JPS58201103A - サンプル値ｐｉｄ制御装置 - Google Patents
サンプル値ｐｉｄ制御装置Info
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- JPS58201103A JPS58201103A JP8316582A JP8316582A JPS58201103A JP S58201103 A JPS58201103 A JP S58201103A JP 8316582 A JP8316582 A JP 8316582A JP 8316582 A JP8316582 A JP 8316582A JP S58201103 A JPS58201103 A JP S58201103A
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- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［発明の属する技術分野〕
本発明は、プロセスを閉ループ制御中にプロセス特性を
同定し、その結果からサンプル値ＰＩＤ制御演算部のサ
ンプル値制御定数を最適値（＝自動調整する機能を有す
るサンプル値ＰＩＤ制御装置に関する。
同定し、その結果からサンプル値ＰＩＤ制御演算部のサ
ンプル値制御定数を最適値（＝自動調整する機能を有す
るサンプル値ＰＩＤ制御装置に関する。
制御対象となるプロセスの応答を最良に制御するにはプ
ロセスの動特性を測定する手続きが必要となる。その動
特性を測定する手続きは、動特性の同定（Ｉｄｅｎｔｉ
ｆｉｃａｔｉｏｎ ）と呼ばれている。この同定を行な
うには、プロセスを制御する制御装置から切り離して、
開ループ状態で同定する場合と、プロセスを制御する制
御装置と接続して制御しながら、閉ループ状態で同定す
る場合がある。このプロセスの動特性を同定する（＝は
、プロセスの運転稼動率、経済性向上などの観点から、
閉ループ状態で速みやかに同定できることが望ましい。
ロセスの動特性を測定する手続きが必要となる。その動
特性を測定する手続きは、動特性の同定（Ｉｄｅｎｔｉ
ｆｉｃａｔｉｏｎ ）と呼ばれている。この同定を行な
うには、プロセスを制御する制御装置から切り離して、
開ループ状態で同定する場合と、プロセスを制御する制
御装置と接続して制御しながら、閉ループ状態で同定す
る場合がある。このプロセスの動特性を同定する（＝は
、プロセスの運転稼動率、経済性向上などの観点から、
閉ループ状態で速みやかに同定できることが望ましい。
閉ループ動作下で制御対象のプロセスの動特性を同定し
、その同定結果から、サンプル値制御定数を自動調整す
る機能を有するサンプル値ＰＩＤ制御装置の従来技術と
して、サンプル値ＰＩＤコントローラの閉ループ形オー
トチューニング方式（第１９回８ＩＣＥ学術講演会１２
０１ ）がある。
、その同定結果から、サンプル値制御定数を自動調整す
る機能を有するサンプル値ＰＩＤ制御装置の従来技術と
して、サンプル値ＰＩＤコントローラの閉ループ形オー
トチューニング方式（第１９回８ＩＣＥ学術講演会１２
０１ ）がある。
この方法によると、制御対象となるプロセスをサンプル
値ＰＩＤ制御中ｆ二、その制御系内にパーシスチントリ
・エキサイテイング（ＰｅｒｓｉｓｔｅｎｔｌｙＥｘｃ
ｉｔｉｎｇ）なる同定信号を注入し、プロセスのパルス
伝達関数をオンラインパラメータ同定部により同定し、
その同定結果から、サンプル値ＰＩＤ制御演算部のサン
プル値制御定数を自動設計し、用いることにより、サン
プル値制御定数を閉ループ制御中に自動調整する機能を
備えたサンプル値ＰＩＤ制御装置を構成することができ
る。また、オンラインパラメータ同定部の忘却係数を１
．０より小さい値（二設定すること（二より、プロセス
の特性がゆっくりと変化する場合（＝追従できる。しか
しながら、ノイズの少ないプロセスでは、オンラインパ
ラメータ同定フィルタの共分散行列が小さくなりすぎて
、同定途中に外乱によりプロセス特性が変化した場合、
すみやかにパラメータが追従することができないという
問題点があった。
値ＰＩＤ制御中ｆ二、その制御系内にパーシスチントリ
・エキサイテイング（ＰｅｒｓｉｓｔｅｎｔｌｙＥｘｃ
ｉｔｉｎｇ）なる同定信号を注入し、プロセスのパルス
伝達関数をオンラインパラメータ同定部により同定し、
その同定結果から、サンプル値ＰＩＤ制御演算部のサン
プル値制御定数を自動設計し、用いることにより、サン
プル値制御定数を閉ループ制御中に自動調整する機能を
備えたサンプル値ＰＩＤ制御装置を構成することができ
る。また、オンラインパラメータ同定部の忘却係数を１
．０より小さい値（二設定すること（二より、プロセス
の特性がゆっくりと変化する場合（＝追従できる。しか
しながら、ノイズの少ないプロセスでは、オンラインパ
ラメータ同定フィルタの共分散行列が小さくなりすぎて
、同定途中に外乱によりプロセス特性が変化した場合、
すみやかにパラメータが追従することができないという
問題点があった。
し発明の目的〕
この発明は、上述した従来装置の欠点をするためになさ
れたもので、同定途中に外乱によるプロセス特性の変化
にすみやかに追従するオンラインパラメータ同定部を備
え、その同定結果からサンプル値制御定数を自動調整す
る機能を有するサンプル値ＰＩＤ制御装置を提供するこ
とを目的とする。
れたもので、同定途中に外乱によるプロセス特性の変化
にすみやかに追従するオンラインパラメータ同定部を備
え、その同定結果からサンプル値制御定数を自動調整す
る機能を有するサンプル値ＰＩＤ制御装置を提供するこ
とを目的とする。
この発明は、サンプル値制御定数を用いてサンプル値Ｐ
ＩＤ制御を行なうサンプル値ＰＩＤ制御演算部と、自動
調整開始信号と、この自動調整開始信号１＝もとづ舞パ
ージステント・エキサイテイング信号からなる同定信号
を発生する同定信号発生部と、この同定信号発生部の発
生した同定信号とを加算して得る操作信号をサンプルホ
ールドするサンプルホールド部と、このサンプルホール
ド部の出力信号とで操作されるプロセスから得られるプ
ロセス信号とプロセスの制御すべき値に設定してなる目
標値信号との偏差を演算し、この演算して得た偏差信号
を一定周期毎Ｃ二前記すンプル値ＰＩＤ制御演算部に入
力してなる回路と、上記操作信号とプロセス信号とを入
力してパルス伝達関数のパラメータを同定するオンライ
ンパラメータ同定部と、オンラインパラメータ同定部内
部では予測残差と共分散行列とデータベクトルからオン
ライン同定フィルタが用いる忘却係数を演算し、演算結
果を信号として出力すると、とも１：特性変化が生じた
時Ｃ：忘却係数が小さくなり、オンライン同定フィルタ
の共分散行列をリセットする、パラメータが変化に追従
してくると忘却係数は１．０に近づいてくる。更に、前
記オンラインパラメータ同定部で同定するプロセスのパ
ルス伝達関数から、Ｓ（ラプラス演算子）領域の伝達関
数を演算する伝達関数演算部と、との伝達関数演算部で
演算した伝達関数とサンプル制御周期を用いてサンプル
値制御定数を演算するサンプル値制御定数演算部と、前
記伝達関数演算部で演算した伝達関数のゲインと時定数
の相対変化と忘却係数から、自動調整完了信号を出力す
る、完了検出部と、この自動調整完了信号により、同定
信号発生部、オンラインパラメータ同定部、特性変化検
出部、伝達関数演算部、サンプル値制御定数演算部の動
作を停止させ、前記サンプル値定数演算部で得られたサ
ンプル値制御定数を前記サンプル値ＰＩＤ制御演算部の
制御定数とで構成するサンプル値ＰＩＤ制御装置である
。すなわちプロセスを閉ループ制御中に、プロセスの特
性を同定し、しかも、同定途中にプロセスの特性が変化
した場合でも制御定数を速やかに自動調整できるサンプ
ル値ＰＩＤ制御装置である。
ＩＤ制御を行なうサンプル値ＰＩＤ制御演算部と、自動
調整開始信号と、この自動調整開始信号１＝もとづ舞パ
ージステント・エキサイテイング信号からなる同定信号
を発生する同定信号発生部と、この同定信号発生部の発
生した同定信号とを加算して得る操作信号をサンプルホ
ールドするサンプルホールド部と、このサンプルホール
ド部の出力信号とで操作されるプロセスから得られるプ
ロセス信号とプロセスの制御すべき値に設定してなる目
標値信号との偏差を演算し、この演算して得た偏差信号
を一定周期毎Ｃ二前記すンプル値ＰＩＤ制御演算部に入
力してなる回路と、上記操作信号とプロセス信号とを入
力してパルス伝達関数のパラメータを同定するオンライ
ンパラメータ同定部と、オンラインパラメータ同定部内
部では予測残差と共分散行列とデータベクトルからオン
ライン同定フィルタが用いる忘却係数を演算し、演算結
果を信号として出力すると、とも１：特性変化が生じた
時Ｃ：忘却係数が小さくなり、オンライン同定フィルタ
の共分散行列をリセットする、パラメータが変化に追従
してくると忘却係数は１．０に近づいてくる。更に、前
記オンラインパラメータ同定部で同定するプロセスのパ
ルス伝達関数から、Ｓ（ラプラス演算子）領域の伝達関
数を演算する伝達関数演算部と、との伝達関数演算部で
演算した伝達関数とサンプル制御周期を用いてサンプル
値制御定数を演算するサンプル値制御定数演算部と、前
記伝達関数演算部で演算した伝達関数のゲインと時定数
の相対変化と忘却係数から、自動調整完了信号を出力す
る、完了検出部と、この自動調整完了信号により、同定
信号発生部、オンラインパラメータ同定部、特性変化検
出部、伝達関数演算部、サンプル値制御定数演算部の動
作を停止させ、前記サンプル値定数演算部で得られたサ
ンプル値制御定数を前記サンプル値ＰＩＤ制御演算部の
制御定数とで構成するサンプル値ＰＩＤ制御装置である
。すなわちプロセスを閉ループ制御中に、プロセスの特
性を同定し、しかも、同定途中にプロセスの特性が変化
した場合でも制御定数を速やかに自動調整できるサンプ
ル値ＰＩＤ制御装置である。
この発明では特に同定信号としてパーシスチントリ・エ
キサイテイング（Ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔｌｙ ｅｘｃｉ
ｔｉｎｇ）信号を用いており、このパーシスチントリ・
エキサイテイング（Ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔｌｙ ｅｘｃ
ｉｔｉｎｇ）信号はＭ系列信号、乱数信号白色雑音信号
などの定常不規則過程１：属する信号などであり、たと
えば工。
キサイテイング（Ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔｌｙ ｅｘｃｉ
ｔｉｎｇ）信号を用いており、このパーシスチントリ・
エキサイテイング（Ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔｌｙ ｅｘｃ
ｉｔｉｎｇ）信号はＭ系列信号、乱数信号白色雑音信号
などの定常不規則過程１：属する信号などであり、たと
えば工。
Ｇｕｓｔａｖｓｓｏｎ 拙著（二よりＩｄｅｎｔｉｆ
ｉｃａｔｉｏｎ ｏｆｐｒｏｃｅｓｓｅｇ ｉｎ ｃｌ
ｏｓｅｄ １ｏｏｐ−Ｉｄｅｎｔｉｆｉａｂｉｌｉｔｙ
ａｎｄ Ａｃｃｕｒａｃｙ Ａｓｐｅｃｔｓ−として１
９７７年に発行された雑誌Ａｕｔｏｍａｔｉｃａ の
第６５頁（一定義されている。
ｉｃａｔｉｏｎ ｏｆｐｒｏｃｅｓｓｅｇ ｉｎ ｃｌ
ｏｓｅｄ １ｏｏｐ−Ｉｄｅｎｔｉｆｉａｂｉｌｉｔｙ
ａｎｄ Ａｃｃｕｒａｃｙ Ａｓｐｅｃｔｓ−として１
９７７年に発行された雑誌Ａｕｔｏｍａｔｉｃａ の
第６５頁（一定義されている。
〔発明の効果〕 ・
本発明によれば、サンプル値ＰＩＤコントローラの出力
信号１ニバーミステントリ、エキサイテイングな同定信
号を加えて操作信号としてプロセスＣ二注入、閉ループ
制御を実施しながら、サンプル周期毎（１得られるプロ
セス出力信号、プロセスの入力信号から、プロセスのパ
ルス伝達関数のパラメータをオンライン同定し、その結
果から、最良なサンプル値制御定数を自動的（：調整す
ることができる。しかも、同定途中１＝プロセスの特性
が外乱により変化した場合でも、忘却係数を変化させて
共分散行列を大きくリセットするので、速みやかに特性
の変化に追従することができる。
信号１ニバーミステントリ、エキサイテイングな同定信
号を加えて操作信号としてプロセスＣ二注入、閉ループ
制御を実施しながら、サンプル周期毎（１得られるプロ
セス出力信号、プロセスの入力信号から、プロセスのパ
ルス伝達関数のパラメータをオンライン同定し、その結
果から、最良なサンプル値制御定数を自動的（：調整す
ることができる。しかも、同定途中１＝プロセスの特性
が外乱により変化した場合でも、忘却係数を変化させて
共分散行列を大きくリセットするので、速みやかに特性
の変化に追従することができる。
つまり、閉ループ制御下でプロセスの特性の同定と制御
定数の自動調整ができるので、制御装置の実機調整期間
がほとんどいらなくなる。また、プロセスを操作中にも
、自動調整ができるので、プラントを高い稼動率で操作
する仁とができ、利すること折常署＝大である。
定数の自動調整ができるので、制御装置の実機調整期間
がほとんどいらなくなる。また、プロセスを操作中にも
、自動調整ができるので、プラントを高い稼動率で操作
する仁とができ、利すること折常署＝大である。
また、コントローラの比例ゲインを零に固定すると、開
ループ状態となるが、同定信号をコントローラの出力箇
所で加えているので、閉ループのみならず、開ループで
もプロセスの動特性を同定できる。
ループ状態となるが、同定信号をコントローラの出力箇
所で加えているので、閉ループのみならず、開ループで
もプロセスの動特性を同定できる。
まだ、プロセスのパルス伝達関数を同定するのに、カル
マンフィルタに類似したオンラインパラメータ同定ウイ
ルタを用いているので、統計処理が自動的に行なわれ、
観測ノイズの影響を受けることなく、安定したプロセス
特性の同定ならびに制御定数の自動調整が行なえる。
マンフィルタに類似したオンラインパラメータ同定ウイ
ルタを用いているので、統計処理が自動的に行なわれ、
観測ノイズの影響を受けることなく、安定したプロセス
特性の同定ならびに制御定数の自動調整が行なえる。
以下この発明の一実施例（二ついて図面を用いて詳細に
説明する。第１図は、この発明（１係るサンプル値ＰＩ
Ｄ制御装置の回路構成を示すブロック図である。
説明する。第１図は、この発明（１係るサンプル値ＰＩ
Ｄ制御装置の回路構成を示すブロック図である。
制御対象は、例えば鉄鋼、化学工業プラント内の温度、
流量、圧力などのプロセス（１）で、プロセスの制御量
ｙ（ｔ）は、所定のサンプル周期τで動作する第１のサ
ンプラ（２）により、プロセス出力信号ｙ＊（ｋ）とし
て装置に帰還される。一方、目標値ｒ （ｔ）は、第１
のサンプラと同期して動作する第２のサンプラ（３）に
より、目標値信号ｒ ”（ｋ）が生成され、プロセス出
力信号ｙ”（ｋ）と偏差演算部（４）で、偏□差信号ｅ
”（ｋ） （ｅ’（ｋ） ＝ ｒ”（ｋ） −ｙ”（ｋ
） ）が演算される。この偏差信号ｅ ”（ｋ）をもと
に、プロセス（１）を制御するだめの出力信号Ｕ。”（
ｋ） がサンプル値Ｐ Ｉ Ｄ’制御演算部（５）によ
り生成される。パーミステントリ・エキサイテイングな
同定信号ｖ”（ｋ）は同定信号発生部（６）により、プ
ロセス（１）を同定する時に発生される。この同定信号
ｖ”（ｋ）と出力信号ｕｏ”（ｋ）は、加算部（７）で
加算され、プロセスの入力信号Ｕ〜）が演算され、Ｕ＊
（ｋ）は０次ホールド部（８）（二人力され、プロセス
（１）の操作信号ｕ （ｔ）となる。以上により基本的
なザンプル値ＰＩＤ制御装置が構成されている。ここで
、ｋは離散時間であり、実際の時刻ｔかにτであること
を意味するものである。
流量、圧力などのプロセス（１）で、プロセスの制御量
ｙ（ｔ）は、所定のサンプル周期τで動作する第１のサ
ンプラ（２）により、プロセス出力信号ｙ＊（ｋ）とし
て装置に帰還される。一方、目標値ｒ （ｔ）は、第１
のサンプラと同期して動作する第２のサンプラ（３）に
より、目標値信号ｒ ”（ｋ）が生成され、プロセス出
力信号ｙ”（ｋ）と偏差演算部（４）で、偏□差信号ｅ
”（ｋ） （ｅ’（ｋ） ＝ ｒ”（ｋ） −ｙ”（ｋ
） ）が演算される。この偏差信号ｅ ”（ｋ）をもと
に、プロセス（１）を制御するだめの出力信号Ｕ。”（
ｋ） がサンプル値Ｐ Ｉ Ｄ’制御演算部（５）によ
り生成される。パーミステントリ・エキサイテイングな
同定信号ｖ”（ｋ）は同定信号発生部（６）により、プ
ロセス（１）を同定する時に発生される。この同定信号
ｖ”（ｋ）と出力信号ｕｏ”（ｋ）は、加算部（７）で
加算され、プロセスの入力信号Ｕ〜）が演算され、Ｕ＊
（ｋ）は０次ホールド部（８）（二人力され、プロセス
（１）の操作信号ｕ （ｔ）となる。以上により基本的
なザンプル値ＰＩＤ制御装置が構成されている。ここで
、ｋは離散時間であり、実際の時刻ｔかにτであること
を意味するものである。
プロセスの入力信号Ｕ”（ｋ）とプロセスの出力信号ｙ
＊（１１）トカら、プロセス（１）のモデルをオンライ
ン同定部（９）に入力し、同定する。さら１；このオン
ライン同定部（９）では、同定中のプロセス特性の変化
に備えて、オンライン同定フィルタの予測残差ε（ｋ）
から、忘却係数入（ｋ）を演算し、特性変化にともなう
忘却係数入（ｋ）の便化に伴ない、共分散行列Ｐ （ｋ
）をリセットさせるようになっている。一方、このオン
ライン同定部（９）では、この忘却係数χ（ｋ）と同定
パラメータ令（ｋ）を出力している。次（＝、この同定
パラメータ分［有］）を人力して、伝達関数演算部００
）では、プロセス（１）の８領域の伝達関数の低次パラ
メータＧｉ（ｋ）＋（ｉ＝０１１１２１３・・・・・・
）信号を演算する。
＊（１１）トカら、プロセス（１）のモデルをオンライ
ン同定部（９）に入力し、同定する。さら１；このオン
ライン同定部（９）では、同定中のプロセス特性の変化
に備えて、オンライン同定フィルタの予測残差ε（ｋ）
から、忘却係数入（ｋ）を演算し、特性変化にともなう
忘却係数入（ｋ）の便化に伴ない、共分散行列Ｐ （ｋ
）をリセットさせるようになっている。一方、このオン
ライン同定部（９）では、この忘却係数χ（ｋ）と同定
パラメータ令（ｋ）を出力している。次（＝、この同定
パラメータ分［有］）を人力して、伝達関数演算部００
）では、プロセス（１）の８領域の伝達関数の低次パラ
メータＧｉ（ｋ）＋（ｉ＝０１１１２１３・・・・・・
）信号を演算する。
この低次パラメータ信号Ｇｉ（ｋ）を入力し、サンプル
値制御定数演算部０１）では、サンプル値ＰＩＤ定数、
Ｋｃ（比例ゲイン）、Ｔｉ（積分時定数）、Ｔｄ（微分
時定数）を演算する。
値制御定数演算部０１）では、サンプル値ＰＩＤ定数、
Ｋｃ（比例ゲイン）、Ｔｉ（積分時定数）、Ｔｄ（微分
時定数）を演算する。
一方、低次パラメータ信号Ｇｉ［有］）と忘却係数χ（
ｋ）を入力し、完了検出部（１２では、自動調整完了信
号Ｃ曝）を演算し出力する。コントロール部（１３）は
、この自動調整完了信号ＣＣ（ｋ）と自動調整開始信号
Ｑｋ）を入力し、同定信号発生部（６）、オンラインパ
ラメータ同定部（９）、伝達関数演算部０〔、サンプル
値制御定数演算部０１）、完了検出部Ｑ２の各演算を制
御するコントロール信号ＣＲＬ （ｋ）を出力するよう
になっている。
ｋ）を入力し、完了検出部（１２では、自動調整完了信
号Ｃ曝）を演算し出力する。コントロール部（１３）は
、この自動調整完了信号ＣＣ（ｋ）と自動調整開始信号
Ｑｋ）を入力し、同定信号発生部（６）、オンラインパ
ラメータ同定部（９）、伝達関数演算部０〔、サンプル
値制御定数演算部０１）、完了検出部Ｑ２の各演算を制
御するコントロール信号ＣＲＬ （ｋ）を出力するよう
になっている。
次に、第２図のタイミングチャートを用いて各動作を説
明する。
明する。
自動調整開始信号Ｓ Ｔ（ｋ）のパルス（二もとづき、
コントロール１Ｑ３）はコントロール信号ＣＲＬ（ｋ）
ヲオンにする。このコントロール信号ＣＲＬ［有］）
のオンにより、同定信号発生部（６）は同定信号ｕ＊（
ｋ）を発生する。
コントロール１Ｑ３）はコントロール信号ＣＲＬ（ｋ）
ヲオンにする。このコントロール信号ＣＲＬ［有］）
のオンにより、同定信号発生部（６）は同定信号ｕ＊（
ｋ）を発生する。
更に、オンラインパラメータ同定部（９）はプロセス（
１）への入力信号Ｕ”（ｋ）と出力信号ｙ”（ｋ）を入
力し、プロセス（１）のモデルのパラメータをオンライ
ン同定フィルタ、本実施例では、最尤度法を近似したＲ
ＭＬＩフィルタが同定を開始する。いま、入力信Ｕ’（
ｋ）と出力信号ｙ＊（ｋ）を二着目したプロセス（１）
の等価モデルを示すと、第３図のようになる。ここで、
プロセスの等価パラメータはブロック翰のようじな９、
ノイズの等価パラメータはブロックＣυのようになり、
プロセスの平衡点に相当する直流成分に対する等価パラ
メータはブロック（イ）のようになる。また同定すべき
未知パラメータａｉ 、ｂｉ 、ｃｌ （ただし、ｉ−
１，２，・・・＋ ｍ＊ Ｊ ”’ １ ＊ ２ ＋・
・・、ｎ）、企をベクトル企であられすと、 インチ−冷ｌ ＩＱ！ｌ”’ｌイト□、令１ 、”；＞
、１０８．ｌイ〉。、イ＞、イ＞９１”’１ 合□、イ
ト〕・・・第１式 （ただし、Ｔは転置をあられす） となり、ＲＭＬ１同定フィルタのアルゴリズムはカルマ
ンフィルタ（二類似した次の第２式〜第５式で示すこと
ができる。
１）への入力信号Ｕ”（ｋ）と出力信号ｙ”（ｋ）を入
力し、プロセス（１）のモデルのパラメータをオンライ
ン同定フィルタ、本実施例では、最尤度法を近似したＲ
ＭＬＩフィルタが同定を開始する。いま、入力信Ｕ’（
ｋ）と出力信号ｙ＊（ｋ）を二着目したプロセス（１）
の等価モデルを示すと、第３図のようになる。ここで、
プロセスの等価パラメータはブロック翰のようじな９、
ノイズの等価パラメータはブロックＣυのようになり、
プロセスの平衡点に相当する直流成分に対する等価パラ
メータはブロック（イ）のようになる。また同定すべき
未知パラメータａｉ 、ｂｉ 、ｃｌ （ただし、ｉ−
１，２，・・・＋ ｍ＊ Ｊ ”’ １ ＊ ２ ＋・
・・、ｎ）、企をベクトル企であられすと、 インチ−冷ｌ ＩＱ！ｌ”’ｌイト□、令１ 、”；＞
、１０８．ｌイ〉。、イ＞、イ＞９１”’１ 合□、イ
ト〕・・・第１式 （ただし、Ｔは転置をあられす） となり、ＲＭＬ１同定フィルタのアルゴリズムはカルマ
ンフィルタ（二類似した次の第２式〜第５式で示すこと
ができる。
・・・第２式
ここで、共分散行列ｐ （ｋ）は次式で示される（ｎ＋
２ｍ＋１）ｘ（ｎ＋２ｍ＋１）行列である。
２ｍ＋１）ｘ（ｎ＋２ｍ＋１）行列である。
・・・第３式
まだ、ε（ｋ）は次式で示される、同定残差である。
建）＝ ｙ（ｋ）−帖）？・分（ｋ−１，）
・・・第４式さらにψ（ｋ）は次式で与えられる（ｎ＋
２ｍ＋１）ベクトルである。
・・・第４式さらにψ（ｋ）は次式で与えられる（ｎ＋
２ｍ＋１）ベクトルである。
伸）−トｙ ？に−１） 、−、−３次に−ｍ） ＨＵ
”（ｋ−ｔ）＋・・−＋ Ｕｊｋ−ｎ）、ε（ｋ−１）
。
”（ｋ−ｔ）＋・・−＋ Ｕｊｋ−ｎ）、ε（ｋ−１）
。
・・・、ε（ｋ−ｍ） 、１ ） ・・
・第５式またχ（ｋ）は忘却係数であり、次のように演
算される。
・第５式またχ（ｋ）は忘却係数であり、次のように演
算される。
ここで、
ε勧
パ）＝１−ψ（ｋ）’ｐ （ｋ−１）ψ（ト））−一
・・・第７式すなわち、χ（ｋ）は同定残差ε（ｋ）
によって駆動される変動する忘却係数であり、プロセス
（１）の特性の変化はすべて同定残差ε（ｋ）にあられ
れるので、同定中にプロセス（１）の特性変化があれば
、第６式と第７式の演算により、χ（ｋ）は１．０より
小さくなる。
・・・第７式すなわち、χ（ｋ）は同定残差ε（ｋ）
によって駆動される変動する忘却係数であり、プロセス
（１）の特性の変化はすべて同定残差ε（ｋ）にあられ
れるので、同定中にプロセス（１）の特性変化があれば
、第６式と第７式の演算により、χ（ｋ）は１．０より
小さくなる。
これにより、共分散行列Ｐ （ｋ）はリセットされ、オ
ンラインパラメータ同定部（９）は、特性変化に追従す
ることができるのである。一方、パラメータ分（ｋ）が
収束してくると、同定残差ε（ｋ）は小さくなり、これ
にともない忘却係数χ（ｋ）は１．０に近づく。
ンラインパラメータ同定部（９）は、特性変化に追従す
ることができるのである。一方、パラメータ分（ｋ）が
収束してくると、同定残差ε（ｋ）は小さくなり、これ
にともない忘却係数χ（ｋ）は１．０に近づく。
なお、共分散行列Ｐ （ｋ）の初期値Ｐ （ｏ）は、次
のように設定する。
のように設定する。
Ｐ（ｏ） ＝β・工 ・・・第８式ただ
し、βは正の大きな数、■は単位行列である。
し、βは正の大きな数、■は単位行列である。
また、未知パラメータ分（ｋ）の初期値’２ｔ （０）
は、プロセス（１）の概略パラメータ、または前回のパ
ラメータがわかっている場合には、その値を設定する。
は、プロセス（１）の概略パラメータ、または前回のパ
ラメータがわかっている場合には、その値を設定する。
全くわからなければ、次のよう（＝設定する。
分（ｏ） ＝ Ｏ・・・第９式
また、第７式で設定するパラメータＪ＊（二ついては、
同定残差ε（ｋ）の分散値がぺとして測定される場合は
、おおよそ、次のように設定する。
同定残差ε（ｋ）の分散値がぺとして測定される場合は
、おおよそ、次のように設定する。
Ｊ＝６０〜１４０ｃｒ、 ・・・第１０式以
上により、オンラインパラメータ同定部（９）の内部動
作を説明したので、再度、第２図のタイミングチャート
について動作を説明していく。
上により、オンラインパラメータ同定部（９）の内部動
作を説明したので、再度、第２図のタイミングチャート
について動作を説明していく。
伝達関数演算部α０）では、同定したパラメータ分（ト
））からプロセスの８（ラプラス演算子）領域の伝達関
数Ｇ（ｓ） Ｇ（ｋ 、Ｓ） −１，ｏ／ （Ｇｏ（ｋ） 十Ｇ＋（
ｋ） ８＋ＧＪ）Ｓ’＋ Ｇｓ（ｋ）Ｓ ” ＋ ・・
・）・・・第１１式 の低次パラメータＧ ＋（ｋ） （１＝＝０ ＋ １
＋ ２ ＋・・・）を演算するｇ同定途中で、第２図の
ように特性変化が発生すると、−且１０に近づき始めた
、ｆｏｒｇｅｔｉｎｇｆａｃｔｏｒ χ（ｋ）が１．
０よシ小さくなり、オンラインパラメータ同定部（９）
は、すみやか（ニパラメータの追従を始める。追従して
くると、λ（ｋ）は１０に近づくとともに、Ｓ領域の伝
達関数の低次パラメータＧｉ（ｋ） （ｉ＝ｏ ＋ １
＋ ２ ＋・・・）も安定してくる。そこで、完了検
出部０のでは、忘却係数信号χ（ｋ）と低次パラメータ
信号Ｇｉ（ｋ）を入力し、次の演算より、同定の完了を
監視する。
））からプロセスの８（ラプラス演算子）領域の伝達関
数Ｇ（ｓ） Ｇ（ｋ 、Ｓ） −１，ｏ／ （Ｇｏ（ｋ） 十Ｇ＋（
ｋ） ８＋ＧＪ）Ｓ’＋ Ｇｓ（ｋ）Ｓ ” ＋ ・・
・）・・・第１１式 の低次パラメータＧ ＋（ｋ） （１＝＝０ ＋ １
＋ ２ ＋・・・）を演算するｇ同定途中で、第２図の
ように特性変化が発生すると、−且１０に近づき始めた
、ｆｏｒｇｅｔｉｎｇｆａｃｔｏｒ χ（ｋ）が１．
０よシ小さくなり、オンラインパラメータ同定部（９）
は、すみやか（ニパラメータの追従を始める。追従して
くると、λ（ｋ）は１０に近づくとともに、Ｓ領域の伝
達関数の低次パラメータＧｉ（ｋ） （ｉ＝ｏ ＋ １
＋ ２ ＋・・・）も安定してくる。そこで、完了検
出部０のでは、忘却係数信号χ（ｋ）と低次パラメータ
信号Ｇｉ（ｋ）を入力し、次の演算より、同定の完了を
監視する。
χ（ｋ）≧０．９７ ・・・第１２式（
但し、αｉ＝０．０１程度の小さな正数）更に、第１２
式と第１３式の条件が複数回、本実施例では５回、連続
して成立した時（二、完了検出部０のは、自動調整完了
信号ＣＣＣｋ）の完了パルスを発生する。この自動調整
完了信号ＣＣ（ｋ）の完了パルスをコントロール部０（
支）を入力すると各演算部へのコントロール信号ＣＲＬ
（ｋ）をオフ状態ヘリセラトスる。このＣＲＬ（ｋ）信
号の立ち下り（二より、サンプル値制御定数演算部ａυ
は、伝達関数の低次パラメータ信号Ｇｉ（ｋ）（璽＝０
．１．・・・）と、サンプル周期τにもとづき、サンプ
ル値制御定数Ｋｃ、Ｔｉ、ＴＤを演算して、サンプル値
ＰＩＤ制御演算部（５）へ転送する。とともに、このコ
ントロール信号ＣＲＬ（ｋ）のオフにより、同定信号発
生部（６）、オンラインパラメータ同定部（９）、伝達
関数演算部（ｌ［ｌｌ、完了検出部α２の演算動作を停
止し。プロセス（１）は、新らたに自動設定されたサン
プル値制御定数を用ル）でコントロールが行なわれ、一
連の制御系の自動調整手順を完了するのである。
但し、αｉ＝０．０１程度の小さな正数）更に、第１２
式と第１３式の条件が複数回、本実施例では５回、連続
して成立した時（二、完了検出部０のは、自動調整完了
信号ＣＣＣｋ）の完了パルスを発生する。この自動調整
完了信号ＣＣ（ｋ）の完了パルスをコントロール部０（
支）を入力すると各演算部へのコントロール信号ＣＲＬ
（ｋ）をオフ状態ヘリセラトスる。このＣＲＬ（ｋ）信
号の立ち下り（二より、サンプル値制御定数演算部ａυ
は、伝達関数の低次パラメータ信号Ｇｉ（ｋ）（璽＝０
．１．・・・）と、サンプル周期τにもとづき、サンプ
ル値制御定数Ｋｃ、Ｔｉ、ＴＤを演算して、サンプル値
ＰＩＤ制御演算部（５）へ転送する。とともに、このコ
ントロール信号ＣＲＬ（ｋ）のオフにより、同定信号発
生部（６）、オンラインパラメータ同定部（９）、伝達
関数演算部（ｌ［ｌｌ、完了検出部α２の演算動作を停
止し。プロセス（１）は、新らたに自動設定されたサン
プル値制御定数を用ル）でコントロールが行なわれ、一
連の制御系の自動調整手順を完了するのである。
以上説明したように、忘却係数入（ｋ）を一定の値に固
定しているのではなく、同定残差ε（ｋ）によりコント
ロールしているので、同定中のプロセスの特性変化に対
して、速みやかに追従し、極めて短時間Ｃ：自動調整を
自動的（＝完了することができる。
定しているのではなく、同定残差ε（ｋ）によりコント
ロールしているので、同定中のプロセスの特性変化に対
して、速みやかに追従し、極めて短時間Ｃ：自動調整を
自動的（＝完了することができる。
上述した本発明の実施例では、プロセスのパルス伝達関
数を同定するのに、近似最尤度法を用いたが、不偏一致
推定値が得られる同定法であれば拡張最小２乗法、補助
変数法、モデル規範形パラメータ同定法など何でも良い
。
数を同定するのに、近似最尤度法を用いたが、不偏一致
推定値が得られる同定法であれば拡張最小２乗法、補助
変数法、モデル規範形パラメータ同定法など何でも良い
。
また、同定信号として、Ｍ系列信号を用いだが定常不規
則過程Ｃ１属する信号であれば、Ｍ系列以外の擬似ラン
ダム信号（Ｐｓｅｕｄｏ−Ｒａｎｄｏｍ Ｂｉｎａｒｙ
Ｓｉｇｎａ＋）でも、正規乱数信号でも、何でも良い。
則過程Ｃ１属する信号であれば、Ｍ系列以外の擬似ラン
ダム信号（Ｐｓｅｕｄｏ−Ｒａｎｄｏｍ Ｂｉｎａｒｙ
Ｓｉｇｎａ＋）でも、正規乱数信号でも、何でも良い。
また、Ｍ系列信号を直接に用いるではなく、一旦発生さ
せたＭ系列信号をデジタルフィルタを通して得た出力信
号を用いても、良い。
せたＭ系列信号をデジタルフィルタを通して得た出力信
号を用いても、良い。
なお特（１同定信号にＭ系列信号を用いること（二よっ
て、Ｍ系列信号は２値（＋１．−１）もしくは３値（＋
１．０、−１）の値を取るので、同定するプロセスを無
理なく動作させることができ、安全に同定できる。また
Ｍ系列信号は多くの周波数成分を含んでいるので、同定
する時間を短縮することができる。さらにまたＭ系列信
号はその発生が比較的容易で簡単なロジックの構成で得
られるので、装置を小型化できる。
て、Ｍ系列信号は２値（＋１．−１）もしくは３値（＋
１．０、−１）の値を取るので、同定するプロセスを無
理なく動作させることができ、安全に同定できる。また
Ｍ系列信号は多くの周波数成分を含んでいるので、同定
する時間を短縮することができる。さらにまたＭ系列信
号はその発生が比較的容易で簡単なロジックの構成で得
られるので、装置を小型化できる。
第１図は、この発明の一実施例を示すブロック図、第２
図は、この動作を説明するタイミングチャートを示す図
、第３図はプロセスのモデルを示すブロック図である。 （１）・・・プロセス ｆ２）、（３）・・・サンプラ （５）・・・サンプル値ＰＩＤ制御演算部（６）・・・
同定信号発生部 （７）・・・加算部 （８）・・・０次ホールド （９）・・・オンラインパラメータ同定部αＧ・・・伝
達関数演算部 αＤ・・・サンプル値制御定数演算部 ａ２・・・完了検出部 ０階・・・コントロール部 （７３１７） 代理人 弁理士 則 近 憲 佑 （
ほか１名）第２図 一将拘 第３図
図は、この動作を説明するタイミングチャートを示す図
、第３図はプロセスのモデルを示すブロック図である。 （１）・・・プロセス ｆ２）、（３）・・・サンプラ （５）・・・サンプル値ＰＩＤ制御演算部（６）・・・
同定信号発生部 （７）・・・加算部 （８）・・・０次ホールド （９）・・・オンラインパラメータ同定部αＧ・・・伝
達関数演算部 αＤ・・・サンプル値制御定数演算部 ａ２・・・完了検出部 ０階・・・コントロール部 （７３１７） 代理人 弁理士 則 近 憲 佑 （
ほか１名）第２図 一将拘 第３図
Claims (4)
- （１）制御対象となるプロセスをサンプル値制御するサ
ンプル値ＰＩＤ制御演算部を有するものにおいて、前記
サンプル値ＰＩＤ制御演算部で制御される制御ループ内
にパーシスチントリ・エキサイテイング信号からなる同
定信号を印加する同定信号発生部と、この同定信号発生
部で発生した同定信号を前記サンプル値ＰＩＤ制御演算
部の出力信号に加算して得られるプロセスへの入力信号
および前記プロセスの制“御量をサンプリングして得ら
れるプロセスの出力信号を入力して、これらの入力信号
と出力信号から、前記プロセスのパラメータを同定する
と、ともに、忘却係数信号を演算するオンラインパラメ
ータ同定部と、このオンラインパラメータ同定部で得ら
れるプロセスのパラメータから８（ラプラス演算子）領
域の伝達関数の低周波パラメータを演算する伝達関数演
算部と、この伝達関数演算部で演算した低周波パラメー
タから、前記サンプル値ＰＩＤ制御演算部の制御定数を
算出するサンプル値制御定数演算部と、前記忘却係数信
号と前記伝達関数の低周波パラメータから、プロセス特
性の同定を完了を判定する完了検出部と完了検出部から
の自動調整完了信号と、自動調整開始信号から前記同定
信号発生部、オンライン同定部、伝達関数演算部、完了
検出部サンプル値制御定数演算部の動作をコントロール
部とを具備してなることを特徴とするサンプル値ＰＩＤ
制御装置。 - （２）同定信号をＭ系列信号としたことを特徴とする特
許請求の範囲第１項記載のサンプル値ＰＩＤ制御装置。 - （３） オンラインパラメータ同定部を逐次近似最尤
度同定フィルタで構成したことを特徴とする特許請求の
範囲第１項記載のサンプル値ＰＩＤ制御装置。 - （４） オンラインパラメータ同定部で、同定残差と
共分散行列から忘却係数を演算したことを特徴とする特
許請求の範囲第１項記載のサンプル値ＰＩＤ制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8316582A JPS58201103A (ja) | 1982-05-19 | 1982-05-19 | サンプル値ｐｉｄ制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8316582A JPS58201103A (ja) | 1982-05-19 | 1982-05-19 | サンプル値ｐｉｄ制御装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58201103A true JPS58201103A (ja) | 1983-11-22 |
| JPH0454243B2 JPH0454243B2 (ja) | 1992-08-28 |
Family
ID=13794644
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8316582A Granted JPS58201103A (ja) | 1982-05-19 | 1982-05-19 | サンプル値ｐｉｄ制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58201103A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60150109A (ja) * | 1984-01-18 | 1985-08-07 | Hitachi Ltd | パラメ−タの同定方法 |
| JPS60218105A (ja) * | 1984-04-13 | 1985-10-31 | Toshiba Corp | 制御装置 |
| JPS62286101A (ja) * | 1986-06-04 | 1987-12-12 | Toshiba Corp | 多自由度マニピユレ−タの制御装置 |
| JPS63284603A (ja) * | 1987-05-18 | 1988-11-21 | Hitachi Ltd | プロセスプラント制御装置 |
| JP2009122855A (ja) * | 2007-11-13 | 2009-06-04 | Toshiba Corp | 制御パラメータ調整システム |
-
1982
- 1982-05-19 JP JP8316582A patent/JPS58201103A/ja active Granted
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60150109A (ja) * | 1984-01-18 | 1985-08-07 | Hitachi Ltd | パラメ−タの同定方法 |
| JPS60218105A (ja) * | 1984-04-13 | 1985-10-31 | Toshiba Corp | 制御装置 |
| JPH0434766B2 (ja) * | 1984-04-13 | 1992-06-09 | Tokyo Shibaura Electric Co | |
| JPS62286101A (ja) * | 1986-06-04 | 1987-12-12 | Toshiba Corp | 多自由度マニピユレ−タの制御装置 |
| JPS63284603A (ja) * | 1987-05-18 | 1988-11-21 | Hitachi Ltd | プロセスプラント制御装置 |
| JP2009122855A (ja) * | 2007-11-13 | 2009-06-04 | Toshiba Corp | 制御パラメータ調整システム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0454243B2 (ja) | 1992-08-28 |
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