JPS63214801A - ロバスト制御装置 - Google Patents
ロバスト制御装置Info
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- JPS63214801A JPS63214801A JP4905087A JP4905087A JPS63214801A JP S63214801 A JPS63214801 A JP S63214801A JP 4905087 A JP4905087 A JP 4905087A JP 4905087 A JP4905087 A JP 4905087A JP S63214801 A JPS63214801 A JP S63214801A
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- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 23
- 230000004044 response Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 1
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- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
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- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
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- Feedback Control In General (AREA)
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】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、ロデット、船舶、製鉄プラント、原動機など
の制御系全般に利用可能なロバスト制御装置に関する。
の制御系全般に利用可能なロバスト制御装置に関する。
第７図は、従来の鍾適ロバスト制御装置の一例を示すブ
ロック図であり、制御対＃！ＩＫ入力する制御信号は、
線形ロバスト制御理論により得られたｒインＫｌを掛け
るフィードバックダイン演算器２からの出力信号と、積
分器とｒインに、を掛ける演算器３からの出力信号とを
加算演算器４によシ加算したものでちる。上記演算器２
の入力は、制御対象１の状態をセンサーま九は推定器に
よシ得られた状態変数信号Ｘ（ｔ）である。また積分演
算器３への入力は、制御対象の出力信号ｙと、設定値信
号ｒ（ｔ）とを加算演算器５よシ合成し良信号Ｖ、（ｔ
）とする、制御対象の出力信号線適当なセンサにより計
測する。また制御対象１には、外部より外乱信号ｄ（ｔ
）が加わるとする。
ロック図であり、制御対＃！ＩＫ入力する制御信号は、
線形ロバスト制御理論により得られたｒインＫｌを掛け
るフィードバックダイン演算器２からの出力信号と、積
分器とｒインに、を掛ける演算器３からの出力信号とを
加算演算器４によシ加算したものでちる。上記演算器２
の入力は、制御対象１の状態をセンサーま九は推定器に
よシ得られた状態変数信号Ｘ（ｔ）である。また積分演
算器３への入力は、制御対象の出力信号ｙと、設定値信
号ｒ（ｔ）とを加算演算器５よシ合成し良信号Ｖ、（ｔ
）とする、制御対象の出力信号線適当なセンサにより計
測する。また制御対象１には、外部より外乱信号ｄ（ｔ
）が加わるとする。
従来の最適ロバスト制御系は、上記の様に構成している
が、このシステムは、システム行列Ａ。
が、このシステムは、システム行列Ａ。
Ｂの小さな変動と外乱の変動に対して比較的良い制御性
を保つことが知られている。しかし、制御用検出信号Ｘ
（ｔ）やｙ（ｌを得るために、推定器やオブザーバを用
いるとこのロバスト性がくずれ、上記の様な良い制御性
が得られないことや、また、制御対象自身の特性が大き
く変化すると、十分な制御が行えなくなるなどの欠点が
ある。さらにその制御をフィード／（ツク信号によシ行
っているため、制御機器の検出おくれなどのために、応
答速度を上げるＫは限界がある６また本制御系の基本ア
ルゴリズムである線形ロバスト制御装置では、制御対象
モデルが、明確に把握できない場合の設計特にゲインに
１ｅＫ、の決定ができない欠点がある。
を保つことが知られている。しかし、制御用検出信号Ｘ
（ｔ）やｙ（ｌを得るために、推定器やオブザーバを用
いるとこのロバスト性がくずれ、上記の様な良い制御性
が得られないことや、また、制御対象自身の特性が大き
く変化すると、十分な制御が行えなくなるなどの欠点が
ある。さらにその制御をフィード／（ツク信号によシ行
っているため、制御機器の検出おくれなどのために、応
答速度を上げるＫは限界がある６また本制御系の基本ア
ルゴリズムである線形ロバスト制御装置では、制御対象
モデルが、明確に把握できない場合の設計特にゲインに
１ｅＫ、の決定ができない欠点がある。
このように、従来の最適ロバスト制御装置の構成では、
制御対象１の特性が大きく変動したときや、制御機器要
素に遅れがある場合などに良好な制御性を得られない欠
点があった。
制御対象１の特性が大きく変動したときや、制御機器要
素に遅れがある場合などに良好な制御性を得られない欠
点があった。
そこで、本発明は、この点を解決すべく開発されたもの
で、制御対象の特性が十分把握できない場合の制御系の
設計や制御対象の特性が大きく変動したシ、外乱特性が
大きく変った場合にも十分対応できるロバスト制御装置
を提供することを目的とする。
で、制御対象の特性が十分把握できない場合の制御系の
設計や制御対象の特性が大きく変動したシ、外乱特性が
大きく変った場合にも十分対応できるロバスト制御装置
を提供することを目的とする。
〔問題点を解決する丸めの手段〕 。
本発明は上記目的を達成するため、口・々スト制御装置
において、設定値信号および制御信号を構成成分とする
ツイード７オアード信号を上記制御信号に付加するよう
ｋしえものである。
において、設定値信号および制御信号を構成成分とする
ツイード７オアード信号を上記制御信号に付加するよう
ｋしえものである。
上記のように従来の最適ロバスト制御系の制御対象に加
える入力信号に、フィードフォアード信号を加えて補正
しているので、制御対象の変動中外乱の変動に対応する
ことができる・ 〔実施例〕 以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する
。第１図は本発明の一実施例を示すもので、従来のロバ
スト制御装置（第７図、に示したもの）に学習型ツイー
ドフォアード制御系を付加した゛ものであり、その学習
を行うための信号として以下に述べるｕ（ｔ）とｎ（ｔ
）を利用してｕ、（ｔ）を、制御対象１の入力系に付加
したものである。即ち、設定値信号ｒ（ｔ）とフィード
バック信号Ｖ（ｔ）を加算演算器５によシ加算して信号
ｙ、（ｔ）を作り、この信号を積分及び掛算を行う演算
器３によ）演算してその出力信号と、フィードバックダ
イン演算器２の出力を加算演算器４により演算し、信号
Ｕ、（ｔ）を作る。次にこの信号ｕ、（ｔ）と学習演算
装置６の出力であるフィードフォアード信号（補正信号
＞ Ｕ、（ｔ）とを加算演算器７によシ演算し、制御入
力信号ｕ（ｔ）を作る。一方設定値信号「（ｔ）と制御
入力信号Ｕ（ｔ）を用いて、学習演算装置６によシツイ
ードフォアード信号Ｕ、（ｔ）を作り、この信号が、上
記の加算演算器１による演算に利用される。
える入力信号に、フィードフォアード信号を加えて補正
しているので、制御対象の変動中外乱の変動に対応する
ことができる・ 〔実施例〕 以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する
。第１図は本発明の一実施例を示すもので、従来のロバ
スト制御装置（第７図、に示したもの）に学習型ツイー
ドフォアード制御系を付加した゛ものであり、その学習
を行うための信号として以下に述べるｕ（ｔ）とｎ（ｔ
）を利用してｕ、（ｔ）を、制御対象１の入力系に付加
したものである。即ち、設定値信号ｒ（ｔ）とフィード
バック信号Ｖ（ｔ）を加算演算器５によシ加算して信号
ｙ、（ｔ）を作り、この信号を積分及び掛算を行う演算
器３によ）演算してその出力信号と、フィードバックダ
イン演算器２の出力を加算演算器４により演算し、信号
Ｕ、（ｔ）を作る。次にこの信号ｕ、（ｔ）と学習演算
装置６の出力であるフィードフォアード信号（補正信号
＞ Ｕ、（ｔ）とを加算演算器７によシ演算し、制御入
力信号ｕ（ｔ）を作る。一方設定値信号「（ｔ）と制御
入力信号Ｕ（ｔ）を用いて、学習演算装置６によシツイ
ードフォアード信号Ｕ、（ｔ）を作り、この信号が、上
記の加算演算器１による演算に利用される。
こ′ζ、で、上記学資演算装置６として例えば第２図（
２人力２出力の例）Ｋ示すように制御対象１への制御入
力信号ｕ（ｉ）を利用して、信号ネットワークを作り、
制御対象１の特性を学習するものであり、これには次に
述べる（１）１人力１出力系と（２）多入力多出力系の
アルがリズムを行うものあるいはこれ以外のものであっ
てもよい。
２人力２出力の例）Ｋ示すように制御対象１への制御入
力信号ｕ（ｉ）を利用して、信号ネットワークを作り、
制御対象１の特性を学習するものであり、これには次に
述べる（１）１人力１出力系と（２）多入力多出力系の
アルがリズムを行うものあるいはこれ以外のものであっ
てもよい。
（１）１人力ｌ出力系
τ乞（ｔ）’ｓ ｙ、（ｔ） （１１（ｔ）−２： ”
ｋＦｋ ）ｋｍｌ （ｌ ｍ＋ １〜ａ ）ｕ
ｒ（リー Σ ｗｋｔｋ（ｒ（ｔ））ｋ■１ ｙ １ （ｔ）−ｆ ｌ（ｒ（ｔ）） （２） 多入力多出力系 町、（１）−Σ ”’ｔｋｆｔｈ（ｒｌ（ｔ））ｋｍｌ
（ｌｘｌ〜ｍ）次に、第１図の
ように構成され虎口・苛スト制御装置の動作について説
明する。学習演算装置６０人力信号は、設定値信号「（
ｔ）と、制御対象１に入力する制御入力信号Ｕ（ｔ）
Ｏ両者である。これらの信号ｒ（ｔ） ＊ ｕ（ｔ）を
利用して制御対象ｌの変化や外純の変化に対応して演算
を行い、フィーＰ７オアード信号Ｕ、（ｔ）を得る・こ
のツイードフォアード信号Ｕ、（ｔ）は、制御実施中、
制御対象１や外乱変動に対応して適宜変化し、学習演算
装置ｄによる学資の初期は、信号の大きさは小さいが、
学習が進むにつれて、信号が増加して、学習が完全に行
なわれると、通常のフィードバックによる信号Ｕ、（ｔ
）が、フィード７オアード信号ｕ、（ｔ）Ｋ連続的に置
きかわり、制御系自体がフィート９フオワード制御系と
なり、応答特性が改善される。さらにこの段階で制御対
象１がさらに変化すると、学習演算装置６が学習を始め
、学習の初期は再び、フィードバックによる信号Ｕ （
ｔ）分が増加して、フィードフォアード信号ｕｒ（ｔ）
分がそれぞれ連続して減少して、主としてフィードバッ
クによる制御装置による信号系統により制御を行う。
ｋＦｋ ）ｋｍｌ （ｌ ｍ＋ １〜ａ ）ｕ
ｒ（リー Σ ｗｋｔｋ（ｒ（ｔ））ｋ■１ ｙ １ （ｔ）−ｆ ｌ（ｒ（ｔ）） （２） 多入力多出力系 町、（１）−Σ ”’ｔｋｆｔｈ（ｒｌ（ｔ））ｋｍｌ
（ｌｘｌ〜ｍ）次に、第１図の
ように構成され虎口・苛スト制御装置の動作について説
明する。学習演算装置６０人力信号は、設定値信号「（
ｔ）と、制御対象１に入力する制御入力信号Ｕ（ｔ）
Ｏ両者である。これらの信号ｒ（ｔ） ＊ ｕ（ｔ）を
利用して制御対象ｌの変化や外純の変化に対応して演算
を行い、フィーＰ７オアード信号Ｕ、（ｔ）を得る・こ
のツイードフォアード信号Ｕ、（ｔ）は、制御実施中、
制御対象１や外乱変動に対応して適宜変化し、学習演算
装置ｄによる学資の初期は、信号の大きさは小さいが、
学習が進むにつれて、信号が増加して、学習が完全に行
なわれると、通常のフィードバックによる信号Ｕ、（ｔ
）が、フィード７オアード信号ｕ、（ｔ）Ｋ連続的に置
きかわり、制御系自体がフィート９フオワード制御系と
なり、応答特性が改善される。さらにこの段階で制御対
象１がさらに変化すると、学習演算装置６が学習を始め
、学習の初期は再び、フィードバックによる信号Ｕ （
ｔ）分が増加して、フィードフォアード信号ｕｒ（ｔ）
分がそれぞれ連続して減少して、主としてフィードバッ
クによる制御装置による信号系統により制御を行う。
このようにして、制御対象１の変動中外乱変動に対して
、フィードバック制御系になったり、フィート９７オア
ード制御になったシあるいは、その両方を用いたりする
ことを連続的に行いうる。
、フィードバック制御系になったり、フィート９７オア
ード制御になったシあるいは、その両方を用いたりする
ことを連続的に行いうる。
通常のフィード７オアード制御では、学習演算がなく従
ってフィードフォアードの信号系統に制御入力信号Ｕ（
ｔ）を用いて行う演算がなく、その制御系は、制御対象
Ｊの特性が十分明確なときのみ設計が可能であシ、その
制御系は、制御対象の特性が変動したときには、十分な
性能を発揮しない。
ってフィードフォアードの信号系統に制御入力信号Ｕ（
ｔ）を用いて行う演算がなく、その制御系は、制御対象
Ｊの特性が十分明確なときのみ設計が可能であシ、その
制御系は、制御対象の特性が変動したときには、十分な
性能を発揮しない。
しかし、本発明に用いた学習演算装置６は、制御対象１
への制御人力信４ｕ（ｔ）を用いて、学習演算装置６に
よシ、制御対象１の特性を時々刻々学習するため、この
学習型フィード７オアード制御系は、制御対象の変動及
び外乱の変動に対しても、十分追従して、フィード７オ
アード制御が可能となる。
への制御人力信４ｕ（ｔ）を用いて、学習演算装置６に
よシ、制御対象１の特性を時々刻々学習するため、この
学習型フィード７オアード制御系は、制御対象の変動及
び外乱の変動に対しても、十分追従して、フィード７オ
アード制御が可能となる。
また第１図に示す制御系では、学習初期には、主として
フィードバック系統の信号ｕ （ｉ）で制御を・ 行うが、学習が進むにつれて、フィード７オアード制御
（学習演算装置６のフィードフォアード信号Ｕ、（ｔ）
）の信号成分が増加して、学習が完了すれば、制御対象
１への制御入力信号Ｕ（ｔ）のほとんどは、フィードフ
ォアード信号Ｕ、（ｔ）となシ、フィード７オアード制
御系となる。またこのとき制御対象１の特性変動や外乱
変動があれば、再び学習を始めこのときは再びフィード
バック信号Ｕ 、（ｔ）による制御となり、学習が進む
につれてフィード７オアード制御Ｕ 、（ｔ）の信号成
分が増加するという操作を繰り返すことになる。
フィードバック系統の信号ｕ （ｉ）で制御を・ 行うが、学習が進むにつれて、フィード７オアード制御
（学習演算装置６のフィードフォアード信号Ｕ、（ｔ）
）の信号成分が増加して、学習が完了すれば、制御対象
１への制御入力信号Ｕ（ｔ）のほとんどは、フィードフ
ォアード信号Ｕ、（ｔ）となシ、フィード７オアード制
御系となる。またこのとき制御対象１の特性変動や外乱
変動があれば、再び学習を始めこのときは再びフィード
バック信号Ｕ 、（ｔ）による制御となり、学習が進む
につれてフィード７オアード制御Ｕ 、（ｔ）の信号成
分が増加するという操作を繰り返すことになる。
以上の操作により、制御対象１の特性変動中外乱変動に
対しても良い制御性を実現できると同時に、制御対象特
性が十分把握できない場合においても良い制御特性を持
つ制御系を実現できる。
対しても良い制御性を実現できると同時に、制御対象特
性が十分把握できない場合においても良い制御特性を持
つ制御系を実現できる。
以上述べた本発明のロバスト制御装置を用いた場合の効
果について第３図〜第６図を参照して説明する。第３図
は第１図の設走値信号「（ｔ）の入力波形例（ステツブ
状入力）を示すものである。第４図は従来のロバスト制
御理論によシ最適制御系の設計結果のロバスト制御系の
出力波形を示すもので、ロバスト制御系設計時には、制
御対象の特性を明確に推定する必要があるが、今回の制
御対象は十分に把握しきれていないため、不明なところ
は適当にノｆラメータを設定する丸め、十分最適な系は
実現し得す、制御性（減衰特性、立ち上がり特性、その
他）は、期待するほどのものが得られないことを示して
いる。
果について第３図〜第６図を参照して説明する。第３図
は第１図の設走値信号「（ｔ）の入力波形例（ステツブ
状入力）を示すものである。第４図は従来のロバスト制
御理論によシ最適制御系の設計結果のロバスト制御系の
出力波形を示すもので、ロバスト制御系設計時には、制
御対象の特性を明確に推定する必要があるが、今回の制
御対象は十分に把握しきれていないため、不明なところ
は適当にノｆラメータを設定する丸め、十分最適な系は
実現し得す、制御性（減衰特性、立ち上がり特性、その
他）は、期待するほどのものが得られないことを示して
いる。
第５図は、上記で設計した制御系で制御対象を制御して
いるときに、制御対象特性が変化（固有値の変動、減衰
の変動がそれぞれ大きいとき）したときの出力波形（学
習！ｅ１）、も唸やむの制御系では制御しきれないこと
があることを示している。
いるときに、制御対象特性が変化（固有値の変動、減衰
の変動がそれぞれ大きいとき）したときの出力波形（学
習！ｅ１）、も唸やむの制御系では制御しきれないこと
があることを示している。
しかしこの系に上記した本発明の学習型フィードフォア
ード系を付加すると、学習前は、以前と同じ悪い特性で
あっても、学習が進むにつれて、制御性が改善され、第
６図の応答のようになる。
ード系を付加すると、学習前は、以前と同じ悪い特性で
あっても、学習が進むにつれて、制御性が改善され、第
６図の応答のようになる。
これは、学習演算装置６に全知全能の力があるわけでは
なく、ただ単に制御対象の特性をオンラインで同定して
、本来ロバスト制御系が持っている能力を引き出してい
るにすぎない、従って、制御性が改善されることは明ら
かである。
なく、ただ単に制御対象の特性をオンラインで同定して
、本来ロバスト制御系が持っている能力を引き出してい
るにすぎない、従って、制御性が改善されることは明ら
かである。
以上述べた本発明によれば、制御対象の特性が十分把握
できない場合の制御系の設計や、制御対象特性が大きく
変動し九シ、外乱特性が大きく変り九場合にも、十分対
応できるロバスト制御装置を提供するものである。
できない場合の制御系の設計や、制御対象特性が大きく
変動し九シ、外乱特性が大きく変り九場合にも、十分対
応できるロバスト制御装置を提供するものである。
第１図は、本発明によるロバスト制御装置の一実施例を
示すブロック図、第２図は第１図の学習演算装置の一例
を示すアルｆ９ズムを示す図、第３図〜第６図“は本発
明装置の作用効果を説明するための図、第７図は従来の
最適ロバスト制御装置の一例を示すブロック図である。 １・・・制御対象、２・・・フィードバックダイン演算
器、３・・・積分演算及び制御ｒイン演算器、４・・・
加算演算器、５・・・加算演算器、６・・・学習演算装
置、７・・・加算演算器。 出原人代理人 弁理士 鈴 江 武 彦箔 ３Ｉ！Ｉ 第４因 第５図 第６図 手続補正書 １．事件の表示 特願昭６２−４９０５０号 ２８発明の名称 ロバスト制御装置 ３、補正をする者 事件との関係 特許出願人 （８２０） 三菱重工業株式会社 ４、代理人 ７、補正の内容 （１）明細書節４頁１２行目に記載のｒ Ｕ （ｔ）と
ｎ（ｔ）を」をｒ Ｕ （ｔ）とｒ （ｔ）を」と訂正
する。 （２）図面の第１図、第２図および第７図をそれぞれ別
紙のように訂正する。
示すブロック図、第２図は第１図の学習演算装置の一例
を示すアルｆ９ズムを示す図、第３図〜第６図“は本発
明装置の作用効果を説明するための図、第７図は従来の
最適ロバスト制御装置の一例を示すブロック図である。 １・・・制御対象、２・・・フィードバックダイン演算
器、３・・・積分演算及び制御ｒイン演算器、４・・・
加算演算器、５・・・加算演算器、６・・・学習演算装
置、７・・・加算演算器。 出原人代理人 弁理士 鈴 江 武 彦箔 ３Ｉ！Ｉ 第４因 第５図 第６図 手続補正書 １．事件の表示 特願昭６２−４９０５０号 ２８発明の名称 ロバスト制御装置 ３、補正をする者 事件との関係 特許出願人 （８２０） 三菱重工業株式会社 ４、代理人 ７、補正の内容 （１）明細書節４頁１２行目に記載のｒ Ｕ （ｔ）と
ｎ（ｔ）を」をｒ Ｕ （ｔ）とｒ （ｔ）を」と訂正
する。 （２）図面の第１図、第２図および第７図をそれぞれ別
紙のように訂正する。
Claims (1)
- ロバスト制御装置において、設定値信号および制御信号
を構成成分とするフィードフォアード信号を上記制御信
号に付加することを特徴とするロバスト制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4905087A JPS63214801A (ja) | 1987-03-04 | 1987-03-04 | ロバスト制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4905087A JPS63214801A (ja) | 1987-03-04 | 1987-03-04 | ロバスト制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63214801A true JPS63214801A (ja) | 1988-09-07 |
Family
ID=12820255
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4905087A Pending JPS63214801A (ja) | 1987-03-04 | 1987-03-04 | ロバスト制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS63214801A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0254304A (ja) * | 1988-08-19 | 1990-02-23 | A T R Shichiyoukaku Kiko Kenkyusho:Kk | 非線形システム学習制御装置 |
| JPH0340106A (ja) * | 1989-07-07 | 1991-02-20 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | ロバスト制御装置 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61122720A (ja) * | 1984-11-20 | 1986-06-10 | Fujitsu Ltd | フイ−ドフオワ−ド補償付サ−ボ制御装置 |
-
1987
- 1987-03-04 JP JP4905087A patent/JPS63214801A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61122720A (ja) * | 1984-11-20 | 1986-06-10 | Fujitsu Ltd | フイ−ドフオワ−ド補償付サ−ボ制御装置 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0254304A (ja) * | 1988-08-19 | 1990-02-23 | A T R Shichiyoukaku Kiko Kenkyusho:Kk | 非線形システム学習制御装置 |
| JPH0340106A (ja) * | 1989-07-07 | 1991-02-20 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | ロバスト制御装置 |
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