JPS62184502A - 離散時間制御装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 以下の順序で本発明を説明する。

発明の分野 発明の概要 発明の背景 発明の目的 発明の構成と効果 実施例の説明 実施例の構成（第１図） 定常状態での制御（第２図） 過渡状態での制御（第３，４図） 本実施例の動作（第５．６図） 〔発明の分野〕 本発明は連続時間制御対象に対する離散時間制御装置に
関し、特に定常状態での制御に特徴を有する離散時間制
御装置に関するものである。

〔発明の概要〕

本発明は連続時間制御対象を制御する制御装置であって
、通常の制御時には制御対象に対して二値スイッチング
による操作をサンプリング間隔毎に行うと共に、過去の
制御量、操作量に基づいて制御対象のモデルのパラメー
タを推定し将来の数ステップにわたる操作量をそのモデ
ルに与えたときにその応答として予測される制御量シー
ケンスを推定し、最適の制御量となるように連続時間制
御対象を制御する離散時間型オンオフ適応制御機能を用
い、定常状態に達したときにはノイズによるモデルの劣
化を防ぐためパラメータの推定を停止し、既に推定され
たパラメータのモデルに基づいて将来の数ステップにわ
たる操作量をモデルに与えたときの応答として予測され
る制御量シーケンスを推定し、最適の制御量によって制
御対象を制御するようにしたものである。

〔発明の背景〕

プラスティック加工・工業炉・化学プラント等のプロセ
ス制御にはＰＩＤ制御装置が広く用いられている。この
ような制御装置を用いて制御対象を正しく制御するには
ＰＩＤパラメータを正しく設定する必要があるが、ＰＩ
Ｄパラメータのチューニングは現場のオペレータの経験
によるところが大きく、制御対象の特性が大きく変化し
たときにはこのパラメータを適切に設定することが困難
であった。そこで従来よりステップ応答法や限界感度法
を用いたオートチューニングＰＩＤ制御装置が提案され
ているが、チューニングのためにあらかじめ設定対象を
立上げ動作させる必要があり、立上り時や設定値変更の
応答性と定常状態の安定性とを両立させることは困難で
あった。

一方連続量の制御対象に対して安価で堅牢な二値スイッ
チングアクチュエータを用いるという要請から、離散時
間型オンオフ・スイッチング適応制御装置（アダプティ
ブスイッチングコントロール：以下ＡＳＣという）が提
案されている（特願昭５９−１１３７８１号）。このＡ
ＳＣは温度制御等の比較的時定数の大きい制御対象に対
して、従来のＰＩＤコントローラに比べて立上り特性や
外乱に対する整定性において極めて優れていることが知
られている。

しかしながらこのような従来の適応制御装置では、定常
状態に入ると制御量の変化が小さくＳ／Ｎ比が悪くなる
。従ってノイズの影響が大きく表れ制御量から正確なパ
ラメータを推定することが困難となる。特に特性変動が
大きい系では新しいデータにより重みを付けるため、過
渡状態での制御時に得られたデータの影響が少なくなり
不正確なパラメータとなって制御性能が悪くなってしま
うという問題点があった。そこで定常状態に達したとき
にマニュアル操作によってパラメータの推定及び更新を
禁止し、モデルのパラメータを固定することが考えられ
るが、その際の操作が複雑になるという問題点があった
。又マニュアル操作によってパラメータの推定を停止す
る場合には停止時点が均一でなく制御性能に大きな影響
を及ぼすという問題点もあった。

〔発明の目的〕

本発明は連続時間制御対象に対する制御装置であって、
ＡＳＣ機能を用いて制御対象を制御すると共に、定常状
態に達すれば複雑なマニュアル操作を要することなく自
動的にパラメータの推定を停止して適応制御を続けるこ
とができる離散時間型制御装置を提供することを目的と
する。

〔発明の構成と効果〕

本発明は連続時間制御対象を制御する離散時間制御装置
であって、連続時間制御対象の制御量を所定のサンプリ
ング間隔毎に検知するサンプリング検知手段と、連続時
間制御対象に対して二値のスイッチングによる操作をサ
ンプリング間隔毎に行う二値スイッチングアクチュエー
タと、サンプリング検知手段の出力及び目標値に基づい
て制御量が目標値に近づき定常状態に達したことを検出
する定常状態検出手段と、連続時間制御対象の離散時間
型モデルを用い、該モデルを制御対象に適応させるため
モデルのパラメータを二値スイッチングアクチュエータ
への操作量とサンプリング検知手段より検知された制御
量とに基づいてサンプリング間隔毎に推定、更新し、い
くつかのサンプリング間隔に渡って取り得る可能な操作
量シーケンスが離散時間型モデルに与えられたときにそ
の応答として予測される複数のサンプリング間隔に渡る
予測された複数の制御量シーケンスを選択して二値スイ
ッチングアクチュエータに対する操作量を決定し、定常
状態検出手段より定常状態が検出されたときにモデルの
パラメータ推定を停止し既に推定されたパラメータに基
づいて二値スイッチングアクチュエータに対する操作量
を決定する離散時間型適応オンオフ制御手段と、を具備
することを特徴とするものである。

このような特徴を有する本発明によれば、離散時間型適
応オンオフ制御手段によって制御対象に対して制御を行
うと共に定常状態に達すればパラメータの推定を停止し
、既に推定されたパラメータを有する離散時間型モデル
に基づいて操作量を演算し制御対象に与えている。この
ため定常状態ではＳ／Ｎ比が悪くなってもそれに基づい
てパラメータが変化せず制御性能を一定に保つことがで
きるという効果が得られる。又制御対象の特性変化や目
標値の変更等により定常状態になくなった場合には、パ
ラメータの推定及び更新を行って再び離散時間型モデル
を算出すれば制御対象の変化に対してもモデルを適応さ
せることができ、正確なパラメータによって制御対象を
制御することができる。

〔実施例の説明〕

（実施例の全体構成） 第１図は本発明の一実施例による離散時間制御装置の概
念的構造を示すブロック図である。離散時間型オンオフ
・スイッチング適応制御は二要素、即ちパラメータ推定
と予測スイッチング・オンオフ制御とから成り立ってい
る。制御対象１は例えば加熱炉とし、アクチュエータ２
によって操作量が加えられる。アクチュエータ２は例え
ば加熱手段でありリレー等によりオンオフ制御される。

又制御対象ｌの温度等の制御量が一定のサンプリング間
隔Ｔ毎にセンサ等のサンプリング手段３より取出される
。ここではパラメータ推定のために等時間間隔Ｔで測定
された制御＠　Ｙ　（ｋｌと実際の制御対象１に加えら
れる操作量Ｕ（ｋｌとが用いられる。

そしてこられの値Ｙ（ｋｌ、　Ｕ（ｋ）がら、動作開始
時点における操作量と制御量の基準値Ｕｏ　　（＝Ｏ）
及びＹｏ　　（＝Ｙ（ｏｌ）の直流成分を滅じて制御量
と操作量を次式で表す。

ｙ（ｋ）＝Ｙ（ｋ）　−Ｙ。

ｕ　（ｋ）　＝　Ｕ　（ｋｌ　−Ｕ　ｏ　　　　　　　
　　　−−−−−−ｉｌｌここでｋは時間を離散的に表
すためのパラメータであって、時間はサンプリング間隔
Ｔを用いてｋ・Ｔ　（ｋ＝ｏ、１．２−・・−）で表さ
れる。これらの操作量ｕ（ｋｌと制御量ｙ（ｋｌがパラ
メータ推定ブロック４において用いられ、制御対象の離
散時間型モデル５が決定される。この離散時間型モデル
は次式で与えられる。

ここでＧは制御対象の伝達関数、ｚ　−ｄは無駄時間式
で与えられる。ここで゛は推定された値であることを表
している。

Ａ　（ｚ−’）　＝　１　＋ａｌ　・ｚ−’＋−−−−
−−＋’ａｎ　−２−”Ｂ　（ｚ　−’）　＝ｂｌ　・
ｚ−’−’＋−−−−−−−−４ｂｎ−ｚ　−１１−’
−−−−＋３１ ａｌ、　−−−−−、ａｎ、　ｂｌ、　−・−−−−−
、ｂｎがパラメータ推定ブロック４により推定されるべ
きパラメータである。

モデルの次元ｎ及び無駄時間ｄ−Ｔのステップ数ｄは制
御されるべき制御対象により適宜選択される。

時間に−Ｔにおける離散時間型モデル５はパラメータａ
ｔ　、ｂｉ　　（ｉ　＝　１．−−−−−−、ｎ）及び
ｕｉ（ｔ　＝　（ｋ−ｎ−ｄ＋１）　、　−一−−−，
（ｋ−ｄ））及びｙｉ（ｉ−（ｋ−ｎ＋　１　）、　−
−−−−−−、ｋ　）により完全に記述される。

第２図＋８１は時間に−Ｔにおける離散時間型モデル５
を記述するための操作量ｕｉと制御量ｙｉとを同一時間
軸上に示したものである。これらのパラメータＳｔ、ｂ
ｉ及び操作量ｕｉ、制御量ｙｉはベクトルの形で次のよ
うに記述される。記号−はベクトルであることを表して
いる。

パラメータ・ベクトル ＝　（ａｌ−−−−−−ａｎ　ｌ　ｂＬ−−−−−−ｂ
ｎ）”　　　　−−−−−−（４１信号ベクトル ｘ　　（ｋｌ１）　−（−ｙ　（ｋＬ−−−−−−−−
ｙ　（ｋ−ｎ＋　１　）ｌ　ｕ　（ｋ−ｄ）　−−−−
−−−ｕ　（ｋ−ｄ−ｎ＋　１　））Ｔ次にこのパラメ
ータ推定法について説明する。

パラメータの推定は例えば逐次最小２乗推定法によって
行われ、損失関数のいわゆる方程式残差ｅ（ｋｌを最小
にすることにより実現される。

ｅ　（ｋｌ＝　）’　（ｋｌ　−ｘ”（ｋｌ　・ｅ　（
ｋ−１）　　　　−一−−−−（７１パラメータ・ベク
トルＬの逐次推定は、補正項即ち方程式残差ｅ（ト））
と補正ベクトルｇ（ｋ）との積を１つ前のパラメータ・
ベクトル／？（ｋ−１）に加えることにより実行される
。即ち逐次推定方程式は補正ベクトルｇ　（ｋｌはスカ
シ（第（１０）式）とパラメータ残差の正規化された共
分散行列（第（１１）式）とを含む。

１淋）−一・旦（ｋ−１）＼４（ト）ｌ　　　　　−−
−−−−（９１α２（ト）） α（ｋ）＝入（ｋ）・上（ｋ−１）・入（ト））十ρ；
０〈ρ≦１　　　−−−−−（１０）Ｐ（ｋｌ＝　　（
１−ｇ（ｋｌ　−ｘＴ（ｋｌ）　　・Ｐ　　（ｋ−１）
／Ｐ−・−・（１１） （±＝単位行列） 第（１０）式及び（１１）式の適応係数ρ（０＜ρ≦１
）は今回のサンプリングによる修正項をそれ以前のデー
タによる推定パラメータに対してどれだけの重みをつけ
るかを示す係数であり、このρによって過去の測定値よ
りも現在のデータの方が大きく評価される。例えばρ＝
１とすれば重みづけは行われず特性変化のゆるやかな系
に対して有効であり、ρ〈１のようにρを選択するとパ
ラメータがより大幅に変更される。このようにしてパラ
メータ変更の余裕がより大きくなり、時間的に変化する
制御対象への追従がより容易になる。

このパラメータ推定の一般的な記述は次の文献に示され
ている。

”Ａｓｔｒ’ｏｍ　／　Ｅｙｋｈｏｆｆ　ｒシステム同
定法」−実測Ｓｙｓｔｅｍ　　Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔ
ｉｏｎ　−Ａ　　５ｕｒｖｅｙ　）　ＪＡｕｔｏｍａｔ
ｉｃａ　、　　Ｖｏｌ、’Ｌ　ｐｐ、　１２３−１６２
＋　ＰｅｒｇａｍｏｎＰ　ｒｅｓｓ＋　１９７１　　及
びＶ、　５ｔｒｅｊｃ　　ｒ最小２乗バラメータ推定法
（Ｌｅａｓｔ　　５ｑｕａｒｅｓ　　Ｐａｒａｍｅｔｅ
ｒＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ　　）　　Ｊ　Ａｕｔｏｍａｔ
ｉｃａ　　、　　Ｖｏｌ、１６　＋　　ｐｐ。

５３５−５５０＋　　Ｐｅｒｇａｍｏｎ　　Ｐｒｅｓｓ
、　　１９８０ａこのようにして得られた離散時間型モ
デル５は次の予測オンオフ・スイッチング制御において
次のサンプリング間隔で制御対象１に与えるオンオフ操
作量を決定するために使用される。この離散時間型モデ
ル５に基づいて未来の制御量シーケンス（一連の制御量
）ヱｉが予測ブロック７によって予測される。この制御
量シーケンスＹｉは未来の操作量シーケンス発生ブロッ
ク６によって発生した一連の操作量−Ｕｉに対する離散
時間型モデル５の応答である。アクチュエータ２の操作
量は二つの動作レベルｕ−８とｕ＋＋＋ｉｎＬか取りえ
ないから、予測ステップ数をｒとすると未来の操作量シ
ーケンス発生ブロック６から発生する２１個の全ての操
作量シーケンスはあらかじめわかっている。未来のｒ予
測ステップにおける２ｒ個の操作量シーケンスは次式で
与えられる。

Ｕ　ｉ　（ｋｌ１）＝　（ｕ　　（ｋｌ１）−−−−−
ｕ　０１−−−−−−−　　ｕ　　（ｋ十ｒ））　Ｔ；
　１≦ｉ≦２’　　　　−−−（１２）ここで ｕ　（３１（−（ｕ　１ｎａＸＩ　　ｕ　５ｔｎ）この
ような操作量シーケンスＵｉに対する上述の離散時間型
モデル５の応答として予測される未来の制御量シーケン
スＹｉ　は次式で与えられる。

制御量の予測は次式に示すように推定された値を用いて
計算することにより行われる。

ここで１≦ｊ≦ｄ＋ｒ このようにして導かれた予測制御量のうちｙ（ｋｌ１）
　、　−−−−−−−、ｙ　（ｋｌｄ＋１）は既に決定
されている値に基づく予測値である。これが第２図（ｂ
ｌに示す無駄時間上の予測である。又その後のｒ個の予
測ステップ内では起こりうる操作量シーケンスＵｉによ
って生じる全ての制御量シーケンス−Ｙｉが第（１５）
式を計算することにより導かれる。これが第２図（ｂ）
に示す予測時間上の予測である。

（定常状態での制御） こうして得られたＹｉは評価機構８に与えられ、目標値
Ｗｋと比較される。定常状態では目標値Ｗｋは一定であ
ると仮定される。そして制御量シーケンスベクトルＹｉ
　と比較するために必要な目標値が目標値ベクトル異（
ｋｌ　１　）として表される。

異（ｋｌ１）　＝　（ｗ　（ｋｌｄ＋２）−−−−−−
−ｗ　（ｋ＋ｄ＋ｒ＋　１　））’・−−−−−−（１
６） 実際上はコスト関数として積分演算がしばしば用いられ
ており、そこでは制御量と目標値との差に適当な重みを
つけてその値が最小になったときにその制御量は最適で
あると評価される。従ってオンオフ・スイッチング適応
制御における予測は次の積分演算の離散時間近似により
評価される。

ここでＩ（ｋｌｊ）はワンステンプコスト関数■であり
、例えば次式が用いられる。

１（ｋｌｊ）　＝　ｊ　ｌ　（ｙ（ｋｌｄ＋１＋Ｄ　−
ｔｍ（ｋｌｄ＋１＋ｊ）　１（ｊ：重み）　　　　　−
−−−−・・（１７）最適操作量の選択ブロック９では
こうしてブロック６によって発生した未来の操作量シー
ケンスＵｉのうち、最適の操作量シーケンスが選択され
てブロック１０及び１１に加えられる。ブロック１０は
無駄時間要素であって、選択された最適操作量が無駄時
間ｄ−Ｔだけ遅延されてパラメータ推定ブロック４に加
えられる。又ブロックｌｌは操作量Ｕ（ト））の保持ブ
ロックであって、次の操作量が加えられるまでアクチュ
エータ２を与えられた操作量に保持するものである。

尚ブロック９の操作量選択において、目標値Ｗ（ｋｌが
一定の定常状態の制御ではマルチステップコスト関数Ｊ
によってマルチステップ最適化が行われる。

又目標値Ｗ（ｋ）と現在値が異なる過渡状態における制
御対象の制御では、ワンステンプコスト関数Ｉを用いた
ワンステップ最適化が行われる。そしていずれの場合に
も予測された制御量シーケンスに従って制御対象１に加
えられるべき操作量の実際の値が次のサンプリング時に
一定に保たれるか、又反対のレベルにスイッチングされ
るかが決定される。この２つの制御方式のどちらを適用
させるかは目標値シーケンス及び制御量シーケンスに依
存して決定される。定常状態制御方式から過渡状態制御
方式への切換えは、例えば偏差（目標値Ｗと測定された
制御量ｙとの差）の絶対値ｌｙｄｌ−ｌｙ−ｗｌが目標
値の変更後、初めて０．５％・Ｙｈ　（Ｙｈは制御可能
なフル・レンジである）よりも小さな値になった場合に
行われる。従って定常状態制御方式は過渡状態が充分に
安定するまでは用いられない。

さて本発明では、定常状態に達して所定時間を経過する
と離散時間型モデルを構成するためのパラメータの推定
自体を停止するようにしている。

定常状態判定ブロック１２はこの判定を行うものであっ
て、目標値Ｗ　（ｋ）とサンプリングブロック３より制
御量Ｙ（ｋｌが与えられている。定常状態判定ブロック
１２はサンプリング間隔毎にインクリメントされる定常
状態判定カウンタと推定フラグを有しており、制御量Ｙ
（ｋ）が例えば目標値Ｗ（ｋｌの±０．５％内の範囲に
あり、所定時間を経過すれば推定フラグを立ててパラメ
ータの推定を停止するものである。尚過渡状態での制御
と定常状態での適応制御の切換え時点及び定常状態に達
してパラメータ推定を停止する際の切換時点は夫々独立
して判断されるものとする。

（過渡状態の制御方式） 過渡状態制御では離散時間型モデル５が将来の複数のサ
ンプリングステップに渡って最適の過渡特性を与える二
値操作量レベルの切換時点が算出される。第３図＋８１
は連続時間制御における過渡状態の制御量の変化を示す
グラフ、第３図（ｂ）は離散時間型制御における過渡状
態の制御を示すグラフである。第３図（ａ）において時
刻ｔ０に目標値がＷｌからｗ２に変更されたものとする
と、制御量ｙ（ｔ）は時間の経過と共に新しい目標値−
２に近づいていく。

そして時刻ｔ０より後の時点ｔ２において制御量ｙ２が
次式 ％式％（１） となるような操作量レベルの最適の切換時点ｔ、が存在
する。そして時刻ｔ１に操作量を切換えれば新しい目標
値−２に早くオーバーシュートなく最適の過渡特性で変
化させることができる。

離散時間制御においてもサンプリング時間Ｔが十分小さ
ければ時間ｔ＋　　ｊｏは時間（ｉｌ−ｉｏ）Ｔで近偵
することができるので、この特性を実現することができ
る。第３図（ｂｌにおいて一点鎖線は時刻（＋＋　　２
）から始まる予測時間内において次のサンプリング間隔
後に反対レベルに切換えられる操作量ｕ（＋１とそれに
対応する制御量ｙ　（ｉｌを示している。又実線は時刻
（＋＋　　１）から始まる予測時間内の操作量及び制御
量の予測値を示している。過渡状態の制御は予測された
未来の制御量）ｌ　（ｋｌが新しい目標値Ｗ２に到達す
るまでの制御であるから、予測のためには制御量の極値
点ｙ−の位置を決定するだけで充分である。過渡状態の
あるサンブリング時点ｉにおいて操作量シーケンス発生
ブロック６によるｒ個の予測ステップの二値操作量シー
ケンスとして 目標値変化（ｗｚ　　ｗ＋）が正の場合Ｕ　（ｉ　＋　
１）　＝　（ｕ　ｍｍｘ、　ｕ　ｍｉｎ、　−−−−−
−ｕ　ｍ１ｎ）　Ｔ−・−−−−−（２０）目標値変化
（ｗｚ　　ｗ＋）が負の場合Ｌｌ　（ｉ　＋　１）　＝
　（ｕ　ｍ＋＊、　ｕ　ＩＩＩＩＩＸ、　−−−−−−
−ｕ　ＩＩＩＩＩＸ）　’−・’−（２１）の操作量シ
ーケンスを発生したものとすると、予測ブロック７によ
る予測制御量シーケンスが次式のように予測される。

ｙ（＋＋１）＝（ｙ（＋＋２）、　　−−−−−−−ｙ
（＋＋ｒ＋１））評価機構８はこうして得られた予測制
御量シーケンスの極値点の位置によって次のサンプリン
グ時点における操作量Ｕ　（ｉ　＋　１）を切換えるか
どうかを決定する。例えば第４図に示すように目標値変
化が正の場合、前回のサンプリング間隔で予測された制
御量シーケンスを一点鎖線で示し、実線は（２０）式に
基づいて今回予測された二種類の制御量ジ−ケンスミ、
ｂを夫々示している。予測制御量シーケンスａのように
極値点３’ｅｘでの目標値偏差ｙａ（＝Ｗｚ　　Ｖｅｘ
）が前回のサンプリング１％ｉ隔で予測された目標値偏
差Ｙａｏより小さく正の値を持つ場合（ｙａ＞Ｙａｏ、
Ｖａ＞Ｏ）には（２０）式の操作量シーケンスは最適と
考えられ、操作量ｙ（＋＋１）はＵ−ａχに保持される
。又予測制御量シーケンスｂのように極値点で目標値偏
差ｙ４の符号が変わった場合には、次のサンプリング間
隔のための操作量が切換えられる。更に第４図の曲線ｃ
、ｄに示すように真の極値が存在しない場合には予測ス
テ、７プの最終端の値を極値と扱うことによって同様の
処理を行う。このように予測制御量シーケンスの極値点
における偏差カー、〈向のとき最小の正数、Ｈ＋　＞＠
、のとき最大の負数をとるときにその制御量シーケンス
を最適・と見なして過渡状態での離散時間制御を行う。

続いて最適操作量シーケンス選択ブロック９はこうした
評価機構８の評価に応じて操作量シーケンス発生ブロッ
ク６により発生した操作量を選択し、無駄時間プロ・ツ
ク１０とホールドブロック１１に加えるものである。

（本実施例の動作） 次に本実施例による離散時間制御装置の動作について第
５図のフローチャート及び第６図のタイムチャートを参
照しつつ説明する。動作を開始するとまずルーチン２１
において目標値Ｗ　（ｋ）の変更があったかどうかをチ
ェックする。目標値の変更があれば推定フラグをセット
しくステップ２２）、この変更がなければステップ２２
を介することなくステップ２３に進んで制御量が目標値
の±０．５％以内にあるかどうかをチェックする。この
範囲内になければ定常状態には達していないのでステッ
プ２４に進んで定常状態判定ブロック１２内の定常状態
判定カウンタをクリアし、ステップ２９において推定フ
ラグがセットされているかどうかをチェックする。この
場合には推定フラグがセットされているので前述したよ
うにサンプリングブロック３からの制御量に基づいてパ
ラメータ推定ブロック４で離散時間型モデル５のパラメ
ータを推定し、そのモデルに基づいて未来の操作量シー
ケンスを発生させてその応答を予測し適応制御を行う。

適応制御では前述したように制御量が目標値と異なって
いる場合には過渡状態における制御を行い、これがほぼ
一致すれば定常状態による制御を行う。

そしてステップ２１に戻って目標値が変更があったかど
うかをチェックし以後同様の処理を繰り返す。

さてステップ２３において制御量が目標値の±０．５％
以内に入れば、ステップ２５に進んで定常状態判定カウ
ンタが所定数Ｎ以下であるかどうかをチェックする。こ
の値以下であればステップ２６に進んで定常状態判定カ
ウンタをインクリメントし、ステップ２７に進んでカウ
ンタの計数値がＮに等しいかどうかをチェックする。こ
の値がＮに等しくなれば推定フラグをクリアしくステッ
プ２８）　、Ｎに等しくなければこの処理を行うことな
くステップ２９に進んで同様の処理を繰り返す。

例えば第６図に示すように時刻ｔ３において目標値がＷ
ｋｌからＷｋ□に変更された場合にはステップ２２にお
いて推定フラグがセットされる。それ以後定常状態に達
するまではルーチン３０．３１において過渡状態での適
応制御が行われ、目標値Ｗｋ□に達２．３ すると定常状態での適応制御が行われる。そして目標（
直Ｗ。の０．５％以内に入ればステップ２３からステッ
プ２５に進んでこのループを通過する毎に定常状態判定
カウンタがインクリメントされる。従って所定時間を経
過する時刻ｔ４にはカウンタの計数値がＮに達して推定
フラグがクリアされる。従って以後はステップ２９を介
してステップ３０のパラメータ推定更新ルーチンを通過
することなく既に推定したパラメータのモデルに基づい
ての制御が行われる。又時刻ｔ、において目標値がＷｋ
ｌからＷ、３に切換えられた場合にも、定常状態に達し
て所定時間経過した時刻ｔ６にパラメータの推定を停止
して既に推定したパラメータのモデルに基づいて制御を
行う。こうすれば定常状態においてノイズ等の影響で制
御量が異なった場合にもそれに基づいて誤ったパラメー
タが設定されることがなく、正確な適応制御を続けるこ
とができる。

尚本実施例では目標値の変更があったときにのみ推定フ
ラグをセントし以後パラメータの推定を行って適応制御
するようにしているが、目標値の変更がなくても制御量
が目標値の所定範囲、例えば±１％の範囲を逸脱すれば
推定フラグをセントするようにしてもよい。そうすれば
制御量が外乱によって変化したものでなく制御対象の状
態変化によってモデルが適応できなくなった場合には、
再びパラメータの推定を行うことによって制御対象の変
化に合わせたモデルを推定し、それに基づいて適応制御
を継続することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例による離散時間制御装置の全
体構成を示す概略ブロック図、第２図は時間軸上に表さ
れた操作量、制御量、無駄時間及び予測時間を示す図で
あり、第２図（ａｌはモデルを記述するための操作量及
び制御量、第２図（ｂｌは制御量の予測における操作量
シーケンス及び制御量シーケンスを表している。第３図
は過渡状態において操作量を一回切換えた場合に制御量
が新しい目標値に近付く様子を示す図であり、第３図（
ａｌは連続時間制御の場合、第３図（ｂｌはＡＳＣｌ＃
Ｉ御機能ブロックによる離散時間制御の場合の図、第４
図は予測制御量シーケンスとその評価を表す図である。 又第５図は本実施例による離散時間制御装置の動作を示
すフローチャート、第６図は動作時の制御量の変化を示
すタイムチャートである。 １−・−・−制御対象　　２−−−−−−−アクチュエ
ータ　　３−−−−−−−サンプリング手段　　４−−
−−−−−パラメータ推定ブロック　　５−−−−−−
離散時間型モデル　　６−−−−−−未来の操作量シー
ケンス発生ブロック　　７−−−−−−予測ブロック　
　８−−−−−−一評価機構　　９−一一一−−−最適
操作量選択ブロック　　１０−−−−−−一遅れ時間ブ
ロック　　１１−−−−−−ホールドブロック　　１２
−−−−−−一定常状態判定ブロック 特許出願人　　　立石電機株式会社 代理人　弁理士　岡本宜喜（他１名） 第５図 開始　　Ｂ 標イｉｆ：更　　　Ｎ びわ、ビか ７ラゲ乞５・ト　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　Ａ、。、５、Ｎ２９ 以Ｐ１が　　　　　　　　　　　　　　２４　　　　７
ラ　　　　Ｎ莞東収に、杓χ　　　　　　５”１５ ２５　　　　　　　　　　　カリンタ亀７り７鴎　　Ｎ
　　　　　３ｏ　、、。５．−。 カリンタくＮ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　嶺Ｉ連・史１咋第６図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）連続時間制御対象を制御する離散時間制御装置で
   あって、 前記連続時間制御対象の制御量を所定のサンプリング間
   隔毎に検知するサンプリング検知手段と、前記連続時間
   制御対象に対して二値のスイッチングによる操作を前記
   サンプリング間隔毎に行う二値スイッチングアクチュエ
   ータと、 前記サンプリング検知手段の出力及び目標値に基づいて
   制御量が目標値に近づき定常状態に達したことを検出す
   る定常状態検出手段と、 前記連続時間制御対象の離散時間型モデルを用い、該モ
   デルを制御対象に適応させるためモデルのパラメータを
   前記二値スイッチングアクチュエータへの操作量と前記
   サンプリング検知手段より検知された制御量とに基づい
   て前記サンプリング間隔毎に推定、更新し、いくつかの
   サンプリング間隔に渡って取り得る可能な操作量シーケ
   ンスが前記離散時間型モデルに与えられたときにその応
   答として予測される複数のサンプリング間隔に渡る予測
   された複数の制御量シーケンスを選択して前記二値スイ
   ッチングアクチュエータに対する操作量を決定し、前記
   定常状態検出手段より定常状態が検出されたときにモデ
   ルのパラメータ推定を停止し既に推定されたパラメータ
   に基づいて前記二値スイッチングアクチュエータに対す
   る操作量を決定する離散時間型適応オンオフ制御手段と
   、を具備することを特徴とする離散時間制御装置。