明によれば、ＰＩＤ−ＩＭＣインタ
フェース装置内のＩＭＣパラメータ決定部がＰＩＤパラ
メータをＩＭＣパラメータに変換するので、このインタ
フェース装置を既存のＩＭＣコントローラに接続する
か、あるいは得られたＩＭＣパラメータを既存のＩＭＣ
コントローラに設定することによって、汎用コントロー
ラとして広く一般に利用されているＰＩＤ制御の調整手
法や調整結果を獲得している利用者がＩＭＣコントロー
ラを容易に利用できるようになり、ＩＭＣの優れた特徴
により制御特性の改善を図ることができる。例えばむだ
時間の大きな制御対象においては、整定時間が短縮され
るという効果が得られるので、生産性の向上を図ること
ができる。また、ＰＩＤパラメータをＰＩＤ−ＩＭＣ変
換則によってＩＭＣパラメータに変換するので、精度の
高いパラメータ変換により精密な制御が実現でき、ＰＩ
Ｄパラメータの微調整に応じたＩＭＣパラメータの微調
整を行うことができる。
フェース装置内のＩＭＣパラメータ決定部がＰＩＤパラ
メータをＩＭＣパラメータに変換するので、このインタ
フェース装置を既存のＩＭＣコントローラに接続する
か、あるいは得られたＩＭＣパラメータを既存のＩＭＣ
コントローラに設定することによって、汎用コントロー
ラとして広く一般に利用されているＰＩＤ制御の調整手
法や調整結果を獲得している利用者がＩＭＣコントロー
ラを容易に利用できるようになり、ＩＭＣの優れた特徴
により制御特性の改善を図ることができる。例えばむだ
時間の大きな制御対象においては、整定時間が短縮され
るという効果が得られるので、生産性の向上を図ること
ができる。また、ＰＩＤパラメータをＰＩＤ−ＩＭＣ変
換則によってＩＭＣパラメータに変換するので、精度の
高いパラメータ変換により精密な制御が実現でき、ＰＩ
Ｄパラメータの微調整に応じたＩＭＣパラメータの微調
整を行うことができる。
【００５３】また、内部モデルを１次遅れとむだ時間の
伝達関数で表した場合に理論的に得られるＰＩＤ−ＩＭ
Ｃ変換則により、ＰＩＤパラメータをＩＭＣパラメータ
に変換するので、ＰＩＤと同等の制御結果となるＩＭＣ
パラメータが得られ、特にむだ時間が時定数に比較して
大きい制御対象プロセスであれば、同等以上の制御結果
となるＩＭＣパラメータが得られる。よって、ＰＩＤコ
ントローラをＩＭＣコントローラに置き換えるときに期
待できる効果を確実に得ることができ、制御結果が劣化
することを避けることができる。また、比例ゲイン、積
分時間及び微分時間からなるＰＩＤパラメータをＩＭＣ
パラメータに変換するので、比例ゲインは分かっても比
例帯は分からないという利用者にも対応することができ
る。
伝達関数で表した場合に理論的に得られるＰＩＤ−ＩＭ
Ｃ変換則により、ＰＩＤパラメータをＩＭＣパラメータ
に変換するので、ＰＩＤと同等の制御結果となるＩＭＣ
パラメータが得られ、特にむだ時間が時定数に比較して
大きい制御対象プロセスであれば、同等以上の制御結果
となるＩＭＣパラメータが得られる。よって、ＰＩＤコ
ントローラをＩＭＣコントローラに置き換えるときに期
待できる効果を確実に得ることができ、制御結果が劣化
することを避けることができる。また、比例ゲイン、積
分時間及び微分時間からなるＰＩＤパラメータをＩＭＣ
パラメータに変換するので、比例ゲインは分かっても比
例帯は分からないという利用者にも対応することができ
る。
【００５４】また、内部モデルを１次遅れとむだ時間の
伝達関数で表した場合に理論的に得られるＰＩＤ−ＩＭ
Ｃ変換則により、ＰＩＤパラメータをＩＭＣパラメータ
に変換するので、ＰＩＤと同等の制御結果となるＩＭＣ
パラメータが得られ、特にむだ時間が時定数に比較して
大きい制御対象プロセスであれば、同等以上の制御結果
となるＩＭＣパラメータが得られる。よって、ＰＩＤコ
ントローラをＩＭＣコントローラに置き換えるときに期
待できる効果を確実に得ることができ、制御結果が劣化
することを避けることができる。また、比例帯、積分時
間及び微分時間からなるＰＩＤパラメータをＩＭＣパラ
メータに変換するので、比例帯は分かっても比例ゲイン
は分からないという利用者にも対応することができる。
伝達関数で表した場合に理論的に得られるＰＩＤ−ＩＭ
Ｃ変換則により、ＰＩＤパラメータをＩＭＣパラメータ
に変換するので、ＰＩＤと同等の制御結果となるＩＭＣ
パラメータが得られ、特にむだ時間が時定数に比較して
大きい制御対象プロセスであれば、同等以上の制御結果
となるＩＭＣパラメータが得られる。よって、ＰＩＤコ
ントローラをＩＭＣコントローラに置き換えるときに期
待できる効果を確実に得ることができ、制御結果が劣化
することを避けることができる。また、比例帯、積分時
間及び微分時間からなるＰＩＤパラメータをＩＭＣパラ
メータに変換するので、比例帯は分かっても比例ゲイン
は分からないという利用者にも対応することができる。
【００５５】また、ＰＩＤ−ＩＭＣインタフェース装置
と、第１の減算処理部、操作量演算部、内部モデル記憶
部、内部モデル出力演算部、第２の減算処理部からなる
ＩＭＣコントローラとを一体化することにより、利用者
はＰＩＤを利用する知識、設備、環境があればＩＭＣパ
ラメータを決定することができ、ＩＭＣを全く意識する
ことなくＩＭＣコントローラを利用できる。
と、第１の減算処理部、操作量演算部、内部モデル記憶
部、内部モデル出力演算部、第２の減算処理部からなる
ＩＭＣコントローラとを一体化することにより、利用者
はＰＩＤを利用する知識、設備、環境があればＩＭＣパ
ラメータを決定することができ、ＩＭＣを全く意識する
ことなくＩＭＣコントローラを利用できる。
【図１】 本発明の１実施例を示すＩＭＣコントローラ
のブロック図である。
のブロック図である。
【図２】 図１のコントローラを用いた制御系のブロッ
ク線図である。
ク線図である。
【図３】 図１のコントローラの動作を説明するための
フローチャート図である。
フローチャート図である。
【図４】 図２を変形したブロック線図である。
【図５】 ＰＩＤコントローラを用いた制御系のブロッ
ク線図である。
ク線図である。
【図６】 ＰＩＤコントローラの目標値追従性及び外乱
抑制性を示す図である。
抑制性を示す図である。
【図７】 図１のコントローラの目標値追従性及び外乱
抑制性を示す図である。
抑制性を示す図である。
【図８】 ＰＩＤ及び図１のコントローラの目標値追従
性を示す図である。
性を示す図である。
【図９】 本発明の他の実施例を示すＩＭＣコントロー
ラのブロック図である。
ラのブロック図である。
１…目標値入力部、２…第１の減算処理部、３…操作量
演算部、４…信号出力部、５ａ…内部モデル記憶部、５
ｂ…内部モデル出力演算部、６…制御量入力部、７…第
２の減算処理部、８、８ａ…ＰＩＤパラメータ入力部、
９、９ａ…ＩＭＣパラメータ決定部、１０…ＩＭＣパラ
メータ出力部。
演算部、４…信号出力部、５ａ…内部モデル記憶部、５
ｂ…内部モデル出力演算部、６…制御量入力部、７…第
２の減算処理部、８、８ａ…ＰＩＤパラメータ入力部、
９、９ａ…ＩＭＣパラメータ決定部、１０…ＩＭＣパラ
メータ出力部。
Claims (4)
- 【請求項１】 制御対象プロセスを数式表現した内部モ
デルによって制御を行うＩＭＣコントローラの特性を決
定するＩＭＣパラメータを求めるためのＰＩＤ−ＩＭＣ
インタフェース装置であって、 ＰＩＤコントローラの特性を決定するＰＩＤパラメータ
をＰＩＤ−ＩＭＣ変換則によって前記ＩＭＣパラメータ
に変換するＩＭＣパラメータ決定部を備えることを特徴
とするＰＩＤ−ＩＭＣインタフェース装置。 - 【請求項２】 請求項１に記載のＰＩＤ−ＩＭＣインタ
フェース装置において、 前記ＩＭＣパラメータ決定部は、前記内部モデルを１次
遅れとむだ時間の伝達関数で表した場合のＩＭＣとＰＩ
Ｄとの対応関係に基づくＰＩＤ−ＩＭＣ変換則により、
比例ゲイン、積分時間及び微分時間からなるＰＩＤパラ
メータを、ゲイン、時定数及びむだ時間を含む内部モデ
ルのパラメータ並びにフィルタ時定数からなるＩＭＣパ
ラメータに変換するものであることを特徴とするＰＩＤ
−ＩＭＣインタフェース装置。 - 【請求項３】 請求項１に記載のＰＩＤ−ＩＭＣインタ
フェース装置において、 前記ＩＭＣパラメータ決定部は、前記内部モデルを１次
遅れとむだ時間の伝達関数で表した場合のＩＭＣとＰＩ
Ｄとの対応関係に基づくＰＩＤ−ＩＭＣ変換則により、
比例帯、積分時間及び微分時間からなるＰＩＤパラメー
タを、ゲイン、時定数及びむだ時間を含む内部モデルの
パラメータ並びにフィルタ時定数からなるＩＭＣパラメ
ータに変換するものであることを特徴とするＰＩＤ−Ｉ
ＭＣインタフェース装置。 - 【請求項４】 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すると共に、制御対象プロセスを数
式表現した内部モデルによっ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して制御を行う
ＩＭＣコントローラにおいて、 請求項１、２又は３記載のＰＩＤ−ＩＭＣインタフェー
ス装置と、 入力された目標値からフィードバック量を減算する第１
の減算処理部と、 前記インタフェース装置で決定されたＩＭＣパラメータ
に含まれるフィルタ時定数に基づいた時間遅れの特性で
第１の減算処理部の出力を伝達する目標値・外乱フィル
タ部、及び目標値・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からなる操作量演算部と、 前記インタフェース装置で決定されたＩＭＣパラメータ
に含まれる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、 この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の減算処理部とを有
することを特徴とするＩＭＣコントローラ。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11554695A JPH08314504A (ja) | 1995-05-15 | 1995-05-15 | Ｐｉｄ−ｉｍｃインタフェース装置及びｉｍｃコントローラ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11554695A JPH08314504A (ja) | 1995-05-15 | 1995-05-15 | Ｐｉｄ−ｉｍｃインタフェース装置及びｉｍｃコントローラ |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08314504A true JPH08314504A (ja) | 1996-11-29 |
Family
ID=14665218
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11554695A Pending JPH08314504A (ja) | 1995-05-15 | 1995-05-15 | Ｐｉｄ−ｉｍｃインタフェース装置及びｉｍｃコントローラ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08314504A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003195905A (ja) * | 2001-12-28 | 2003-07-11 | Omron Corp | 制御装置および温度調節器 |
| JP2008046785A (ja) * | 2006-08-11 | 2008-02-28 | Gunma Univ | 内部モデル制御装置および内部モデル制御方法 |
| CN109116738A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-01-01 | 杭州电子科技大学 | 一种工业加热炉的二自由度内模控制分析方法 |
-
1995
- 1995-05-15 JP JP11554695A patent/JPH08314504A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003195905A (ja) * | 2001-12-28 | 2003-07-11 | Omron Corp | 制御装置および温度調節器 |
| JP2008046785A (ja) * | 2006-08-11 | 2008-02-28 | Gunma Univ | 内部モデル制御装置および内部モデル制御方法 |
| CN109116738A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-01-01 | 杭州电子科技大学 | 一种工业加热炉的二自由度内模控制分析方法 |
| CN109116738B (zh) * | 2018-09-27 | 2021-04-13 | 杭州电子科技大学 | 一种工业加热炉的二自由度内模控制分析方法 |
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