JPS6346505A - 適応制御装置 - 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】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、プロセスの最適調整を行なう適応制御装置の
改良に関する。

（従来の技術） 適応制御装置は、プロセスの同定を行なうと共にセルフ
チューニングレギュレータ方式（以下ＳＴＲ方式と略称
する）あるいはモデル規範形適応制御方式（以下ＭＲＡ
Ｃ方式と略称する）などの制御方式を実行し、プロセス
の特性変化に応じた制御を行なうものとなっている。こ
こで、ＳＴＲは、プロセスの制御出力を所定サンプリン
グ期間毎に受け取って現時点までに受け取った制御出力
からプロセスのパラメータを適応制御アルゴリズムにし
たかって推定し、この推定値からプロセスを最適に制御
するものである。一方、Ｍ　ＲＡ　Ｃは良好な応答を示
す規範モデルを設定し、この規範モデルに応じてプロセ
スへの操作出力を、３！Ｊ節して制御を行なうものであ
る。

ところで、上記Ｓ　Ｔ　ＲおよびＭ　ＲＡ　Ｃにはそれ
ぞれ多くの適応制御アルゴリズムが提案されており、こ
れにより制御パラメータの設定が行なわれているが、こ
れらはいずれも全てのプロセスに適用できる完全なアル
ゴリズムであるとはｄい難かった。これに対し、従来の
適応制御装置においては、いずれか１つの適応制御アル
ゴリズムのみを搭載してプロセス制御を実行するのが一
般的である。このため、適用可能なプロセスを限定せざ
るを得なかった。

また、最近では、適応制御アルゴリズムとしてステップ
応答法と限界感度法との２つのアルゴリズムを搭載でき
る適応制御装置が提案されている（特開昭６０−２１５
２０４号公報、特開昭６０−２１５２０９号公報等）。

しかるに、この装置においても、ステップ応答法または
限界感度法のいずれか一方を初期条件に応じて選択する
だけであり、両アルゴリズムを併用して双方のアルゴリ
ズムの欠点を補いながら最適な制御パラメータを設定す
るというものではなかった。

（発明が解決しようとする問題点） このように、従来の適応制御装置においては、適用可能
なプロセスが限定される上、常に最適な制御パラメータ
を設定できるわけではなく、信頼性に乏しいものであっ
た。

本発明はこのような事情に基いてなされたものであり、
その目的とするところは、広範囲にわたって常に最適な
適応制御を実行することができ、信頼性の向上をはかり
得る適応制御装置を提供することにある。

［発明の構成］ （問題点を解決するための手段） 本発明は、上記問題点を解決し目的を達成するために、
制御入力を受け制御パラメータにしたがってプロセスに
対する操作出力を得る調節部に対し、上記制御パラメー
タを算出すべく複数の適応制御アルゴリズムを有する適
応手段を備え、この適応手段における複数の適応制御ア
ルゴリズムにより得られたそれぞれの制御パラメータを
比較部にて比較することにより最適な制御パラメータを
決定するようにしたものである。

（作用） このような手段を講じたことにより、常にプロセスの特
性、状況に応じた最適な制御パラメータが調節部に与え
られ、この調節部により上記制御パラメータに基いた操
作信号がプロセスに出力されて、プロセスの適応制御が
実行される。

（実施例） 以下、本発明の一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の概略構成を示すブロック図
である。本発明の適応制御装置は、制御人力１ａを受け
制御パラメータにしたがってプロセス２に対する操作出
力１ｂを得る調節部１と、前記制御パラメータを算出す
べく複数の適応制御アルゴリズムををする適応手段３、
およびこの適応手段３における複数の適応制御アルゴリ
ズムにより得られた制御パラメータを比較し、このパラ
メータ値を調節部１の制御パラメータとして設定するか
、あるいはこのパラメータ値に基いて新たに制御パラメ
ータを算出する比較手段４を備えた設計部５とからなる
。なお、第１図中３ａは適応手段人力＋’　３　ｂは適
応手段出力　（制御パラメータ）、４ｂは比較手段出力
（制御パラメータ変更信号）、２ｂはプロセス制御量を
示している。

第２図は本実施例において調節部１としてＰＩＤコント
ローラ１０を使用した場合の具体的構成を示すブロック
図である。この場合、プロセス制御量（ＰＶ）２ｂと目
標値Ｓｖとを比較器１１にて比較し、その偏差Ｅに対応
する操作量ＭＶをＰＩＤコントローラ１０にて算出し、
プロセス２へ操作出力１ｂとして出力するものとなって
いる。ここで、ＰＩＤコントローラ１０の特性Ｃ（ｓ）
は次の（１）式にて与えられる。

Ｃ（ｓ）＝Ｐ　［１＋（１／Ｉｓ）＋Ｄｓｌ・・・（１
） ただしく１）式においてＰは比例ゲイン、　　Ｉ　　［
ｓ］は積分ゲイン、　　Ｄ　［ｓ］は微分ゲインを示す
。上記（１）式を変形すると Ｃ（ｓ）＝　（Ｃｐ　＋Ｃ１ｓ＋Ｃ２ｓ２）／ｓ・・・
（２） と表わせる。すなわち、各パラメータはｐ−ｃ１≠０ １−Ｃ，／Ｃ。

Ｄ−Ｃ２／Ｃ１ となる。なお、以下では説明簡単のためにＤ−０のＰＩ
制御系について考える。

一方、適応手段３は、それそ゛れ異なる２つの適応制御
アルゴリズムを格納した適応ブロック１２゜１３から構
成され、プロセス２の入出力を受（プて両アルゴリズム
によりそれぞれ制御パラメータを算出して比較手段４に
与えるようになっており、具体的には第３図に示す構成
をなしている。すなわち、プロセス２の動特性を推定す
るための同定信号（本実施例ではＭ系列信号）を発生す
る同定信号発生部２０と、プロセス特性推定部３０と、
ＰＩＤパラメータ決定部４０とから構成されている。ま
た、プロセス特性推定部３０はパルス伝達関数推定部３
１および伝達関数変換部３２からなる。パルス伝達関数
推定部３】、は、プロセス２の特性を次の（３）または
（４）式に示すパルス伝達関数式で表現し、プロセス２
の人出力信号ｕ（ｋ）。

Ｙ　（ｋ）から逐次形最小２乗法（ＲＬＳ）を用いてパ
ルス伝達関数Ｇ（ｚ−１）を推定するものである。なお
、以下の説明において推定値を記号「゛」で示す。

Ｖ　　（ｋ）−［Ｂ　　（ｚ−’）／Ａ　　（ｚ−’）
　　］　ｕ　　（ｋ）・・・（３） または Ｇ　　（ｚ−１）　　−ｙ　　（ｋ）　／　ｕ　　（ｋ
）　　　　　　　　−（４）ここで、ｋはに番ｌ」のザ
ンブル時点、ｚ゛１は遅延演算子であって、 ｚ−’　−Ｘ　（ｋ）　−Ｘ　（ｋ−１）　１となる。

また、 Ａ　（ｚ’　）　−１＋ａ１ｚ−ｔ　＋ａ２　ｚ−２＋
−・＝−Ｂ　（ｚ’　）−ｂｌ　ｚ−’　＋ｂ２　ｚ’
　＋・−−−−−である。

伝達関数変換部３２は、上記パルス伝達関数推定部３１
にて７Ｈられたプロセス２のパルス伝達関数Ｇ（ｚ−’
）を、Ｓ領域ノ伝達関数Ｇ　（Ｓ　）　Ｌ’［換するも
のである。ここで伝達関数Ｇ　（ｓ）はＣ；　（ｓ）−
１／　（ｇｏ　＋ｇｌ　ｓ＋ｇ２　ｓ２）・・・（５） で示される。

ＰＩＤパラメータ決定部４０は、上記伝達関数変換部３
２にて得られた推定伝達関数Ｇ　（ｓ）により、公知の
部分的モデルマツチング手法を用いてＰＩＤパラメータ
を決定するものである。すなわち、制御系の参照モデル
Ｗｍ（ｓ）は次の（６）式で示し、この（６）式に前記
（５）式が一致するように所定のアルゴリズムによって
ＰＩＤコントローラ１０のパラメータを変化させる方法
がとられている。

Ｗｍ　（ｓ）＝１／　（１＋（７Ｓ＋＋２２１７２８２
＋α３　σ３　Ｓ３　） ・・・（６） ここで、α２およびα３は係数、σは時間スケール変換
係数、ＳはラプラスＩ演算子である。

なお、本実施例では、ペラメータを変化させるアルゴリ
ズムとして代数方程式法４〕と最急降下法４２とを利用
する。代数方程式法４１は、代数的方程式を解くことに
よってＰ　Ｉ　Ｄパラメータを決定するものであって、
次の■、■の適応制御アルゴリズムから制御パラメータ
値Ｃｏ（ｎｅｗ）。

ＣＩ（ｎｅｗ）が求められる。

■　次の２次方稈式における正の最小根σを求める。

ｇ２／ｇｏ−σα２　ｇｒ／ｇｏ”σ２（α２２　α３
）−〇・・・（７） ■　ＣｏＣｎｅｖ　）　　−ｇｏ　／σ。

ＣＩ（ｎｅｗ　）−ｇｏ（ｇｔ／ｇｏ−（７ｃ！２）／
σ・・・（８） 一方、最急降下法は次のように１７でＰＩＤパラメータ
を決定する。ｔなわち、第２図において設：１部５を除
いた単一フィードバック系の推定伝達関数Ｗ　（ｓ　）
は 會（ｓ）＝１／（１＋ｃｙｓ＋シ２　Ｊ２　ｓ２＋ａ３
　　ａ３　ｓ３　）　　　・・・（９）で表わされる。

このとき、前記（６）式に示す参照モデルＷｍ（ｓ）に
対し５てＪ・ｒ価関数Ｆ　（ｓ）はＦ　　　（ｓ）　　
　＝　　　（α　２　　　　　ａ２）２　　＋　　（ａ
３　　　　　ａ３）２・・・（１０） で表わされる。

また、時点ｎにお（プるパラメータ値Ｃｏ、Ｃ。

をＣ（＋ｎ、Ｃ１ｎとすると、時点ｎ−１−１における
ＰＩＤコントローラ１０のパラメータ値Ｃｉｎ＋１は、 Ｃ＝、ｒＬｅｔ　−Ｃ＝、ｎ　−Ｋ　（９Ｆ／　９　Ｃ
ｔ　）　、、、　（１１）となる。ただし、Ｋはゲイン
（〉０．一定）である。

一方、會（ｓ）を６　（ｓ）およびＣ（ｓ）を用いて表
現すると、 當（ｓ）＝Ｇ　（ｓ）　Ｃ（ｓ）　／［ｌ＋Ｇ　（ｓ）
　Ｃ（ｓ）］・・・（１２） となる。この（１２）式に前記（１）、　（５）式を代
入してまとめると となる。したがって、（９）、　　（１３）式によりと
なるので、この（１４）式を変形整理して（ｇ　ｏ−Ｃ
ｏ　（７）ｓ＋（ｇ　、−ｃ　ｏ　Ｃ１２Ｃｔ　２−Ｃ
ｓ　　（７）Ｓ２”＜ｇｘ−Ｃｏ　Ｃ３ａ”−Ｃ１ａ２
　Ｃ２）＝Ｏ−（１４°）となる。その結果 一〇　−ＣＯσ ｇｔ　＝＝＊Ｃｏ　Ｃ２Ｃ２＋Ｃ１ａ ｇ２　”ｃｏ　ｆｆ３　ａ”　＋ｃ１　（Ｚｚ　（７２
・・・（１５） で表わされるので、 ｆｆ−ｇｏ／Ｃ８ （Ｚｚ−（Ｃｏｇ、−Ｃ１ｇｏ　）／ｇｏ　２ａｙ　−
Ｃｏ　２　ｇ２／ｇｏ　’　−Ｃ１／ｇｏ３　（Ｃｏ　
ｇｔ　　　Ｃｔ　　ｇｏ）・・・（１Ｇ） と解くことができる。

一方、前記（１０）式を偏微分すると であるから ・・・（１７） となる。また、（１６）式により ’ａａ２　／ａｃｏ　＝　（ｇ、／ｇｏ　２）Ｃ。

ａａ３　／ａｃｏ　−−（１／ｇｏ　）Ｃ＋９（１２／
ｆ３ｃ１−　（２ｇｚ　／ｇｏ　３）Ｃ。

（ｇ１／ｇｏ　３）Ｃ１ ａ　Ｃ３／ａ　Ｃ１−−（ｇｔ　／ｇｏ　’　）Ｃ。

＋（２／昼ｏ　２）Ｃｔ ・・・（１８） となる。したがって、（１７）式に（１８）式を代入す
ると となる。この（１９）式が最急降下法４２におけるＰＩ
Ｄパラメータを決定するための適応制御アルゴリズムで
ある。

次に、比較手段４の具体的構成について説明する。比較
手段４は次の■〜■のアルゴリズムによって構成されて
いる。すなわち、ＰＩＤパラメータ決定部４０の代数方
程式法４１によって求められたパラメータ値をＣ１′と
し、最急降下法４２によって求められたパラメータ値を
ＣＬ′とじたとき ■　ｌｃ、’　−Ｃ１’　　＋＜ε　　　　・・・（２
０）ξ：しきい値 ■　（２０）式が成立したとき、次の（２１）式により
新たなパラメータ値Ｃ五を決定する。

ＣＬ−αｉＣＬ′＋βｉ　ｃｔ′　　　・・・（２１）
ここで、ＣＬおよびβｌは重み因子であり、使用するア
ルゴリズムによって設定する値を異ならせる。本実施例
ではα、−β、−０，５とする。

■　（２０）式が不成立のときには新たなパラメータに
更新しない。

しかして、に記アルゴリズム■−■に基いてバラタ〜り
値か決定さ（１５、比較手段・４から制御パラメータ変
更信号４ｈとしてＰＸＤ：Ｊントローラ１０に出力され
るものとなっている。

以下、このように構成された本実施例の動作について第
、４図の流れ図を参照しながら説明する。

なお、第４図において、ＥＣは前記（２ｏ）式が成立し
なかった場合に計数するエラーカウンタのカウント値で
あり、ＥＮはエラー回数の判定基準値である。

適応制御開始後、先ず、ステップ１としてエラーカウン
タのカラン１−値ＥＣを０クリアする。次いで、ステッ
プ２としてパルス伝達関数推定部３１によりプロセス２
のパルス伝達関数Ｇ（ｚ”’）を推定し、ステップ３と
して伝達関数変換部３２によりＳ領域の伝達関数Ｇ　（
ｓ）に変換する。次１こ、ステップ４および５として、
前工己ステップ３にて得られた伝達関数すなわちプロセ
ス２の特性値に基いて代数方程式法４１および最急降下
法４２によりパラメータ値（：、　ｒ　、　　Ｃ，＃を
決定する。その後、ステップ６と１−て比較手段４によ
りＣ１′とＣ，ＩＴとの偏差の絶対（（ｔｊが予め与え
られている（７きい値εよｔ］も小さいか否かが判定さ
れ、小さい場合にはｎ１１記（２１）式に基いて新たな
ＰＸＤバラ、メータを決定（７、この新パラメータをＰ
ＩＤコントＯ−ラ］−〇のパラメータとして更新する。

一方、ステップ６（こおいてＣ五′とＣ％との偏差の絶
対値がしきい値εよりも大きい場合にはエラーカウンタ
のカウント値ＥＣを「１」増加させ、ステップ７として
このカウント値ＥＣと判定基準値ＥＮとの比較がなされ
る。そして、ＥＣ≦ＥＮの場合はステップ２以降の手順
が繰返され、ＥＣ＞ＥＮの場名はニラ−表示を行なって
終了する。

このように、本実施例によれば、プロセス２の特性を推
定し、この推定値に基いて２つの異なる適応制御アルゴ
リズムすなわち代数方程式法４１と最急降下法４２によ
りそれぞれパラメータ値を求め、これらを比較検討する
ことによりＰＩＤコントローラ１０の制御パラメータを
決定している。

一般に、プロセス２の特性を推定する場合、プロセス入
出力（，７号の測定誤差、制御系の外乱およびモデリン
グの際のモデル誤差等により実際のプロセス２の特性に
誤差を含んだ結果が得られる。したがって、この推定値
から最適パラメータを求めても、実際の最適値からずれ
てしまうおそれがある。特に、代数方程式法４１では、
１回の適応動作により最適パラメータが得られる利点は
あるが、推定値の精度によっては実際の最適値から太き
（ずれてしまい、このときのパラメータをＰＩＤコント
ローラ１０に設定すると、プラントが危険な状態に陥る
おそれがあった。これに対し、最急降下法は徐々に最適
値に近付けるように動作するので、得られたパラメータ
値が現在設定されているパラメータ値から大きくずれる
ことはない。したかって、２つの適応制御アルゴリズム
を併用することにより制御パラメータの急変を抑制する
ことができるので、信頼性の高い最適パラメータを得る
ことができ、プラントが危険な状態に陥るようなことは
ない。

なお、本発明は前記実施例に限定されるものではない。

例えば５．前記実施例ではＰＩ制御系について適用した
場合を示したが、他の制御系に適用できるのはＡ゛うま
でもない。

第５図はｒ−ＰＩＩＩＩＩ御系に適用した場合を示す構
成図である。この場合、積分要素５１および補償要素５
２がいわゆる調節部となる。また、パルス伝達関数推定
部３１では、前記（４）式において入力信号ｕ　（ｋ）
をＭ系列信号を印加した偏差Ｅに置換えた式に基いて推
定する。すなわち、この場合はプロセス２の特性を推定
するのではなく制御系全体の特性を推定するものとなっ
ている。したがって、伝達関数変換部３２においては前
記実施例の場合と同様にして変換するが、この場合に得
られる特性は制御系全体の伝達関数Ｗ　（ｓ　）であり
、次の（２２）式で表わされる。

Ｗ　（ｓ）ｍｌ／　［１＋ａｓ＋ａ２　ａ２ｓ２＋５３
（ｙ：１　５３］　　・・・（２２）このとき、制御パ
ラメータ決定部４ｏにおける代数方程式法４１の適応制
御アルゴリズムは次のようになる。すなわち、前記（５
）式をプロセス２の伝達関数とすると、 σ−α２　ｇ２／α３ｇ＋ ｆｏ−σに−１゜ ・・・（２３） で表わされるので、この（２３）式に前記（１５）式を
代入することにより ｆｏ　−σに一一〇 ・・・（２４） が得られる。この（２４）式がこの場合の代数方程式法
４１による適応制御アルゴリズムとなる。

また、最急降下法４２による適応制御アルゴリズムは、
次の（２５）式で表わされる。

これは、前記（１９）式と同様にして求めたものである
が、この場合、σｓａｗｓ’として制御系のタイムスケ
ールを変換している。すなわち、制御系の推定伝達関数
Ｗ　（ｓ　）を前記（２２）式においてσｓ””ｓ’　
と変換し、次の（２Ｂ）式で表わすようにした。

會（ｓ’　）＝１／　（１＋ｓ’　＋５２ｓ′２十（！
３　ｓ”　） ・・・（２６） また、前記実施例では２つの適応制御アルゴリズムを併
用する場合を示したが、３つ以上の適応制御アルゴリズ
ムを併用するようにしてもよい。

また、適応制御アルゴリズムとしては、前記実施例で適
用した代数方程式法および最急降下法に限定されるもの
でないのは言うまでもない。このほか、本発明の要旨を
逸脱しない範囲で種々変形実施可能であるのは勿論であ
る。

［発明の効果］ 以上詳述したように、本発明によれば、制御入力を受け
制御パラメータにしたがってプロセスに対する操作出力
を得る調節部に対し、上記制御パラメータを算出すべく
複数の適応制御アルゴリズムを有する適応手段を備え、
この適応手段における複数の適応制御アルゴリズムによ
り得られたそれぞれの制御パラメータを比較部にて比較
することにより最適な制御パラメータを決定するように
したので、広範囲にわたって常に最適な適応制御を実行
することができ、信頼性の向上をはかり得る適応制？Ｘ
Ｊ装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

第１図ないし第４図は本発明の一実施例を示す図であっ
て、第１図は概略構成を示すブロック図、第２図は調節
部としてＰＩＤコントローラを適用した場合の具体的構
成を示すブロック図、第３図は適応部の構成を示すブロ
ック図、第４図は動作説明用流れ図、第５図は本発明の
詳細な説明するための構成図である。 １・・・調節部、２・・・プロセス、３・・・適応手段
、４・・・比較手段、５・・・設計部、１０・・・ＰＩ
Ｄコントローラ、１２．１３・・・第１．第２の適応ブ
ロック、２０・・・同定信号発生部、３０・・・プロセ
ス特性推定部、３１・・・パルス伝達関数推定部、３２
・・・伝達関数変換部、４０・・・制御パラメータ決定
部、４１・・・代数方程式法、４２・・・最急降下法。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 第１図 第４ｒＭ 第５図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 制御入力を受け制御パラメータにしたがってプロセスに
   対する操作出力を得る調節部と、この調節部における制
   御パラメータを算出すべく複数の適応制御アルゴリズム
   を有する適応手段と、この適応手段における複数の適応
   制御アルゴリズムにより得られたそれぞれの制御パラメ
   ータを比較して最適な制御パラメータを決定する比較手
   段とからなることを特徴とする適応制御装置。