JPS6346506A - 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：Ａ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
したがって推定し、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、ＭＲＡＣ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
への操作出力を調節して制御を行なうものである。

ところで、上記ＳＴＲおよびＭＲＡＣ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
であるとは言い難がった。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、
制御人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アルゴ
リズムのうち前記プロセスの特性・状況に応じて実行す
べき適応制御アルゴリズムを選択手段により選択し、こ
の選択手段により複数の適応制御アルゴリズムが選択さ
れた場合には、これら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手段により比較し
て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、状況に応じた制御パラメータが選択され、かつその
内の最適な制御パラメータが調節部に与えられて、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
ロセスに出力されることになり、信頼性の高いプロセス
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：Ａ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有する適応手段３
、この適応手段３における複数の適応制御アルゴリズム
のうち前記プロセス２の特性・状況に応じて実行すべき
適応制御アルゴリズムを１つもしくは複数選択する選択
手段４、およびこの選択手段４により複数の適応制御ア
ルゴリズムが選択されたとき、これら選択された適応制
御アルゴリズムにより得られたパラメータ値を比較し、
任意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、あるいは任意のパラメータ値の関数値とし
てより最適な制御パラメータを算出する比較手段５を備
えた設計部６とからなる。なお、第１図中４ａは選択手
段入力、４ｂは選択手段出力（アルゴリズム選択信号）
、３ｂは適応手段出力（アルゴリズムにより算出された
制御パラメータ）、５ｂは比較手段出力（設定される制
御パラメータ）、２ｂはプロセス制御量を示している。

第２図は本実施例をＩ−Ｐ−Ｄ制御系に適用した場合の
具体的構成を示すブロック図である。なお、ここでは説
明簡単のために、微分ゲイン−〇となるＩ−Ｐ制御系の
場合について説明する。すなわち、第２図において符号
１１で示す積分要素に／ｓ（ｋ：積分ゲイン）と符号１
２で示す補償要素ｆｏ　（ｆ。　：比例ゲイン）とが調
節部１に相当する。なお上記Ｓはラプラス演算子である
。

１−Ｐ制御系の場合、プロセス制御ｍ（ＰＶ）２ｂと目
標値ＳＶとを比較器１３にて比較し、その偏差に同定信
号発生部】４から発生された同定信号（Ｍ系列信号）を
印加した比較器出力Ｅに対応する操作ＨＭＶを積分要素
１１および補償要素１２により得、これをプロセス２へ
出力するものとなっている。

適応手段３は、制御系全体の動特性を推定する同定部２
０と制御定数に、ｆｏを決定する制御定数決定部３０と
からなり、具体的には第３図に示す構成をなしている。

すなわち、同定部２０は、パルス伝達関数推定部２１と
変換部２２とからなる。パルス伝達関数推定部２１は、
制御系の動特性を次の（１）式で示すパルス伝達関数式
で表現し、Ｍ系列信号Ｍが印加された比較器出力Ｅとプ
ロセス制御ＲＰＶとから逐次形最小２乗法（ＲＬＳ）を
用いて（２）式で示すパルス伝達関数Ｗ　（ｚ　’　）
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。

ｙ（ｋ）＝［Ｂ（ｚ−’）／Ａ（ｚ−’）］ｕ（ｋ）・
・・（１） または Ｗ　（ｚ’　）−ｙ　　（ｋ）／ｕ　　（ｋ）　　　　
　　　・＝（２）ここで、ｙ　（ｋ）はプロセス制御ｃ
ｐｖ、ｕ（ｋ）は比較器出力Ｅ、にはに番目のサンプル
時点　、−１は遅延演算子であって、 ｚ’　・Ｘ　（ｋ）　−Ｘ　（ｋ−１）となる。また、 Ａ　（ｚ’　）−１＋ａ１ｚ−重子ａ　２　Ｚ−２＋　
・・・−Ｂ　（ｚ’　）−ｂｌ　ｚ−’　＋ｂ２　ｚ−
”　＋−−である。

一方、伝達関数嚢換部２２は、上記パルス伝達関数推定
部２１にて得られた制御系のパルス伝達関数Ｗ（ｚ’）
を、Ｓ領域の伝達関数Ｗ　（ｓ　）に変換するものであ
る。ここで伝達関数Ｗ　（ｓ　）は舎（ｓ　）　＝　１
　／　（１＋　ａ　ｓ　＋　ａ　２　ａ　２ｓ　２＋シ
。、；３　ｓ３） ・・・（３） で示される。

また、制御定数決定部３ｏは、制御定数を決定する手法
として公知の部分的モデルマツチング手法を用いて制御
パラメータを決定するものとなっており、この手法を実
行する適応制御アルゴリズムとして代数方程式法を有す
る第１の適応ブロック３１と、最急降下法を有する第２
の適応ブロック３２とを備えている。

ここで、代数方程式法により制御パラメータｋ　（ｎｃ
ｖ　）　、　　ｆＯ（ｎｅｗ　）を求める適応制御アル
ゴリズムについて説明する。第２図において、プロセス
２の推定伝達関数Ｇ　（ｓ）は次の（４）式で示される
。

Ｇ　（ｓ）＝１／　（ｇｏ　＋ｇ１　ｓ＋ｇ２　ｓ２）
・・・（４） また、Ｉ−Ｐ−Ｄ制御系の目標値ｓｖがら制御二ＰＶま
ての推定伝達関数Ｗ　（ｓ　）は次の（５）式で示され
る。

・・・（５） したがって、前記（３）式と上記（５）式との右辺を比
較することにより ｇｏ　””ｋσ−ｆ。

ｇｒ　　−Ｕ２　（ｇｏ　＋ｆｇ　）　２／ｋｇｚ　−
（１３（ｇｏ　十ｆｏ　）　３／に２・・・（６） がｉｉｌられる。

その結果、制御系の参照モデルＷｍ（ｓ）をＷｍ　（ｓ
）＝１／　（１＋σｓ＋ａ２　ａ２ｓ２＋α３σ３Ｓ３
） ・・・（７） ただし、Ｃ２およびＣ３：係数 σ：時間スケール変換係数 Ｓニラプラス演算子 と表わすと、次の適応制御アルゴリズムが得られる。す
なわち ｆｏ　　（ｎｅｗ　）　＝ｋ　（ｎｅｗ　）　ａｌａ　
−ｋｃｙ十ｆ、）・・・（８） 次に、最急降下法により制御パラメータｋ　（ｎｅｗ　
）　、　　ｆｒ）　　（ｎｅｗ　）を求める適応制御ア
ルゴリズムについて説明する。まず、前記（３）式に示
す制御系の推定伝達関数Ｗ（ｓ）において、ａｓｗ　５
　’　とすることにより制御系のタイムスケールを変換
する。すなわち Ｗ　（Ｓ）＝１／　（１＋ｓ’　　＋ａ２　　ｓ”＋（
２３ｓ”　） ・・・（９） が得られる。このとき、前記（７）式の参照モデルＷｍ
（ｓ）に対して次の（１０）式で示す評価関数Ｆを考え
る。

Ｆ−（Ｃ２Ｃ２）２　＋　　（Ｃ３Ｃ３）２・・・（１
０） また、時点ｎにおけるパラメータ値Ｃｏ　（ｋ）。

Ｃ１（ｆｏ）をＣｏｒＬ、Ｃ１ｒＬとすると、時点ｎ＋
１におけるＰＩＤコントローラ１０のパラメータ値ｃｔ
ｒＬ＋＋は Ｃｔ　ｎ＋１−Ｃｔ　ｎ　　Ｋ　（ａ　Ｆ／　ａ　Ｃｔ
　）　、、、　（１１）となる。ただし、Ｋはゲイン（
〉０．一定）である。

したがって、上記（１０）　、　　（１１）式を利用し
て、ａ　Ｆ　／　ａ　ｋ　ｎとａＦ／ａｆｏｎとを求め
る。すなわち、前記（３）、　（５）式により Ｕ”　　（ｇｏ　＋　ｆｏ　）　／に １１１ｒ２　−ｋｇｔ　／　（ｇｏ　　＋ｆＯ）　２（
Ｘ３−に２　ｇ２／　（ｇｏ　　＋　ｆｏ　）’・・・
（１２） が得られる。この（１２）式に対し所定の偏微分演算を
行なうと ａ　ａ　２　／　９　ｋ　＝　（Ｘ　２　／　ｋ・・・
　（１３） が得られる。また、 と表わせるので、上記（１０）　、　　（１３）　、　
　（１４）式％式％（１５） られる。その結果、（１１）　、　　（１５）式により
・・・（１６） が得られる。（１Ｂ）式において、ｋｒＬ＋１およびｆ
（１ｒＬ＋ｔはそれぞれ制御定数に、ｆ、の新値ｋ　（
ｎｅｗ　）　、　　ｆｇ　　（ｎｅｗ　）である。すな
わち、上記（１Ｂ）式が最急降下法４２により制御パラ
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５の具体的構成について説明する。比較
手段５は次の■〜■で示す所定のアルゴリズムが実現さ
れるように構成されている。すなわち、適応手段３０の
第１．第２の適応ブロック３１．３２にてそれぞれ求め
られた制御パラメータをに’、ｆｏ’　およびｋｔ、ｆ
ｏｊとしたとき■　ｌｋ’　−に’　＋＜Ｃ１・・・（
１７）Ｉ　ｆ（１’　−ｆｐ　’　Ｉ＜Ｃ２−（１８）
ただしＣ１，Ｃ２（＞Ｏ）はしきい値 ■　上記（１７）式および（１８）式が成立したとき、
次の（１９）式により最適制御パラメータｋ。

ｆ、を決定する。

に−α１　ｋ′　＋β１　ｋ′ ｆＯ−α２　ｆＯ′　＋β　　ｆ　Ｏ１・・・　（１９
） ここで、α１．βｈ　　（ｔ−１，２）は重み因子であ
り、使用するアルゴリズムによって設定値は変化させる
ことができる。本実施例の場合はα１−βｔ＝０．５と
する。

■　上記（１７）式および（１８）式が不成立のとき、
新たな制御パラメータに更新しない。

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図ないし第６図の流れ図を適時参照１７なから説明す
る。第４図は適応制御全体の動作フローを示す図、第５
図は選択手段４の動作フローを示す図、第６図は比較手
段５の動作フローを示す図である。制御動作を実行する
場合、先ずステップ４１として同定部２０により制御系
の同定を行ない動特性を推定する。次いで、ステップ４
２として選択手段４によりカウント値ＬＧＣに応じて実
行すべき適応制御アルゴリズムを選択する。

すなわち ■　ＬＧＣ−１のとき、第１の適応ブロック３１を選択
（ステップ４３） ■　ＬＧＣ−２のとき、第２の適応ブロック３２を選択
（ステップ４４） ■　ＬＧＣ−３のとき、第１の適応ブロック３１を選択
（ステップ４３） ■　ＬＧＣ−４のとき、第１．第２の適応ブロック３１
．３２を選択（ステップ４５）ここで、」二記カウント
値ＬＧＣは第５図に示すルーチンにしたがって変動する
。すなわち、ステップ５１としてフラグＩＮＺの状態を
判定する。

このフラグＩＮＺは適応１、ｑ御未動作時にｒＯＪとな
り動作中は「１」となる。ステップ５】にてＩＮＺ−０
が成立したときには、カウント値ＬＧＣを１に設定し、
フラグＩＮＺを「１」とする。また、前記（１７）　、
　　（１８）式が未成立のとき「１」計数する第１のエ
ラーカウンタのカウント値ＥＮを０クリアし、かつ比較
器１３において制御ｆｆ１ＰＶと目標（ｍ　Ｓ　Ｖとの
偏差Ｅ′の絶対値が所定のしきい値εを越えたとき「１
」計数する第２のエラーカウンタのカウント値ＥＣをも
０クリアする。

一方、ステップ５１にてＩ　ＮＺ−０が未成立のときは
制御量ＰＶを読込み、偏差Ｅ’　−ＰＶ−５■を算出す
る。そして、ステップ５２として偏差Ｅ′の絶対値がし
きい値εを越えたか否かを判定する。ここで、ｌＥ’ｌ
≦εが成立した場合には第２のエラーカウンタのカウン
ト値ＥＣを「１」加算し、ステップ５３としてカウント
値ＥＣが予め決められている制限回数Ｎを越えたか否か
を判定する。そして、ＥＣ≦Ｎが成立しない場合にはス
テップ５４ないし５６により新たなカウント値ＬＧＣが
設定される。また、ステップ５２にてＩＥ′　１≦εが
未成立の場合、またはステップ５３にてＥＣ≦Ｎが成立
する場合にはカウント値ＬＧＣが変更することなく初期
状態に戻る。なお、第５図に示すルーチンは第４図に示
すルーチンとは独立して実行される。

さて、ステップ４２において、第１、の適応ブロック３
１あるいは第２の適応ブロック３２が単独で選択された
場合には、それぞれの適応制御アルゴリズムによって求
められた制御パラメータの更新を行ない、適応動作を終
了する。これに対し第１、第２の適応パラメータ３１．
３２が両方とも選択された場合には、比較手段５におけ
る比較動作（第６図）が実行される。すなわち、ステッ
プ６１．６２として、前記（１７）式および（１８）式
が成立するか否かを判定する。そして、成立する場合に
は前記（１９）式にしたがって制御パラメータに、ｆｏ
を算出し、かつフラグＦＬＧを０とする。一方、未成立
の場合には第１のエラーカウンタのカウント値ＥＮを「
１」加算し、ステップ６３としてこのカウント値ＥＮが
予め決められている制限回数Ｎ′を越えたか否かを判定
する。そして、越えていない場合にはフラグＦＬＧを１
とし、越えている場合にはフラグＦＬＧを２として終了
する。

第６図に示す比較ルーチンが終了したならば、ステップ
４６．４７としてフラグＦＬＧの状態を判定する。そし
て、フラグＦＬＧが０の場合すなわち比較結果が良好の
場合には制御パラメータの更新を行ない、適応動作を終
了する。また、フラグＦＬＧが１の場合すなわちカウン
ト値ＥＮが制限値Ｎ′を越えていない場合には初期状態
に復帰する。さらに、フラグＦＬＧが２の場合すなわち
カウント値ＥＮが制限値Ｎ′を越えた場合にはエラー表
示を行なって適応動作を終了する。

このように、本実施例によれば、２つの適応制御アルゴ
リズムを搭載し得、プロセスの特性あるいは状況等に応
じて実行すべきアルゴリズムを選択している。したがっ
て、双方の適応制御アルゴリズムの欠点を補うことによ
り最適な制御パラメータを１’Ｊることができるので、
広範囲にわたって信頼性の高い適応制御を実行すること
ができる。

また、本実施例によれば、選択手段４により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と最急降
下法とが選択された場合には各アルゴリズムによって算
出されたパラメータ値を比較検討することにより制御パ
ラメータを決定している。一般に、プロセス２の動特性
を推定する場合、プロセス入出力信号の測定誤差、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、
代数方程式法では、１凹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
際の最適値から大きくずれてしまい、このときのパラメ
ータをそのまま調節部１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。したがって、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、より信頼性の高い最適
制御パラメータを得ることができる。

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、前記実施例ではＩ−Ｐ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言うまで
もない。

第７図はＰＩＤ制御系に適用した場合を示す構成図であ
る。この場合、同定信号発生部１４にて発生されたＭ系
列信号ＭをＰＩＤコントローラ７０から出力される操作
ＲＭＶに印加した信号がプロセス２の入力となる。そし
て、プロセス２の入出力信号を用いて同定部２０にてプ
ロセス２の動特性Ｇ　（ｓ）を前記（４）式から推定す
る。

また、ＰＩＤコントローラ７０の特性は次の（２０）式
にて与えられる。

Ｃ（ｓ）＝Ｃｏ＋Ｃ１ｓ＋Ｃ２ｓ２／ｓ・・・（２０） ただし説明簡単のために０２−０とする。また、Ｃ，、
Ｃ，と比例ゲインＰ、成分ゲインＩとの関係は ｐ−ｃ、≠０　　、　　　ｌ−Ｃ１／Ｃｏ　　　”’　
（２１）が成立する。このとき、第１の適応ブロック３
１に搭載される適応制御アルゴリズムすなわち代数ｈ゛
程式法は次の■、■となる。

■　次式（２２）で示す２次方程式の正の最小板σを求
める。

・・・（２３） 一方、第２の適応ブロック３２に搭載された適応制御ア
ルゴリズムすなわち最急降下法は次のようになる。時点
ｎのＣ，、Ｃ，をＣ（１ｒＬ、Ｃ１ｎとすると、時点ｎ
＋１の制御パラメータＣ１Ｆｌ＋１は（２４）式で表わ
せる。

Ｃｔ　ｎ’ｓ　−Ｃｔ　ｎ　　Ｋ　（ａ　Ｆ／　ａ　Ｃ
１）・・・（２４） したがって、次の（２５）式が成立する。

・・・（２５） この（２５）式が最急降下法の適応制御アルゴリズムと
なる。ただし、（２５）式においてシ２゜α３は となる。

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」−詳述したように、本発明によれば、制御人力を受
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段数の適応制御アルゴリズムの
うち実行すべき適応制御アルゴリズムを選択手段により
選択し、■数の適応制御アルゴリズムが選択されたとき
各アルゴリズムにより得られた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、信頌性の向上をはかり得る適
応制御装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

第１図ないし第６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Ｉ−Ｐ制御系を適用した場合の具体的構成を示
すブロック図、第３図は適応手段の構成を示すブロック
図、第４図ないし第６図は動作説明用流れ図、第７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・・・選択手段、５・・・比較手段、６・・・設計
部、１１・・・積分要素、１２・・・補償要素、１４・
・・同定信号発生部、２０・・・同定部、２１・・・パ
ルス伝達関数推定部、２２・・・伝達関数変換部、３０
・・・制御定数決定部、３１．３２・・・第１．第２の
適応ブロック、７０・・・ＰＩＤコントローラ。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 第１図 第２百 第３図 第４図 第５図 第６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
   アルゴリズムのうち前記プロセスの特性・状況に応じて
   実行すべき適応制御アルゴリズムを選択する選択手段と
   、この選択手段により複数の適応制御アルゴリズムが選
   択されたときこれら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。