WO2013031082A1 - 適応制御装置および適応制御方法ならびに射出成形機の制御装置および制御方法 - Google Patents

適応制御装置および適応制御方法ならびに射出成形機の制御装置および制御方法 Download PDF

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WO2013031082A1
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control
value
pressure
frequency response
adaptive
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PCT/JP2012/004698
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太田　英明
藤本　浩明
孝一 正岡
武久 加藤
周丙 大塚
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川崎重工業株式会社
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    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
    • B29C45/17—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29C45/76—Measuring, controlling or regulating
    • B29C45/77—Measuring, controlling or regulating of velocity or pressure of moulding material
    • 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
    • G05B13/0205—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system
    • G05B13/021—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system in which a variable is automatically adjusted to optimise the performance
    • 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
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    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/041—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a variable is automatically adjusted to optimise the performance

Definitions

  • the present invention relates to an adaptive control device and an adaptive control method using a parallel feedforward compensator, and more particularly to a control device and a control method for an injection molding machine to which the adaptive control method is applied.
  • adaptive control is known as a control method for estimating a parameter while stabilizing a control system for a controlled object whose parameter is unknown.
  • a model reference type adaptive control As a general adaptive control method, a model reference type adaptive control, a self-tuning regulator, and the like are known.
  • These adaptive control methods have a problem that the control algorithm is complicated and there are many control parameters to be designed, so that it is difficult to adjust them.
  • the design of the parallel feedforward compensator still has many parameters and requires some specialized knowledge.
  • the gain of the process to be controlled is stored in advance, and the correction value of the PFC gain used for the parallel feedforward compensation calculation is automatically adjusted from the gain (for example, a configuration in which a model parameter to be controlled is sequentially identified and a PFC is sequentially adjusted according to the identification result is known (see, for example, Patent Literature 3).
  • the present invention has been made to solve such a problem, and an adaptive control device, adaptive control method, and injection capable of automatically and simply performing optimum adaptive control while preventing deterioration of responsiveness. It is an object to provide a control device and a control method for a molding machine.
  • An adaptive control device includes a controller that outputs an operation value to a control target, and a compensation value for compensating a feedback value of the control value output from the control target based on the operation value.
  • a parallel feedforward compensator that outputs the control value based on a feedback value obtained by adding a compensation value output from the parallel feedforward compensator to a control value output from the control target and a command value.
  • An adaptive control apparatus that performs feedback control so as to output a value, wherein the parallel feedforward compensator includes an identification mechanism that sequentially estimates a frequency response characteristic of the control target, and the compensation based on the frequency response characteristic And an adjustment mechanism for adjusting the value.
  • the compensation value output from the parallel feedforward compensator is automatically adjusted according to the frequency response characteristics of the sequentially identified control target. Therefore, the compensation value is manually readjusted according to the variation of the control target. There is no need to do. Furthermore, it is not necessary to increase the compensation value more than necessary, and the deterioration of responsiveness can be prevented. Moreover, since the control parameter is adjusted from the frequency response characteristic, the tolerance due to the modeling error is larger than the conventional configuration in which the identified parameter is directly used as the control parameter. That is, even if the modeling error is somewhat large, the control parameter can be adjusted appropriately as long as the tendency of the frequency response characteristic can be grasped. Therefore, according to the above configuration, optimal adaptive control can be automatically and easily performed while preventing deterioration of responsiveness.
  • the identification mechanism may be configured to sequentially identify a model of the control target, estimate a transfer function of the control target, and sequentially estimate a frequency response characteristic of the control target based on the estimated transfer function.
  • the frequency response characteristic can be estimated using a known sequential identification method.
  • the identification mechanism may be a linear black box model.
  • the control object which can be identified is not limited to a specific model, It can apply with respect to various control objects, and can comprise the adaptive control apparatus with high versatility.
  • the identification mechanism may apply the physical model to be controlled. Thereby, when the physical structure of the controlled object is clear, a more accurate adaptive control device can be configured.
  • the identification mechanism may be configured to estimate each coefficient in the polynomial expression of the linear black box model and an unknown constant of the physical model using a Kalman filter. Thereby, the adaptive control can be easily realized by using a known configuration.
  • the adjusting mechanism may be configured to adjust the compensation value by multiplying a frequency and a gain at which the phase delay of the controlled object is equal to or greater than a predetermined value from the frequency response characteristic by a predetermined coefficient.
  • the parallel feedforward compensator may have a first-order lag transfer function.
  • the controller includes a simple adaptive control mechanism in which a plurality of adaptive gains are adjusted so that a control value output by the control target follows a reference model designed to give a predetermined response.
  • the gain is configured to include a first feedforward gain for the command value, a second feedforward gain for the state quantity of the reference model, and a feedback gain for a deviation between the output of the reference model and the feedback value. May be.
  • An injection molding machine control device includes a pressure controller that outputs a pressure operation value to a motor that adjusts a pressure in a hydraulic cylinder of the injection molding machine, and a pressure in the hydraulic cylinder.
  • a parallel feedforward compensator that outputs a pressure compensation value for compensating a feedback value based on the pressure operation value, and the pressure controller outputs the pressure in the hydraulic cylinder from the parallel feedforward compensator.
  • a control device for an injection molding machine that performs feedback control so as to output the pressure operation value based on a feedback value and a command value obtained by adding a pressure compensation value
  • the parallel feedforward compensator includes An identification mechanism for sequentially estimating the frequency response characteristics of the injection molding machine and an adjustment mechanism for adjusting the pressure compensation value based on the frequency response characteristics are provided.
  • the pressure compensation value output by the parallel feedforward compensator is automatically adjusted according to the frequency response characteristics of the injection molding machine identified sequentially, the size of the hydraulic cylinder used in the injection molding machine and the injection There is no need to manually readjust the pressure compensation value according to the variation of the material to be used. Furthermore, it is not necessary to increase the pressure compensation value more than necessary, and deterioration of responsiveness can be prevented.
  • the control parameter is adjusted from the frequency response characteristic, the tolerance due to the modeling error is larger than the conventional configuration in which the identified parameter is directly used as the control parameter. That is, even if the modeling error is somewhat large, the control parameter can be adjusted appropriately as long as the tendency of the frequency response characteristic can be grasped. Therefore, according to the above configuration, optimal adaptive control can be automatically and easily performed while preventing deterioration of responsiveness.
  • the adjustment mechanism selects either the frequency response characteristic of the injection molding machine sequentially estimated by the identification mechanism, and a predetermined frequency response characteristic or a frequency response characteristic estimated by the identification mechanism in the past.
  • the pressure compensation value may be adjusted based on the frequency response characteristic.
  • the control device includes a flow rate controller that controls a flow rate of hydraulic oil into the hydraulic cylinder, and after starting flow control using the flow rate controller, the pressure in the hydraulic cylinder and the inside of the hydraulic cylinder are slid. At least one of the stroke of the moving piston and the time from the start of the flow control using the flow controller is detected, and the detected value exceeds a predetermined threshold value set in advance. In this case, the pressure control using the pressure controller may be started instead of the flow rate controller. Thereby, since flow control and pressure control can be switched according to the state of an injection molding machine, appropriate control can be performed.
  • An adaptive control method is an adaptive control method using a control system configured by adding a parallel feedforward compensator to a control target, and outputs an operation value to the control target.
  • a feedback control step of performing feedback control so as to output the operation value based on the feedback value obtained by adding the compensation value to and a command value, and the compensation value output step includes a frequency response of the control target.
  • An identification step for sequentially estimating the characteristics and an adjustment step for adjusting the compensation value based on the frequency response characteristics are included.
  • the compensation value output from the parallel feedforward compensator is automatically adjusted according to the frequency response characteristics of the control target identified sequentially, the compensation value is manually readjusted according to the fluctuation of the control target. There is no need to do. Furthermore, it is not necessary to increase the compensation value more than necessary, and the deterioration of responsiveness can be prevented.
  • the control parameter is adjusted from the frequency response characteristic, the tolerance due to the modeling error is larger than the conventional method in which the identified parameter is directly used as the control parameter. That is, even if the modeling error is somewhat large, the control parameter can be adjusted appropriately as long as the tendency of the frequency response characteristic can be grasped. Therefore, according to the above method, optimal adaptive control can be performed automatically and easily while preventing deterioration of responsiveness.
  • the identification step may sequentially identify the control target model to estimate the transfer function of the control target, and sequentially estimate the frequency response characteristics of the control target based on the estimated transfer function.
  • the frequency response characteristic can be estimated using a known sequential identification method.
  • the linear black box model may be applied to the identification step.
  • the control object which can be identified is not limited to a specific model, It can apply with respect to various control objects, and it can be set as the highly versatile adaptive control method.
  • the physical model to be controlled may be applied. Thereby, when the physical structure of the controlled object is clear, a more accurate adaptive control method can be obtained.
  • the identification step may estimate each coefficient in the polynomial expression of the linear black box model and an unknown constant of the physical model using a Kalman filter. Thereby, the adaptive control can be easily realized by using a known method.
  • the compensation value may be adjusted by multiplying a frequency and a gain at which the phase delay of the controlled object is equal to or greater than a predetermined value from the frequency response characteristic by a predetermined coefficient.
  • the parallel feedforward compensator may have a first-order lag transfer function.
  • the operation value output step includes a step of adjusting a plurality of adaptive gains such that a control value output by the control target follows a reference model designed to give a predetermined response, A first feedforward gain for the command value, a second feedforward gain for the state quantity of the reference model, and a feedback gain for a deviation between the output of the reference model and the feedback value may be included.
  • An injection molding machine control method is a control method for an injection molding machine using a control system configured by adding a parallel feedforward compensator to the pressure in the hydraulic cylinder of the injection molding machine.
  • An operation value output step for outputting a pressure operation value to a motor for adjusting a pressure of a hydraulic cylinder of the injection molding machine, and a pressure compensation value for compensating a feedback value based on the pressure in the hydraulic cylinder.
  • a compensation value output step for outputting based on the pressure operation value, and feedback control to output the pressure operation value based on the feedback value obtained by adding the pressure compensation value to the pressure in the hydraulic cylinder and the command value
  • a feedback control step wherein the compensation value output step includes an identification step for sequentially estimating frequency response characteristics of the injection molding machine, and the frequency response characteristic. And a regulating step of regulating the pressure compensation value based on.
  • the pressure compensation value output from the parallel feedforward compensator is automatically adjusted according to the frequency response characteristics of the injection molding machine identified sequentially, the size of the hydraulic cylinder used in the injection molding machine and the injection There is no need to manually readjust the pressure compensation value according to the variation of the material to be used. Furthermore, it is not necessary to increase the pressure compensation value more than necessary, and deterioration of responsiveness can be prevented.
  • the control parameter is adjusted from the frequency response characteristic, the tolerance due to the modeling error is larger than the conventional configuration in which the identified parameter is directly used as the control parameter. That is, even if the modeling error is somewhat large, the control parameter can be adjusted appropriately as long as the tendency of the frequency response characteristic can be grasped. Therefore, according to the above method, optimal adaptive control can be performed automatically and easily while preventing deterioration of responsiveness.
  • the adjusting step selects either the frequency response characteristic of the injection molding machine sequentially estimated by the identification step, and a predetermined frequency response characteristic or a frequency response characteristic estimated by the identification step in the past.
  • the pressure compensation value may be adjusted based on the frequency response characteristic.
  • the control method includes a flow rate control step for controlling the flow rate of hydraulic oil into the hydraulic cylinder, and after the start of the flow rate control step, the pressure in the hydraulic cylinder and the stroke of the piston that slides in the hydraulic cylinder. And, when at least one of the time since the flow control step is started exceeds a predetermined threshold value, the operation value output step, the compensation, instead of the flow control step A pressure control step including a value output step and the feedback control step may be started. Thereby, since flow control and pressure control can be switched according to the state of an injection molding machine, appropriate control can be performed.
  • the present invention is configured as described above, and has an effect that optimum adaptive control can be automatically and easily performed while preventing deterioration of responsiveness.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration example of an adaptive control apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a graph of an open loop response including the PFC for explaining the effect of the PFC in the control device using the general PFC shown in FIG.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the flow of PFC adjustment in the adaptive control apparatus shown in FIG.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a schematic configuration example when simple adaptive control is used for the controller in the adaptive control apparatus shown in FIG.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a schematic configuration example when dynamic compensation is added to the adaptive control apparatus shown in FIG.
  • FIG. 6 is an equivalent block diagram showing a configuration equivalent to the adaptive control apparatus shown in FIG.
  • FIG. 7 is a graph showing the relationship between the adaptive feedback gain K d e except the adaptive feedback gain K e and feedthrough term.
  • FIG. 8 is a graph showing the frequency response characteristics of a certain control target and the frequency response characteristics of the PFC designed accordingly.
  • FIG. 9 is a graph showing the frequency response characteristics of the expansion control system based on the control target shown in FIG. 8 and the frequency response characteristics of the PFC.
  • FIG. 10 is a graph showing a preferred design range of the PFC based on the frequency response characteristics of the control target shown in FIG.
  • FIG. 11 is a schematic diagram showing a schematic configuration example regarding pressure control of an injection molding machine to which the adaptive control device shown in FIG. 1 is applied.
  • FIG. 12 is a schematic diagram showing a schematic configuration example relating to the flow rate control of the injection molding machine shown in FIG.
  • FIG. 13 is a graph showing each output when a switching simulation between the injection process and the pressure holding process is performed in the injection molding machine shown in FIGS. 11 and 12.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a schematic configuration example of an adaptive control apparatus according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 15 is a block diagram showing a schematic configuration example of an adaptive control apparatus according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 16 is a graph showing a simulation result of the adaptive control device in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 17 is a graph showing a simulation result of the SAC device in the comparative example.
  • FIG. 18 is a block diagram illustrating a schematic configuration example of a control device using a general PFC.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration example of an adaptive control apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the adaptive control apparatus 1 compensates for a controller 3 that outputs an operation value u to the control target 2 and a feedback value ya of the control value y output from the control target 2.
  • compensation value y f parallel feedforward compensator to output based on the operation value u a for (hereinafter, also abbreviated as PFC) and a 4.
  • Controller 3 so as to output the operation value u based on the feedback value y a plus compensation value y f output from PFC4 the control value y output from the controlled object 2 and the command value r Feedback It is configured to perform control.
  • the controller 3 and the PFC 4 may be configured by being programmed to perform predetermined digital operations in a computer such as a microcontroller provided inside or outside the control target 2, or configured by an analog or digital circuit These may be combined or these may be combined.
  • the PFC 4 includes a PFC calculation unit 5 that calculates the compensation value y f based on the operation value u output from the controller 3, and an identification mechanism that sequentially identifies the model of the control target 2 and estimates the transfer function of the control target 2. 6 and an adjustment that estimates the frequency response characteristic of the controlled object 2 based on the transfer function identified by the identification mechanism 6 and adjusts the compensation value y f output from the PFC calculation unit 5 based on the frequency response characteristic. And a mechanism 7.
  • FIG. 2 is a graph of an open loop response including the PFC for explaining the effect of the PFC in the control device using the general PFC shown in FIG.
  • the PFC 40 does not include the identification mechanism 6 and the adjustment mechanism 7.
  • the control value y output from the controlled object 2 causes a response delay with respect to the operation value u of the controller 3.
  • the PFC 40 generates a pseudo output (compensation value y f ) that compensates for the response delay of the controlled object 2.
  • no response delay occurs in the output (feedback value y a ) of the control system (enlarged control system) in which the controlled object 2 and the PFC 40 are combined.
  • the response delay is the main factor of destabilization in the feedback control
  • the basic stability is ensured by compensating the response delay by the PFC 40 and the design of the controller 3 is greatly simplified.
  • the PFC 40 there is one having a first-order delay system transfer function G f (s) as shown below.
  • PFC40 is to have a low-blocking properties as follows.
  • the compensation value y f output from the PFC 40 is large, the control system is easily stabilized. However, if the compensation value y f is excessively increased, the output of the expansion control system deviates from the control value y output from the control target 2. Therefore, responsiveness deteriorates.
  • the compensation value y f of PFC4 outputs according to the frequency response characteristic of the controlled object 2 which is sequentially identified it is automatically adjusted, without increasing the compensation value y f unnecessarily As a result, deterioration of responsiveness can be prevented.
  • the tolerance due to modeling errors is greater. That is, even if the modeling error is somewhat large, the control parameter can be adjusted appropriately as long as the tendency of the frequency response characteristic can be grasped. Therefore, according to the above configuration, optimal adaptive control can be automatically and easily performed while preventing deterioration of responsiveness.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the flow of PFC adjustment in the adaptive control apparatus shown in FIG. 1 in the present embodiment. As shown in FIG. 3, an operation value u that is input data of the control target 2 and a control value y that is output data of the control target 2 are input to the identification mechanism 6 of the PFC 4.
  • the input operation value u and control value y remove components outside a predetermined frequency region such as noise components by a band pass filter (not shown, including a high pass filter and a low pass filter) (step S1), and the filtering Resampling is performed on the subsequent operation value d u and the control value d y after filtering (step S2).
  • a band pass filter not shown, including a high pass filter and a low pass filter
  • the identification mechanism 6 performs sequential identification using the resampled value (step S3: identification step).
  • the identification mechanism 6 estimates the frequency response characteristic of the controlled object 2 by sequentially identifying the model of the controlled object 2 and obtaining the transfer function of the controlled object 2.
  • the identification mechanism 6 performs identification by applying a linear black box model (in particular, a model called an ARX model).
  • a linear black box model in particular, a model called an ARX model
  • the frequency response characteristic can be estimated using a known sequential identification method.
  • the control target 2 that can be identified is not limited to a specific model, and can be applied to various control targets 2, and a highly versatile adaptive control device can be configured.
  • the model of the controlled object 2 is described as follows.
  • u r (k) indicates an operation value (input data) at time k after resampling
  • y r (k) indicates a control value (output data) at time k after resampling
  • v (k ) Denotes a disturbance term
  • km denotes a dead time
  • z denotes a time shift operator for one sample
  • z [x (k)] x (k + 1) holds.
  • a (z ⁇ 1 ) and B (z ⁇ 1 ) can be expressed as follows.
  • a 1 , a 2 ,..., A na and b 1 , b 2 ,..., B nb indicate denominator parameters and numerator parameters to be estimated, and na and nb respectively indicate the denominator and numerator parameters of the identification model.
  • the predicted value y p (k) ahead of the output data y r (k) at time k based on the input / output data up to time k ⁇ 1 can be expressed as follows.
  • ⁇ represents a parameter vector
  • ⁇ (k) represents a data vector at time k.
  • the probability variation of the parameter vector ⁇ indicates the variation of the control target 2, it can be expressed as follows.
  • Q indicates the variance (variation width) of the parameter
  • R indicates the variance of the observation noise.
  • the parameter variance Q is set to 0 in a steady state (a state in which there is no change in input / output).
  • the parameter variance Q and the observation noise variance R are design parameters of the PFC 4.
  • the identification mechanism 6 estimates the parameters (each coefficient in the polynomial expression) of the linear black box model using a Kalman filter. That is, the identification mechanism 6 applies a Kalman filter based on the above equation (6) to estimate the parameter vector ⁇ .
  • the identification mechanism 6 causes the prediction error ⁇ i (k) and the Kalman gain as follows. W (k) is calculated.
  • time step is updated to calculate the initial value ⁇ i (k + 1) of the parameter estimation value and the initial value P i (k + 1) of the error covariance matrix in the next step.
  • the parameter vector ⁇ is sequentially estimated.
  • the above equation (13) can be expressed by the parameter vector ⁇ estimated by the identification mechanism 6.
  • the frequency response characteristic of the controlled object 2 can be estimated using a known configuration.
  • the adjustment mechanism 7 designs a PFC based on the estimated transfer function G (z) of the controlled object 2.
  • the PFC is a first-order lag system represented by the equation (1), and the adjusting mechanism 7 multiplies the frequency and gain at which the phase lag of the controlled object 2 is greater than or equal to a predetermined value by multiplying each by a predetermined coefficient.
  • a corner frequency ⁇ f hereinafter also abbreviated as PFC frequency ⁇ f
  • a gain K f hereinafter also abbreviated as PFC gain K f
  • G (z exp (j ⁇ p T s ))
  • T s indicates a control cycle.
  • the adjustment mechanism 7 applies a smoothing filter to the obtained frequency ⁇ p and gain K p (steps S6 and S7).
  • the smoothing filter is not particularly limited, for example, a moving average filter is applied.
  • the filtered frequency ⁇ pf and the filtered gain K pf are obtained as follows.
  • ns indicates the number of data for which a moving average is taken.
  • the adjusting mechanism 7 determines that the phase delay of the controlled object 2 is a predetermined value from the transfer function G (z) of the identified controlled object 2.
  • the PFC frequency ⁇ f and the PFC gain K of the transfer function G f (z) of the PFC 4 are multiplied by a predetermined coefficient (frequency coefficient ⁇ w and gain coefficient ⁇ k ) by the frequency ⁇ p and the gain K p that are equal to or greater than ⁇ p.
  • f is designed as follows (steps S8 and S9).
  • the frequency coefficient ⁇ w and the gain coefficient ⁇ k are design parameters.
  • the transfer function G f (s) of the PFC 4 (PFC calculation unit 5) is obtained from the PFC frequency ⁇ f and the PFC gain K f obtained as described above (step S10: adjustment step).
  • the compensation value y f is adjusted based on the obtained transfer function G f (s) of the PFC 4.
  • the adjustment mechanism 7 determines whether or not the values of the PFC frequency ⁇ f and the PFC gain K f obtained in steps S8 and S9 exceed a predetermined upper limit value. Applies a limiter so as not to exceed the upper limit (steps S11 and S12). Thereby, it is possible to effectively prevent the transfer function G f (s) of the adjusted PFC 4 from being outside the adjustment range.
  • d f represents a feedthrough term in PFC4 of discrete-time transfer function G f (z). That is, the discrete-time transfer function G d f (z) means the transfer function of the PFC 4 excluding the direct term.
  • the compensation value y f is calculated as follows.
  • y d f (k) means a compensation value excluding the direct term.
  • Formula (18) may be represented by the following notations.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a schematic configuration example when simple adaptive control is used for the controller in the adaptive control apparatus shown in FIG.
  • the controller 3 adjusts a plurality of adaptive gains so that the control value y output from the controlled object 2 follows a reference model designed to give a predetermined (ideal) response.
  • Simple adaptive control (SAC) mechanism A plurality of adaptive gains, a first feed-forward gain K u with respect to the command value r, and the second feedforward gain K x to the state amount x m of the reference model, the output of the reference model (Code Output) y m and the feedback value y and a feedback gain K e for the deviation between a.
  • SAC Simple adaptive control
  • SAC mechanism includes a reference model application section 31 for outputting a norm output y m output to be followed of the controlled object 2 by applying the reference model against command value r is input, the command value r
  • a first multiplier 32 that multiplies the first adaptive gain (first feedforward gain) K u with respect to the state quantity x m (described later) of the reference model, and a second adaptive gain (second a second multiplier 33 for multiplying the feed-forward gain) K x, the output of the enlarged control system plus the compensation value y f output from PFC4 the control value y prescriptive output y m (feedback value) of the y a
  • a first subtractor 35 that calculates an error
  • a third multiplier 34 that multiplies an output e a of the first subtractor 35 by a third adaptive gain (feedback gain) K e
  • First addition for adding the output and the output of the second multiplier 33 A vessel 36, and a second adder 37 for outputting an output u s and an
  • the normative model is represented by the following discrete-time equation of state so that it can be computed by a computer.
  • a m, b m, c m, d m indicates the parameters of the reference model.
  • the control object 2 satisfies an almost strong positive (ASPR) condition.
  • ASR almost strong positive
  • a response delay such as a dead time occurs in the control target 2, so that the ASPR condition is often not satisfied. Therefore, in this embodiment, as described above, the output of the PFC 4 is added to the output of the controlled object 2 to configure the expansion control system, and the expansion control system satisfies the ASPR condition, and then the SAC mechanism is expanded. Applies to control systems.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a schematic configuration example when dynamic compensation is added to the adaptive control apparatus shown in FIG. In the example of FIG.
  • the output u s of the first adder 36 is input, a dynamic compensator 38 which performs the same PFC operation with PFC operation unit 5, the dynamic and a third adder 39 for adding the output y m of the output y s and the reference model application section 31 of the compensator 38.
  • the first subtractor 35, an error between the output y M and the output of the enlarged control system (feedback value) y a third adder 39 is calculated.
  • FIG. 6 is an equivalent block diagram showing a configuration equivalent to the adaptive control apparatus shown in FIG.
  • the configuration of the adaptive control device 1 shown in FIG. 5 is configured such that the PFC calculation unit 5 performs PFC calculation based on the output u e of the third multiplier 35 as shown in FIG. 39 in place of, is equivalent to that it comprises a fourth adder 41 for adding the output y f of the output e a and PFC calculation unit 5 of the first subtractor 35. Accordingly, when dynamic compensation is performed, the compensation value y f of the PFC is calculated as follows.
  • the input (operation value) u to the control target is expressed as follows.
  • ⁇ pe , ⁇ Ie , ⁇ px , ⁇ Ix , ⁇ pu , and ⁇ Iu indicate adjustment law gains.
  • K x, ⁇ px, subscript i of superscript gamma Ix indicates that a gain corresponding to the i th state amount x i m of the reference model.
  • N (k) in the above equation (23) is a normalized signal and is given by the following equation.
  • m, m u and mym represent normalization parameters.
  • ⁇ correction gains for preventing the divergence of each adaptive gain are as follows:
  • the gain is variable according to the above.
  • ⁇ e1 to ⁇ e3 , ⁇ x1 to ⁇ x3 , ⁇ u1 to ⁇ u3 , C x0 , C u0 , and C em0 indicate design parameters.
  • Gain with a subscript i superscript indicates that it is a gain corresponding to the i th state amount x i m of the reference model.
  • the output e a (k) of the first subtractor 35 used in the calculation of the output u e (k) of the third multiplier 34 in the above equation (22) is y (k) + y f as shown in FIG. (K) ⁇ y m (k). Therefore, the output u e (k) of the third multiplier 34 can be expressed as follows using Equation (21).
  • u e (k) is required to calculate the output u e (k) of the third multiplier 34, and the above equation (22) cannot be calculated as it is. Therefore, an observable portion excluding the direct term in the output e a (k) of the first subtractor 35 is set as ed a (k), and the following formula can be calculated.
  • control input (formula (22)) of the SAC mechanism is replaced as follows.
  • FIG. 7 is a graph showing the relationship between the adaptive feedback gain K d e except the adaptive feedback gain K e and feedthrough term. As shown in FIG. 7, with respect to the range of the K e [- ⁇ , 0], the range of the K d e indicates that a [-1 / d f, 0] .
  • Jikatachiko d f may vary by adjusting mechanism 7 PFC4, and depending on the value of K d e at that time before the change of the values d f (k-1), d f (k) after change to, K d e there is a possibility that a value outside range. Therefore, the adaptive gain K d e re calculated as follows in accordance with a change in Jikatachiko d f.
  • K d e may be adjusted as follows. In this case, it may respond immediately change of Jikatachiko d f is better than when recalculated in equation (32) or equation (33).
  • FIG. 8 is a graph showing the frequency response characteristics of a certain control target and the frequency response characteristics of the PFC designed accordingly.
  • FIG. 8 shows frequency response characteristics assuming a hydraulic device as the controlled object 2. As shown in FIG. 8, in this controlled object 2, the frequency is about 13 Hz or more and the phase delay is about 180 ° or more. In feedback control, if there is a frequency region in which the phase delay is 180 ° or more, the control system may become unstable when feedback is performed with a gain greater than a certain level.
  • the output y f of the PFC 4 whose own phase delay is less than 90 ° is designed to be larger than the output y of the control target 2 in the frequency region where the phase delay of the control target 2 is 180 ° or more.
  • the output y f of the PFC 4 with a phase delay of less than 90 ° mainly occupies the output of the expansion control system. There seems to be no. In the example of FIG.
  • FIG. 9 is a graph showing the frequency response characteristics of the expansion control system based on the control target shown in FIG. 8 and the frequency response characteristics of the PFC.
  • the frequency response characteristic of the output (feedback value) y a large control system when adding the output y f of PFC4 designed to output y of the control object 2 as described above, the controlled object 2 In the frequency region where the single phase lag is 180 ° or more, the phase lag is less than about 90 °.
  • the PFC gain K f and the PFC frequency ⁇ f can be suitably determined from the frequency response characteristics of the controlled object 2.
  • thresholds phi p phase delay it was set thresholds phi p phase delay to 180 °, even set thresholds phi p phase delay to 170 ° and 150 ° with a more margin Good.
  • the frequency omega p and the gain K p of the controlled object 2 in the threshold phi p is determined using numerical search method within the control period T s, detailed accuracy is not required.
  • the search is performed with a range of about ⁇ 5 to 10 ° as an allowable error range with respect to the threshold value ⁇ p that is a search phase. It is also possible to abort.
  • the number of searches is about 5 to 10 times when an efficient one-dimensional search method such as the golden section search method is used, so that the control period T s is about 0.002 to 0.005 seconds.
  • a numerical search within the control cycle T s is possible even with a general shortness.
  • FIG. 10 is a graph showing a preferred design range of the PFC based on the frequency response characteristics of the control target shown in FIG. By designing to include outputs y f of the PFC in the design range, as shown in FIG. 10, it is possible to perform optimal adaptive control while preventing a degradation of responsiveness.
  • FIG. 11 is a schematic diagram showing a schematic configuration example regarding pressure control of an injection molding machine to which the adaptive control device shown in FIG. 1 is applied.
  • FIG. 12 is a schematic diagram showing a schematic configuration example relating to the flow rate control of the injection molding machine shown in FIG.
  • the injection molding machine 10 in this application example includes a nozzle 11 that injects a molding material at the tip, and an injection cylinder 12 that conveys the injection material while melting the injection cylinder 12.
  • a heater 13 for heating the molding material a hopper 14 for feeding the molding material into the injection cylinder 12, a screw 15 moving in the axial direction while rotating around the axis of the injection cylinder 12, and a screw 15 ,
  • Such a control device of the injection molding machine 10 includes a pressure controller 20 that outputs a pressure operation value u to the motor drive device 21 of the servo motor 19 that adjusts the pressure in the hydraulic cylinder 17 of the injection molding machine 10, and and a PFC22 to output based on the pressure operating value u a pressure compensation value y f for compensating the feedback value y a which is based on the pressure in the hydraulic cylinder 17.
  • the pressure controller 20 detects the pressure in the hydraulic cylinder 17 or the hydraulic oil discharge pressure of the hydraulic pump 18 by a sensor (not shown), and inputs it to the PFC 22, thereby outputting the pressure in the hydraulic cylinder 17 from the PFC 22.
  • the configuration of the PFC 22 is the same as that in the above embodiment.
  • the pressure control mode shown in FIG. 11 controls the oil pressure in the hydraulic cylinder 17 to be constant in the pressure holding process, the mold clamping process, and the like.
  • the pressure compensation value y f output from the PFC 22 is automatically adjusted according to the frequency response characteristics of the injection molding machine 10 that are sequentially identified, so the size of the hydraulic cylinder 17 used in the injection molding machine 10 there is no need to readjust the pressure compensation value y f manually in accordance with a variation in materials to be injected. Furthermore, it is not necessary to increase the pressure compensation value y f unnecessarily, it is possible to prevent deterioration in responsiveness. Moreover, since the control parameter is adjusted from the frequency response characteristic, the tolerance due to the modeling error is larger than the conventional configuration in which the identified parameter is directly used as the control parameter.
  • the control parameter can be adjusted appropriately as long as the tendency of the frequency response characteristic can be grasped. Therefore, according to the above configuration, optimum adaptive control can be automatically and easily performed while preventing deterioration of responsiveness in the injection molding machine.
  • control device of the injection molding machine 10 may adopt a flow rate control mode in which the speed of the hydraulic cylinder 17 is controlled to be constant, such as an injection process.
  • the motor drive device 21 also functions as a flow rate controller that controls the flow rate of hydraulic oil into the hydraulic cylinder 17. The flow rate of the hydraulic oil to the hydraulic cylinder 17 is grasped by detecting the rotation speed of the servo motor 19.
  • the injection molding machine 10 is driven and controlled by switching between the flow rate control mode and the pressure control mode as described above.
  • control device of the injection molding machine 10 is configured such that the pressure in the hydraulic cylinder 17 and the stroke of the piston 16 that slides in the hydraulic cylinder 17 are started after the start of the flow control using the motor drive device 21 that is a flow controller. , And when at least one of the time since the start of flow control using the flow controller is detected and a predetermined threshold value set for each is exceeded, pressure is substituted for flow control. It is configured to initiate pressure control using the controller. Similarly, the transition from the flow rate control to the pressure control is determined by setting a threshold value. In addition, the threshold value at the time of shifting from the pressure control to the flow rate control may be the same as the threshold value at the time of shifting from the flow rate control to the pressure control, or a different threshold value may be set. Thereby, since flow control and pressure control can be switched according to the state of injection molding machine 10, appropriate control can be performed.
  • the characteristics (control structure) of the controlled object (servo motor 19) greatly change. For this reason, immediately after the transition from the flow rate control process to the pressure control process, there is a possibility that the frequency response characteristic cannot be correctly estimated by the PFC 22 identification mechanism. Assuming such a case, the adjustment mechanism of the PFC 22 is estimated by the frequency response characteristic of the injection molding machine sequentially estimated by the identification mechanism of the PFC 22 and a predetermined frequency response characteristic or the past by the identification mechanism. The frequency compensation characteristic may be selected and the pressure compensation value may be adjusted based on the frequency response characteristic.
  • the adaptive control when it is difficult to correctly estimate the frequency response characteristics by sequential identification such as immediately after the control of the injection molding machine 10 by the pressure controller 20 is started, the predetermined frequency response characteristics or the past By adjusting the pressure compensation value using the frequency response characteristic estimated by the identification mechanism, the adaptive control is prevented from becoming unstable. By using and controlling the injection molding machine 10, optimal adaptive control can be performed while preventing deterioration of responsiveness.
  • the pressure in the hydraulic cylinder 17, the hydraulic cylinder 17 At least one of the stroke of the piston 16 sliding inside and the time from the start of the flow control using the flow controller is detected, and the detected value is a predetermined threshold value set in advance If it exceeds the limit, it may be switched.
  • FIG. 13 is a graph showing each output when a switching simulation between the injection process and the pressure holding process is performed in the injection molding machine shown in FIGS. 11 and 12.
  • switching from the flow rate control to the pressure control is performed when the hydraulic pressure in the hydraulic cylinder 17 reaches a predetermined threshold value (about 9 MPa).
  • a predetermined threshold value about 9 MPa
  • flow control is performed in the injection process, and when the hydraulic pressure in the hydraulic cylinder 17 exceeds a predetermined threshold value, the process proceeds to a pressure holding process that is pressure control.
  • it produces output y m of the reference model according to the pressure command value r, that has excellent response can well follow the output y m of the even reference model pressure control value y is obtained I can confirm.
  • the configuration for estimating the parameters of the linear black box model using the Kalman filter as the identification mechanism 6 has been described, but is not limited thereto.
  • the parameters of the linear black box model may be estimated using a sequential least squares method (RLS: Recursive Least Squares).
  • RLS Recursive Least Squares
  • ⁇ (k) represents a parameter vector of the model
  • ⁇ (k) represents a data vector at time k
  • ⁇ represents a prediction error
  • ⁇ is a positive constant
  • I represents a unit matrix
  • the physical model of the control object 2 may be applied as the identification mechanism 6.
  • the identification mechanism 6 may be configured to estimate an unknown constant of the physical model using a Kalman filter.
  • adaptive control by a physical model can be easily realized using a known configuration. For example, when pressure control of a hydraulic cylinder is performed, a pressure change model of the hydraulic cylinder is given as follows.
  • p indicates the cylinder pressure [Pa]
  • q indicates the discharge flow rate [m 3 / s] to the cylinder
  • A indicates the cylinder cross-sectional area [m 2 ]
  • x indicates the cylinder displacement [m].
  • Y represents the cylinder speed [m / s]
  • ⁇ represents the bulk modulus.
  • the discharge flow rate q to the cylinder is the operation amount
  • the cylinder pressure p is the control amount.
  • the cylinder sectional area A is known
  • the cylinder displacement x and the cylinder speed y are measurable (known)
  • the bulk modulus ⁇ is unknown.
  • Equation (36) is discretized and expressed in the state equation in consideration of the variation of the bulk modulus ⁇ .
  • Q 0 represents the variance (variation width) of the bulk modulus
  • R represents the variance of the observation noise
  • T s is a control cycle [sec]. Note that the bulk modulus dispersion Q 0 is 0 in a steady state (a state in which there is no change in input / output).
  • the identification mechanism 6 causes the prediction error ⁇ i (k) and the Kalman gain as follows. W (k) is calculated.
  • time step is updated to calculate the initial value ⁇ i (k + 1) of the parameter estimation value and the initial value P i (k + 1) of the error covariance matrix in the next step.
  • the bulk modulus ⁇ is estimated by sequentially estimating the parameter vector ⁇ .
  • the above equation (45) can be expressed by the measurable cylinder displacement x (k), the known cylinder cross-sectional area A, and the bulk modulus ⁇ (k) estimated by the identification mechanism 6. As described above, when the physical structure of the control target 2 is clear, the frequency response characteristic of the control target 2 can be estimated with higher accuracy by using a known configuration.
  • an IIR filter representing the control target 2 may be obtained using an adaptive digital filter such as HARF (Hyperstable
  • HARF Hyperstable
  • SHARF Simple
  • a method for directly estimating the frequency response characteristic for example, methods such as short-time Fourier transform and continuous wavelet transform are conceivable.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a schematic configuration example of an adaptive control apparatus according to another embodiment of the present invention. An adaptive control apparatus 1B in the example shown in FIG.
  • an output y a of the output enlargement control system obtained by adding a y f of the output of the controlled object 2 PFC4 the (control value) y (PFC operation unit 5) and the command value r
  • the adaptive proportional gain K P , the adaptive differential gain K D , and the adaptive integral gain K I of the adaptive PID controller 3B are adjusted based on the error e and the integral value w and differential value d of the error e.
  • a detailed description of the configuration itself in which the PFC 40 that does not include the identification mechanism 6 and the adjustment mechanism 7 is applied to adaptive PID control is publicly known and thus omitted (for example, International Publication No. 2008/018496, Zenta Iwai et al. “Simple Adaptation”). Control SAC "2008 (Morikita Publishing) etc.).
  • the controller may be a sliding mode control mechanism.
  • FIG. 15 is a block diagram showing a schematic configuration example of an adaptive control apparatus according to another embodiment of the present invention.
  • An adaptive control apparatus 1C of the embodiment shown in FIG. 15, the sliding mode controller 3C as a function ⁇ switching errors in the output of the enlarged control system (control value) y a command value r, nonlinear switching input (operation value) u is calculated.
  • the switching hyperplane is configured using the state variables of the controlled object, but the switching hyperplane can be configured only from the output of the controlled object 2 by using the PFC 4 as in this example. it can.
  • a control system sliding mode control system
  • a control system sliding mode control system
  • a detailed description of the configuration itself in which the PFC 40 that does not include the identification mechanism 6 and the adjustment mechanism 7 is applied to the sliding mode control system is well known, and is omitted (for example, Yoshita Iwai et al. “Simple Adaptive Control SAC” 2008 (Morokushi Publishing) ) Etc.)
  • the reference model of the output y of the controlled object using a model in which the transfer function of the controlled object changes for each of the adaptive control apparatus and the SAC apparatus (comparative example) in which the transfer function of the PFC is fixed in one embodiment of the present invention.
  • the followability to the output ym was simulated.
  • the gain (0.005) and frequency (30 Hz) of the output of the PFC of the comparative example are fixed values (control cycle T s , normative model) parameter a m, b m, c m , d m, adjustment law gain ⁇ pe, ⁇ px, ⁇ pu , ⁇ corrected gain ⁇ e1 ⁇ ⁇ e3, ⁇ x1 ⁇ ⁇ x3, the ⁇ u1 ⁇ ⁇ u3, etc.), the The same values are used in both the examples and comparative examples.
  • the phase delay threshold ⁇ p is 180 °
  • the frequency coefficient ⁇ k 1.5
  • the gain coefficient ⁇ k 1.
  • FIG. 16 is a graph showing a simulation result of the adaptive control device in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 17 is a graph showing a simulation result of the SAC device in the comparative example.
  • transfer function G (s) 1.5e ⁇ 0.025s / (5s + 1) in 0 ⁇ t ⁇ 4, 12 ⁇ t ⁇ 20).
  • G (s) 1.5e ⁇ 0.025s / (5s + 1) in 0 ⁇ t ⁇ 4, 12 ⁇ t ⁇ 20.
  • the compensation value of the PFC is optimized even if the transfer function (gain) of the controlled object varies, so that the output of the controlled object regardless of the variation of the controlled object. It has shown that it is possible to stably follow the output y m of the reference model of y.
  • the adaptive control device and control method of the present invention and the control device of an injection molding machine are useful for automatically and easily performing optimal adaptive control while preventing deterioration of responsiveness.

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Abstract

　応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を自動的かつ簡単に行うことができる適応制御装置および適応制御方法ならびに射出成形機の制御装置を提供する。制御対象(2)から出力される制御値(y)に並列フィードフォワード補償器(4)から出力される補償値(yf)を加えた帰還値(ya)と指令値(r)に基づいて操作値(u)を出力するようにしてフィードバック制御を行う適応制御装置であって、並列フィードフォワード補償器(4)は、制御対象(2)の周波数応答特性を逐次推定する同定機構(6)と、当該周波数応答特性に基づいて補償値(yfを)調整する調整機構(7)とを備えている。

Description

適応制御装置および適応制御方法ならびに射出成形機の制御装置および制御方法
　本発明は、並列フィードフォワード補償器を用いた適応制御装置および適応制御方法に関し、特に当該適応制御方法が適用された射出成形機の制御装置および制御方法に関する。
　一般的に、パラメータが未知である制御対象に対して、制御系を安定化しつつパラメータを推定する制御方法として適応制御が知られている。一般的な適応制御方式としては、モデル規範型適応制御やセルフチューニングレギュレータ等が知られている。これらの適応制御方式では、制御アルゴリズムが複雑で、設計すべき制御パラメータが多いため、それらの調整が難しいという問題があった。
　このような問題を解決するための適応制御方式として、理想的な状態を実現するモデルを考え、実際の制御対象の出力が理想的な状態のモデルに一致するように制御パラメータを変化させる単純適応制御（ＳＡＣ：Simple Adaptive Control）が知られている（例えば特許文献１参照）。制御対象を当該ＳＡＣで制御することが可能となるためには、ＡＳＰＲ（Almost Strictly Positive Real）条件を満たす必要があり、これを満たすために、並列フィードフォワード補償器（ＰＦＣ：Parallel Feed-forward Compensator）と呼ばれる補償器の出力を制御対象の出力に付加して制御することが知られている。
　しかしながら、ある程度単純化された上記単純適応制御においても並列フィードフォワード補償器の設計には依然としてパラメータが多く、ある程度専門的な知識を必要とする。また、制御対象の変動や制御系のロバスト性を考慮すると、ＰＦＣによる補償値を大きくして安定寄りの設計をする必要があるが、そうすると応答性が悪化する。このような問題を解決するための方法として、制御対象プロセスのゲインを予め記憶しておき、当該ゲインから並列フィードフォワード補償演算に利用されるＰＦＣゲインの修正値が自動的に調整される構成（例えば特許文献２参照）や、制御対象のモデルパラメータを逐次同定し、その同定結果に応じてＰＦＣを逐次調整する構成（例えば特許文献３参照）が知られている。
特許第３０９８０２０号公報 特許第３３５０９２３号公報 特開２０１０－２５３４９０号公報
　しかしながら、特許文献２のような構成においては、制御対象が変動して制御対象プロセスのゲインが変動した場合、当該ゲインを再度設定する必要があるため、制御対象の変動に対して自動調整（オンライン調整）を行うことができない。また、特許文献３のような構成においては、特定のモデルに対して同定を行い、制御パラメータを調整するため、不特定または未知の制御対象については逐次同定することができず、汎用性がない。さらに、制御パラメータに同定したモデルのパラメータを直接利用するため、モデル化誤差が大きいと制御パラメータが予期せぬ値を取ることがあり、適切な制御を行えなくなったり、応答性の悪化が大きくなったりし易い。
　本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を自動的かつ簡単に行うことができる適応制御装置および適応制御方法ならびに射出成形機の制御装置および制御方法を提供することを目的とする。
　本発明のある形態に係る適応制御装置は、制御対象に操作値を出力する制御器と、前記制御対象から出力される制御値の帰還値を補償するための補償値を前記操作値に基づいて出力する並列フィードフォワード補償器とを備え、前記制御器が前記制御対象から出力される制御値に並列フィードフォワード補償器から出力される補償値を加えた帰還値と指令値とに基づいて前記操作値を出力するようにしてフィードバック制御を行う適応制御装置であって、前記並列フィードフォワード補償器は、前記制御対象の周波数応答特性を逐次推定する同定機構と、当該周波数応答特性に基づいて前記補償値を調整する調整機構とを備えている。
　上記構成によれば、逐次同定された制御対象の周波数応答特性に応じて並列フィードフォワード補償器が出力する補償値が自動調整されるため、制御対象の変動に応じて手動で補償値を再調整する必要がない。さらに、必要以上に補償値を大きくしなくてすみ、応答性の悪化を防止することができる。しかも、周波数応答特性から制御パラメータを調整するため、同定したパラメータを直接制御パラメータに利用する従来の構成に比べてモデル化誤差による許容度が大きい。すなわち、モデル化誤差が多少大きくても周波数応答特性の傾向さえつかめれば制御パラメータを適切に調整することができる。したがって、上記構成によれば、応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を自動的かつ簡単に行うことができる。
　前記同定機構は、前記制御対象のモデルを逐次同定して前記制御対象の伝達関数を推定し、推定した伝達関数に基づいて前記制御対象の周波数応答特性を逐次推定するように構成してもよい。これにより、既知の逐次同定手法を利用して、上記周波数応答特性を推定することができる。
　前記同定機構は、線形ブラックボックスモデルを適用することとしてもよい。これにより、同定可能な制御対象が特定のモデルに限定されず、様々な制御対象に対して適用することができ、汎用性の高い適応制御装置を構成することができる。
　前記同定機構は、前記制御対象の物理モデルを適用することとしてもよい。これにより、前記制御対象の物理構造が明らかな場合には、より高精度な適応制御装置を構成することができる。
　前記同定機構は、前記線形ブラックボックスモデルの多項式表現における各係数や物理モデルの未知定数を、カルマンフィルタを用いて推定するよう構成されていてもよい。これにより、既知の構成を利用して、上記適応制御を容易に実現することができる。
　前記調整機構は、前記周波数応答特性から前記制御対象の位相遅れが所定値以上となる周波数およびゲインに所定の係数を掛けることにより前記補償値を調整するよう構成されていてもよい。これにより、簡単な構成でかつ様々な制御対象に対して有効に並列フィードフォワード補償器から出力される補償値を調整することができる。
　前記並列フィードフォワード補償器は、一次遅れ系の伝達関数を有していてもよい。
　前記制御器は、所定の応答を与えるように設計された規範モデルに前記制御対象が出力する制御値が追従するように複数の適応ゲインが調整される単純適応制御機構を備え、前記複数の適応ゲインは、前記指令値に対する第１フィードフォワードゲインと、前記規範モデルの状態量に対する第２フィードフォワードゲインと、前記規範モデルの出力と前記帰還値との偏差に対するフィードバックゲインとを含むよう構成されていてもよい。これにより、単純適応制御において、応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を自動的かつ簡単に行うことができる。
　また、本発明の他の形態に係る射出成形機の制御装置は、射出成形機の油圧シリンダ内の圧力を調整するモータに圧力操作値を出力する圧力制御器と、前記油圧シリンダ内の圧力に基づく帰還値を補償するための圧力補償値を前記圧力操作値に基づいて出力する並列フィードフォワード補償器とを備え、前記圧力制御器が前記油圧シリンダ内の圧力に前記並列フィードフォワード補償器から出力される圧力補償値を加えた帰還値と指令値とに基づいて前記圧力操作値を出力するようにしてフィードバック制御を行う射出成形機の制御装置であって、前記並列フィードフォワード補償器は、前記射出成形機の周波数応答特性を逐次推定する同定機構と、当該周波数応答特性に基づいて前記圧力補償値を調整する調整機構とを備えている。
　上記構成によれば、逐次同定された射出成形機の周波数応答特性に応じて並列フィードフォワード補償器が出力する圧力補償値が自動調整されるため、射出成形機で用いられる油圧シリンダの大きさや射出する材料等の変動に応じて手動で圧力補償値を再調整する必要がない。さらに、必要以上に圧力補償値を大きくしなくてすみ、応答性の悪化を防止することができる。しかも、周波数応答特性から制御パラメータを調整するため、同定したパラメータを直接制御パラメータに利用する従来の構成に比べてモデル化誤差による許容度が大きい。すなわち、モデル化誤差が多少大きくても周波数応答特性の傾向さえつかめれば制御パラメータを適切に調整することができる。したがって、上記構成によれば、応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を自動的かつ簡単に行うことができる。
　前記調整機構は、前記同定機構により逐次推定された前記射出成形機の周波数応答特性、および、予め定められた周波数応答特性または過去に前記同定機構により推定された周波数応答特性の何れかを選択し、当該周波数応答特性に基づいて前記圧力補償値を調整するよう構成されていてもよい。これにより、圧力制御器による射出成形機の制御を開始した直後等の逐次同定による周波数応答特性の正しい推定が困難な場合には、予め定められた周波数応答特性または過去に前記同定機構により推定された周波数応答特性を用いて圧力補償値を調整することにより、適応制御が不安定になるのを防止しつつ、その他の場合には、逐次同定された周波数応答特性を用いて射出成形機の制御を行うことにより、応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を行うことができる。
　前記制御装置は、前記油圧シリンダ内への作動油の流量を制御する流量制御器を備え、前記流量制御器を用いた流量制御の開始後、前記油圧シリンダ内の圧力、前記油圧シリンダ内を摺動するピストンのストローク、および、前記流量制御器を用いた流量制御が開始されてからの時間のうちの少なくとも１つを検出し、検出した値が予め設定された所定のしきい値を超えた場合に、前記流量制御器に代えて前記圧力制御器を用いた圧力制御を開始するよう構成されてもよい。これにより、流量制御と圧力制御とを射出成形機の状態に応じて切り換えることができるため、適切な制御を行うことができる。
　また、本発明の他の形態に係る適応制御方法は、制御対象に並列フィードフォワード補償器を付加して構成される制御系を用いた適応制御方法であって、前記制御対象に操作値を出力する操作値出力ステップと、前記制御対象から出力される制御値の帰還値を補償するための補償値を前記操作値に基づいて出力する補償値出力ステップと、前記制御対象から出力される制御値に前記補償値を加えた前記帰還値と指令値とに基づいて前記操作値を出力するようにフィードバック制御を行うフィードバック制御ステップと、を含み、前記補償値出力ステップは、前記制御対象の周波数応答特性を逐次推定する同定ステップと、当該周波数応答特性に基づいて前記補償値を調整する調整ステップとを含んでいる。
　上記方法によれば、逐次同定された制御対象の周波数応答特性に応じて並列フィードフォワード補償器が出力する補償値が自動調整されるため、制御対象の変動に応じて手動で補償値を再調整する必要がない。さらに、必要以上に補償値を大きくしなくてすみ、応答性の悪化を防止することができる。しかも、周波数応答特性から制御パラメータを調整するため、同定したパラメータを直接制御パラメータに利用する従来の方法に比べてモデル化誤差による許容度が大きい。すなわち、モデル化誤差が多少大きくても周波数応答特性の傾向さえつかめれば制御パラメータを適切に調整することができる。したがって、上記方法によれば、応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を自動的かつ簡単に行うことができる。
　前記同定ステップは、前記制御対象のモデルを逐次同定して前記制御対象の伝達関数を推定し、推定した伝達関数に基づいて前記制御対象の周波数応答特性を逐次推定してもよい。これにより、既知の逐次同定手法を利用して、上記周波数応答特性を推定することができる。
　前記同定ステップは、線形ブラックボックスモデルを適用してもよい。これにより、同定可能な制御対象が特定のモデルに限定されず、様々な制御対象に対して適用することができ、汎用性の高い適応制御手法とすることができる。
　前記同定ステップは、前記制御対象の物理モデルを適用してもよい。これにより、前記制御対象の物理構造が明らかな場合には、より高精度な適応制御手法とすることができる。
　前記同定ステップは、前記線形ブラックボックスモデルの多項式表現における各係数や前記物理モデルの未知定数を、カルマンフィルタを用いて推定することとしてもよい。これにより、既知の方法を利用して、上記適応制御を容易に実現することができる。
　前記調整ステップは、前記周波数応答特性から前記制御対象の位相遅れが所定値以上となる周波数およびゲインに所定の係数を掛けることにより前記補償値を調整することとしてもよい。これにより、簡単な構成でかつ様々な制御対象に対して有効に並列フィードフォワード補償器から出力される補償値を調整することができる。
　前記並列フィードフォワード補償器は、一次遅れ系の伝達関数を有していてもよい。
　前記操作値出力ステップは、所定の応答を与えるように設計された規範モデルに前記制御対象が出力する制御値が追従するように複数の適応ゲインを調整するステップを含み、前記複数の適応ゲインは、前記指令値に対する第１フィードフォワードゲインと、前記規範モデルの状態量に対する第２フィードフォワードゲインと、前記規範モデルの出力と前記帰還値との偏差に対するフィードバックゲインとを含んでいてもよい。これにより、単純適応制御において、応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を自動的かつ簡単に行うことができる。
　また、本発明の他の形態に係る射出成形機の制御方法は、射出成形機の油圧シリンダ内の圧力に並列フィードフォワード補償器を付加して構成される制御系を用いた射出成形機の制御方法であって、前記射出成形機の油圧シリンダの圧力を調整するモータに圧力操作値を出力する操作値出力ステップと、前記油圧シリンダ内の圧力に基づく帰還値を補償するための圧力補償値を前記圧力操作値に基づいて出力する補償値出力ステップと、前記油圧シリンダ内の圧力に前記圧力補償値を加えた前記帰還値と指令値とに基づいて前記圧力操作値を出力するようにフィードバック制御を行うフィードバック制御ステップと、を含み、前記補償値出力ステップは、前記射出成形機の周波数応答特性を逐次推定する同定ステップと、当該周波数応答特性に基づいて前記圧力補償値を調整する調整ステップとを含んでいる。
　上記方法によれば、逐次同定された射出成形機の周波数応答特性に応じて並列フィードフォワード補償器が出力する圧力補償値が自動調整されるため、射出成形機で用いられる油圧シリンダの大きさや射出する材料等の変動に応じて手動で圧力補償値を再調整する必要がない。さらに、必要以上に圧力補償値を大きくしなくてすみ、応答性の悪化を防止することができる。しかも、周波数応答特性から制御パラメータを調整するため、同定したパラメータを直接制御パラメータに利用する従来の構成に比べてモデル化誤差による許容度が大きい。すなわち、モデル化誤差が多少大きくても周波数応答特性の傾向さえつかめれば制御パラメータを適切に調整することができる。したがって、上記方法によれば、応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を自動的かつ簡単に行うことができる。
　前記調整ステップは、前記同定ステップにより逐次推定された前記射出成形機の周波数応答特性、および、予め定められた周波数応答特性または過去に前記同定ステップにより推定された周波数応答特性の何れかを選択し、当該周波数応答特性に基づいて前記圧力補償値を調整することとしてもよい。これにより、圧力制御を開始した直後等の逐次同定による周波数応答特性の正しい推定が困難な場合には、予め定められた周波数応答特性または過去に前記同定ステップにより推定された周波数応答特性を用いて圧力補償値を調整することにより、適応制御が不安定になるのを防止しつつ、その他の場合には、逐次同定された周波数応答特性を用いて射出成形機の制御を行うことにより、応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を行うことができる。
　前記制御方法は、前記油圧シリンダ内への作動油の流量を制御する流量制御ステップを備え、前記流量制御ステップの開始後、前記油圧シリンダ内の圧力、前記油圧シリンダ内を摺動するピストンのストローク、および、前記流量制御ステップが開始されてからの時間のうちの少なくとも１つが予め設定された所定のしきい値を超えた場合に、前記流量制御ステップに代えて前記操作値出力ステップ、前記補償値出力ステップおよび前記フィードバック制御ステップを含む圧力制御ステップを開始することとしてもよい。これにより、流量制御と圧力制御とを射出成形機の状態に応じて切り換えることができるため、適切な制御を行うことができる。
　本発明の上記目的、他の目的、特徴、及び利点は、添付図面参照の下、以下の好適な実施態様の詳細な説明から明らかにされる。
　本発明は以上に説明したように構成され、応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を自動的かつ簡単に行うことができるという効果を奏する。
図１は本発明の一実施形態に係る適応制御装置の概略構成例を示すブロック図である。 図２は図１８に示す一般的なＰＦＣを用いた制御装置におけるＰＦＣの効果を説明するための、ＰＦＣを含む開ループ応答のグラフである。 図３は図１に示す適応制御装置におけるＰＦＣの調整の流れを示すフローチャートである。 図４は図１に示す適応制御装置における制御器に単純適応制御を用いた場合の概略構成例を示すブロック図である。 図５は図４に示す適応制御装置に動的補償が付加された場合の概略構成例を示すブロック図である。 図６は図５に示す適応制御装置と等価な構成を示す等価ブロック図である。 図７は適応フィードバックゲインＫｅと直達項を除いた適応フィードバックゲインＫｄ ｅとの関係を示すグラフである。 図８はある制御対象の周波数応答特性およびそれに応じて設計したＰＦＣの周波数応答特性を示すグラフである。 図９は図８に示す制御対象およびＰＦＣの周波数応答特性に基づく拡大制御系の周波数応答特性を示すグラフである。 図１０は図８に示す制御対象の周波数応答特性に基づくＰＦＣの好適な設計範囲を示すグラフである。 図１１は図１に示す適応制御装置が適用された射出成形機の圧力制御に関する概略構成例を示す模式図である。 図１２は図１１に示す射出成形機の流量制御に関する概略構成例を示す模式図である。 図１３は図１１および図１２に示す射出成形機において射出工程と保圧工程との切り替えシミュレーションを行った際の各出力を示すグラフである。 図１４は本発明の他の実施形態に係る適応制御装置の概略構成例を示すブロック図である。 図１５は本発明の他の実施形態に係る適応制御装置の概略構成例を示すブロック図である。 図１６は本発明の一実施例における適応制御装置のシミュレーション結果を示すグラフである。 図１７は比較例におけるＳＡＣ装置のシミュレーション結果を示すグラフである。 図１８は一般的なＰＦＣを用いた制御装置の概略構成例を示すブロック図である。
　以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下では全ての図を通じて同一又は相当する要素には同一の参照符号を付して、その重複する説明を省略する。
　＜全体構成＞
　図１は本発明の一実施形態に係る適応制御装置の概略構成例を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態の適応制御装置１は、制御対象２に操作値ｕを出力する制御器３と、制御対象２から出力される制御値ｙの帰還値ｙａを補償するための補償値ｙｆを操作値ｕに基づいて出力する並列フィードフォワード補償器（以下、ＰＦＣとも略称する）４とを備えている。制御器３は、制御対象２から出力される制御値ｙにＰＦＣ４から出力される補償値ｙｆを加えた帰還値ｙａと指令値ｒとに基づいて操作値ｕを出力するようにしてフィードバック制御を行うよう構成されている。制御器３およびＰＦＣ４は、例えば制御対象２の内部または外部に設けられるマイクロコントローラなどのコンピュータにおいて所定のデジタル演算を行うようにプログラミングされることにより構成されてもよいし、アナログまたはデジタル回路により構成されてもよいし、これらを組み合わせてもよい。
　ＰＦＣ４は、制御器３から出力される操作値ｕに基づいて補償値ｙｆを演算するＰＦＣ演算部５と、制御対象２のモデルを逐次同定して制御対象２の伝達関数を推定する同定機構６と、この同定機構６で同定された伝達関数に基づいて制御対象２の周波数応答特性を推定し、当該周波数応答特性に基づいてＰＦＣ演算部５から出力される補償値ｙｆを調整する調整機構７とを備えている。
　図２は図１８に示す一般的なＰＦＣを用いた制御装置におけるＰＦＣの効果を説明するための、ＰＦＣを含む開ループ応答のグラフである。ただし、図１８に示すように、ＰＦＣ４０は、同定機構６および調整機構７は備えていないものとする。図２に示すように、一般的に、制御対象２から出力される制御値ｙは、制御器３の操作値ｕに対して応答遅れを生じる。これに対して、ＰＦＣ４０により制御対象２の応答遅れを補うような擬似的な出力（補償値ｙｆ）が発生する。これにより、制御対象２とＰＦＣ４０とを組み合せた制御系（拡大制御系）の出力（帰還値ｙａ）においては応答遅れが生じないこととなる。応答遅れはフィードバック制御における不安定化の主な要因であるため、ＰＦＣ４０により応答遅れを補償することで基本的な安定性が確保され、制御器３の設計が非常に簡単になる効果がある。具体的なＰＦＣ４０の例としては、以下に示されるような一次遅れ系の伝達関数Ｇｆ（ｓ）を有したものがある。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　なお、制御値ｙにＰＦＣの補償値ｙｆを付加したことによるオフセットを除去するために、ＰＦＣ４０は次のように低域遮断特性を持たせる場合もある。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ＰＦＣ４０から出力される補償値ｙｆが大きければ、制御系は安定化しやすくなるが、補償値ｙｆを大きくしすぎると拡大制御系の出力が制御対象２から出力される制御値ｙと乖離するため、応答性が悪化する。
　これに対し、上記構成によれば、逐次同定された制御対象２の周波数応答特性に応じてＰＦＣ４が出力する補償値ｙｆが自動調整されるため、必要以上に補償値ｙｆを大きくしなくてすみ、応答性の悪化を防止することができる。さらに、従来のＰＦＣの自動調整手法と違い、制御対象２の変動に応じて手動で補償値ｙｆを再調整する必要がなく、また周波数応答特性から制御パラメータを調整するため、同定したパラメータを直接制御パラメータに利用する従来の構成に比べてモデル化誤差による許容度が大きい。すなわち、モデル化誤差が多少大きくても周波数応答特性の傾向さえつかめれば制御パラメータを適切に調整することができる。したがって、上記構成によれば、応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を自動的かつ簡単に行うことができる。
　＜ＰＦＣの調整方法＞
　以下、ＰＦＣ４における補償値の調整方法について説明する。図３は本実施形態において図１に示す適応制御装置におけるＰＦＣの調整の流れを示すフローチャートである。図３に示すように、ＰＦＣ４の同定機構６には、制御対象２の入力データである操作値ｕと制御対象２の出力データである制御値ｙとが入力される。入力された操作値ｕおよび制御値ｙは、ノイズ成分などの所定の周波数領域外の成分をバンドパスフィルタ（図示せず。ハイパスフィルタおよびローパスフィルタを含む）により除去し（ステップＳ１）、当該フィルタリング後の操作値ｄｕおよびフィルタリング後の制御値ｄｙに対してリサンプリングを行う（ステップＳ２）。
　その後、同定機構６は、リサンプリングされた値を用いて逐次同定を行う（ステップＳ３：同定ステップ）。本実施形態において同定機構６は、制御対象２のモデルを逐次同定して制御対象２の伝達関数を求めることにより、制御対象２の周波数応答特性を推定する。この際、同定機構６は、線形ブラックボックスモデル（特にＡＲＸモデルと呼ばれるモデル）を適用して同定を行う。これにより、既知の逐次同定手法を利用して、上記周波数応答特性を推定することができる。また、同定可能な制御対象２が特定のモデルに限定されず、様々な制御対象２に対して適用することができ、汎用性の高い適応制御装置を構成することができる。具体的には、制御対象２のモデルを以下のように記述する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　ここで、ｕｒ（ｋ）はリサンプリング後の時刻ｋにおける操作値（入力データ）を示し、ｙｒ（ｋ）はリサンプリング後の時刻ｋにおける制御値（出力データ）を示し、ｖ（ｋ）は外乱項を示し、ｋｍはむだ時間を示し、ｚは１サンプル分の時間シフト演算子を示し、ｚ［ｘ（ｋ）］＝ｘ（ｋ＋１）が成り立つ。
　また、Ａ（ｚ－１）およびＢ（ｚ－１）は以下のように表せる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ここで、ａ１，ａ２，…，ａｎａおよびｂ１，ｂ２，…，ｂｎｂは推定する分母パラメータおよび分子パラメータを示し、ｎａ，ｎｂはそれぞれ同定モデルの分母および分子のパラメータ数を示す。
　このとき、時刻ｋ－１までの入出力データに基づく、時刻ｋにおける出力データｙｒ（ｋ）の一段先の予測値ｙｐ（ｋ）は以下のように表せる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　ここで、θはパラメータベクトルを示し、φ（ｋ）は時刻ｋでのデータベクトルを示す。
　このとき、パラメータベクトルθが確率変動することが制御対象２の変動を示すとすると、以下のように表わせる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　ここで、Ｑはパラメータの分散（変動幅）を示し、Ｒは観測雑音の分散を示す。なお、パラメータの分散Ｑは定常状態（入出力に変化がない状態）では０とする。パラメータの分散Ｑおよび観測雑音の分散Ｒは、ＰＦＣ４の設計パラメータとなる。
　本実施形態において、同定機構６は、線形ブラックボックスモデルのパラメータ（多項式表現における各係数）をカルマンフィルタを用いて推定する。すなわち、同定機構６は、上記式（６）に基づいてカルマンフィルタを適用し、パラメータベクトルθを推定する。
　以下に、カルマンフィルタによる推定手順を具体的に示す。まず、パラメータ推定値の初期値θｉ（ｋ）と誤差共分散行列の初期値Ｐｉ（ｋ）を与えることにより、同定機構６は、以下のように予測誤差εｉ（ｋ）とカルマンゲインＷ（ｋ）とを計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　上記式（７）および式（８）より、以下のようにパラメータ推定値θ（ｋ）および誤差共分散行列Ｐ（ｋ）を修正する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　さらに、時間ステップを更新して次のステップでのパラメータ推定値の初期値θｉ（ｋ＋１）および誤差共分散行列の初期値Ｐｉ（ｋ＋１）を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　ただし、定常状態においては、パラメータの分散Ｑ＝０であるため、誤差共分散行列の次のステップでの初期値Ｐｉ（ｋ＋１）は、Ｐ（ｋ）のみとなる。
　以上のようにして、パラメータベクトルθが順次推定される。
　ここで、制御対象２の伝達関数Ｇ（ｚ）は、以下のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　上記式（１３）は、同定機構６で推定されたパラメータベクトルθによって表現可能となる。以上のように、線形ブラックボックスモデルにカルマンフィルタを適用することにより、既知の構成を利用して、制御対象２の周波数応答特性を推定することができる。
　次に、調整機構７は、推定された制御対象２の伝達関数Ｇ（ｚ）に基づいてＰＦＣの設計を行う。本実施形態において、ＰＦＣは式（１）で表される一次遅れ系とし、調整機構７は、制御対象２の位相遅れが所定値以上となる周波数およびゲインにそれぞれ所定の係数を掛けることで一次遅れ系のＰＦＣの折点周波数ωｆ（以下、ＰＦＣ周波数ωｆとも略称する）とゲインＫｆ（以下、ＰＦＣゲインＫｆとも略称する）を設計する。具体的には、まず、調整調整７は、同定された制御対象２の伝達関数Ｇ（ｚ）より制御対象２の位相遅れがφｐ以上となる周波数ωｐを数値探索により算出する（ステップＳ４）。また、調整機構７は、周波数がωｐであるときのゲインＫｐ＝｜Ｇ（ｚ＝ｅｘｐ（ｊωｐＴｓ））｜を算出する（ステップＳ５）。ここで、Ｔｓは、制御周期を示す。
　そして、調整機構７は、求められた周波数ωｐおよびゲインＫｐに平滑化フィルタを適用する（ステップＳ６，Ｓ７）。平滑化フィルタは、特に限定されないが例えば移動平均フィルタが適用される。移動平均フィルタを用いた場合、フィルタ後の周波数ωｐｆおよびフィルタ後のゲインＫｐｆは、以下のように求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　ここで、ｎｓは移動平均をとるデータの数を示す。
　このようにして求められるフィルタ後の周波数ωｐｆおよびフィルタ後のゲインＫｐｆを用いて調整機構７は、同定された制御対象２の伝達関数Ｇ（ｚ）から制御対象２の位相遅れが所定値φｐ以上となる周波数ωｐおよびゲインＫｐに所定の係数（周波数係数αｗおよびゲイン係数αｋ）を掛けることにより、ＰＦＣ４の伝達関数Ｇｆ（ｚ）のＰＦＣ周波数ωｆおよびＰＦＣゲインＫｆを以下のように設計する（ステップＳ８，Ｓ９）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　ここで、周波数係数αｗおよびゲイン係数αｋは設計パラメータである。
　以上より求められたＰＦＣ周波数ωｆおよびＰＦＣゲインＫｆよりＰＦＣ４（ＰＦＣ演算部５）の伝達関数Ｇｆ（ｓ）が求められる（ステップＳ１０：調整ステップ）。求められたＰＦＣ４の伝達関数Ｇｆ（ｓ）に基づいて補償値ｙｆが調整される。なお、本実施形態において、調整機構７は、ステップＳ８，Ｓ９で求められたＰＦＣ周波数ωｆおよびＰＦＣゲインＫｆの値が所定の上限値を超えているか否かを判定し、超えている場合は上限値を超えないようにリミッタを適用している（ステップＳ１１，Ｓ１２）。これにより、調整後のＰＦＣ４の伝達関数Ｇｆ（ｓ）が調整範囲外となるのを有効に防止できる。
　ところで、ＰＦＣ４の伝達関数Ｇｆ（ｓ）をＰＦＣ演算部５においてコンピュータ演算する際には、連続時間伝達関数Ｇｆ（ｓ）を以下に示すように双一次変換した離散時間伝達関数Ｇｆ（ｚ）が用いられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　なお、ｄｆはＰＦＣ４の離散時間伝達関数Ｇｆ（ｚ）における直達項を示す。すなわち、離散時間伝達関数Ｇｄ ｆ（ｚ）は直達項を除いたＰＦＣ４の伝達関数を意味する。このとき、補償値ｙｆは、以下のように計算される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
　ここで、ｙｄ ｆ（ｋ）は直達項を除いた補償値を意味する。なお、式（１８）は以下のような表記で表すこともある。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　このように補償値ｙｆを調整することにより、簡単な構成でかつ様々な制御対象２に対して有効にＰＦＣ４から出力される補償値ｙｆを調整することができる。
　＜ＳＡＣ機構＞
　次に、本実施形態における制御器３について説明する。図４は図１に示す適応制御装置における制御器に単純適応制御を用いた場合の概略構成例を示すブロック図である。図４に示すように、制御器３は、所定の（理想的な）応答を与えるように設計された規範モデルに制御対象２が出力する制御値ｙが追従するように複数の適応ゲインが調整される単純適応制御（ＳＡＣ）機構を備えている。複数の適応ゲインは、指令値ｒに対する第１フィードフォワードゲインＫｕと、規範モデルの状態量ｘｍに対する第２フィードフォワードゲインＫｘと、規範モデルの出力（規範出力）ｙｍと帰還値ｙａとの偏差に対するフィードバックゲインＫｅとを含む。具体的には、ＳＡＣ機構は、入力される指令値ｒに対して規範モデルを適用して制御対象２の出力が追従すべき規範出力ｙｍを出力する規範モデル適用部３１と、指令値ｒに対して第１の適応ゲイン（第１のフィードフォワードゲイン）Ｋｕを乗算する第１乗算器３２と、規範モデルの状態量ｘｍ（後述）に対して第２の適応ゲイン（第２のフィードフォワードゲイン）Ｋｘを乗算する第２乗算器３３と、規範出力ｙｍと制御値ｙにＰＦＣ４から出力される補償値ｙｆを加えた拡大制御系の出力（帰還値）ｙａとの誤差を演算する第１減算器３５と、第１減算器３５の出力ｅａに対して第３の適応ゲイン（フィードバックゲイン）Ｋｅを乗算する第３乗算器３４と、第１乗算器３２の出力と第２乗算器３３の出力とを加算する第１加算器３６と、第１加算器３６の出力ｕｓと第３乗算器３４の出力ｕｅとを加算して操作値ｕを出力する第２加算器３７とを備えている。
　規範モデルは、コンピュータによる演算が可能なように、以下に示すような離散時間状態方程式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　ここで、Ａｍ，ｂｍ，ｃｍ，ｄｍは規範モデルのパラメータを示す。
　一般的に、ＳＡＣ機構が適正に動作するためには、制御対象２が概強正実（ＡＳＰＲ）条件を満たすことが必要である。しかしながら、一般的には制御対象２にはむだ時間などの応答遅れが生じるため、ＡＳＰＲ条件を満たさない場合が多い。したがって、本実施形態では、前述したように、制御対象２の出力にＰＦＣ４の出力を付加して拡大制御系を構成し、拡大制御系がＡＳＰＲ条件を満たすようにした上で、ＳＡＣ機構を拡大制御系に適用する。
　この場合、本来規範モデルに追従させたい制御対象２の出力ではなく、拡大制御系の出力が規範モデルに追従することとなる。すなわち、制御対象２の出力に対しては、定常偏差が残ってしまう。この定常偏差を除去するためには、規範モデル適用部３１の出力ｙｍに対しても同じ構成のＰＦＣ４を付加する動的補償を行う。図５は図４に示す適応制御装置に動的補償が付加された場合の概略構成例を示すブロック図である。図５の例においては、ＳＡＣ機構は、上記構成に加えて、第１加算器３６の出力ｕｓが入力され、ＰＦＣ演算部５と同様のＰＦＣ演算を行う動的補償器３８と、動的補償器３８の出力ｙｓと規範モデル適用部３１の出力ｙｍとを加算する第３加算器３９とを備えている。なお、第１減算器３５は、第３加算器３９の出力ｙＭと拡大制御系の出力（帰還値）ｙａとの誤差が演算される。
　図６は図５に示す適応制御装置と等価な構成を示す等価ブロック図である。図５に示す適応制御装置１の構成は、図６に示すように、ＰＦＣ演算部５が第３乗算器３５の出力ｕｅに基づいてＰＦＣ演算を行うよう構成されるとともに、第３加算器３９の代わりに、第１減算器３５の出力ｅａとＰＦＣ演算部５の出力ｙｆとを加算する第４加算器４１を備えていることと等価である。したがって、動的補償を行う場合、ＰＦＣの補償値ｙｆは、以下のように計算される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
　以下、図６の等価ブロック図に基づいてＳＡＣ動作を説明する。
　まず、制御対象への入力（操作値）ｕは、以下のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
　上記式（２２）に示される適応ゲインＫｕ，Ｋｘ，Ｋｅは、以下のような比例および積分の適応調整則により求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
　ここで、γｐｅ，γＩｅ，γｐｘ，γＩｘ，γｐｕ，γＩｕは調整則ゲインを示す。なお、Ｋｘ，γｐｘ，γＩｘの上付きの添え字ｉは規範モデルのｉ番目の状態量ｘｉ ｍに対応するゲインであることを示している。
　また、上記式（２３）におけるＮ（ｋ）は正規化信号であり、以下の式で与えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
　ここで、ｍ，ｍｕ，ｍｙｍは正規化パラメータを示す。
　さらに、上記式（２３）におけるσｅ，σｘ，σｕは各適応ゲインの発散を防ぐためのσ修正ゲインであり、以下のように、制御偏差、指令値、規範出力、規範モデル状態量に応じて可変するようなゲインである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
　ここで、βｅ１～βｅ３，βｘ１～βｘ３，βｕ１～βｕ３，Ｃｘ０，Ｃｕ０，Ｃｅｍ０は設計パラメータを示す。上付きの添え字ｉのあるゲインは規範モデルのｉ番目の状態量ｘｉ ｍに対応するゲインであることを示している。
　上記式（２２）における第３乗算器３４の出力ｕｅ（ｋ）の算出において用いられる第１減算器３５の出力ｅａ（ｋ）は、図６に示すように、ｙ（ｋ）＋ｙｆ（ｋ）－ｙｍ（ｋ）と表せる。したがって、第３乗算器３４の出力ｕｅ（ｋ）は、式（２１）を用いて以下のように表せる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
　上記式（２８）により明らかなように、第３乗算器３４の出力ｕｅ（ｋ）の計算にはｕｅ（ｋ）が必要であり、上記式（２２）は、このままでは計算できない。そこで、第１減算器３５の出力ｅａ（ｋ）のうち、直達項を除く観測可能な部分をｅｄ ａ（ｋ）とし、以下のように計算可能な式とする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
　以上より、ＳＡＣ機構の制御入力（式（２２））は以下のように置き換えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
　また、上記式（２９）によるフィードバックゲインＫｅの置き換えに対応して、式（２３）の適応調整則も以下のように計算可能な式とする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
　このように、制御器３のＳＡＣ機構およびＰＦＣ４の調整機構６におけるコンピュータ演算において、適応フィードバックゲインＫｅは、式（２９）のＫｄ ｅに置き換えられる。図７は適応フィードバックゲインＫｅと直達項を除いた適応フィードバックゲインＫｄ ｅとの関係を示すグラフである。図７に示すように、Ｋｅの値域[－∞，０]に対して、Ｋｄ ｅの値域が[－１／ｄｆ，０]となることを示している。ここで、直達項ｄｆはＰＦＣ４の調整機構７により変化する可能性があるが、変化前の値ｄｆ（ｋ－１）とそのときのＫｄ ｅの値によっては、ｄｆ（ｋ）への変化後、Ｋｄ ｅが値域外の値となってしまう可能性がある。そこで、直達項ｄｆの変化に応じて適応ゲインＫｄ ｅを以下のように再計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000026
　なお、ＰＦＣ４の伝達関数Ｇｆ（ｚ）の変化によってＫｄ ｅが値域外の値となる可能性があるのは、ｄｆ（ｋ）＞ｄｆ（ｋ－１）の場合に限られるため、以下に示すようにｄｆ（ｋ）≦ｄｆ（ｋ－１）の場合には、Ｋｄ ｅの調整を行わないこととしてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000027
　あるいは、Ｋｄ ｅは以下のように調整してもよい。この場合、直達項ｄｆの変化直後の応答が式（３２）や式（３３）で再計算した場合よりもよくなることがある。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000028
　＜ＰＦＣの調整方法における考え方＞
　ここで、上記ＰＦＣ４の調整方法における考え方を説明する。図８はある制御対象の周波数応答特性およびそれに応じて設計したＰＦＣの周波数応答特性を示すグラフである。図８においては、制御対象２として油圧機器を想定した周波数応答特性が示されている。図８に示されるように、この制御対象２においては、周波数が約１３Ｈｚ以上で位相遅れが約１８０°以上生じる。フィードバック制御においては、位相遅れが１８０°以上となる周波数領域が存在すると、一定以上の大きさのゲインでフィードバックを行ったときに制御系が不安定になる可能性がある。
　そこで、自身の位相遅れが９０°未満であるＰＦＣ４の出力ｙｆを制御対象２の位相遅れが１８０°以上となる周波数領域において制御対象２の出力ｙより大きくなるように設計する。これにより、制御対象２の位相遅れが１８０°以上となる周波数領域においては、位相遅れ９０°未満のＰＦＣ４の出力ｙｆが主に拡大制御系の出力を占めるため、拡大制御系としては応答遅れがないように見える。図８の例においては、制御対象２の位相遅れが所定値（しきい値）φｐ＝１８０°となるときの周波数が約１３Ｈｚ（ωｐ＝８１．２[rad/s]）であり、このときの制御対象２のゲインが約－４９ｄＢ（Ｋｐ＝０．００３５）であるため、制御対象２の位相遅れが１８０°となるときのＰＦＣゲインをＫｆ＝０．００５とし、ＰＦＣ周波数をωｆ＝１００[rad/s]となるように設計している。
　図９は図８に示す制御対象およびＰＦＣの周波数応答特性に基づく拡大制御系の周波数応答特性を示すグラフである。図９に示すように、上記のように設計したＰＦＣ４の出力ｙｆを制御対象２の出力ｙに付加したときの拡大制御系の出力（帰還値）ｙａの周波数応答特性は、制御対象２単体の位相遅れが１８０°以上となる周波数領域において、約９０°程度未満の位相遅れに止まっている。このように、ＰＦＣゲインＫｆとＰＦＣ周波数ωｆは、制御対象２の周波数応答特性から好適に定めることができる。なお、図８および図９の例においては、位相遅れのしきい値φｐを１８０°に設定したが、より余裕をもって位相遅れのしきい値φｐを１７０°や１５０°に設定してもよい。位相遅れのしきい値φｐを小さくするほど、拡大制御系としては安定するが応答性は悪化する。また、しきい値φｐにおける制御対象２のゲインＫｐおよび周波数ωｐに対してＰＦＣゲインＫｆ、ＰＦＣ周波数ωｆを大きくとるほど、拡大制御系としては安定動作するが、応答性は悪化する。
　なお、しきい値φｐにおける制御対象２の周波数ωｐおよびゲインＫｐは制御周期Ｔｓ内に数値探索法を用いて求められるが、詳細な精度は必要ない。すなわち、設計パラメータである周波数係数αｗやゲイン係数αｋをある程度大きくとっていれば、探索位相であるしきい値φｐに対して±５～１０°程度の範囲を許容誤差範囲として探索を打ち切ることも可能である。探索回数は、黄金分割探索法などの効率的な１次元探索手法を用いれば約５～１０回で上記許容誤差範囲に収束するため、制御周期Ｔｓが０．００２～０．００５秒程度の一般的な短さであっても、制御周期Ｔｓ内の数値探索が可能である。
　また、伝達関数Ｇ（ｚ）の位相遅れのしきい値φｐを例えば１５０°～１８０°とするとき、式（１５）における設計パラメータである周波数係数αｗは１．０～５．０程度に設定され、設計パラメータであるゲイン係数αｋは１．０～２．０程度に設定される。図１０は図８に示す制御対象の周波数応答特性に基づくＰＦＣの好適な設計範囲を示すグラフである。図１０に示すような設計範囲内にＰＦＣの出力ｙｆが含まれるように設計することで、応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を行うことができる。
　＜本実施形態の適用例＞
　以下、上記実施形態で説明した適応制御装置１を射出成形機に適用した例について説明する。図１１は図１に示す適応制御装置が適用された射出成形機の圧力制御に関する概略構成例を示す模式図である。また、図１２は図１１に示す射出成形機の流量制御に関する概略構成例を示す模式図である。
　図１１および図１２に示すように、本適用例における射出成形機１０は、先端に成形材料を射出するノズル１１を備え、射出材料を溶融させながら搬送する射出シリンダ１２と、射出シリンダ１２を介して成形材料を加熱するヒータ１３と、射出シリンダ１２内に成形材料を投入するホッパ１４と、射出シリンダ１２内を射出シリンダ１２の軸線回りに回転しながら軸線方向に移動するスクリュー１５と、スクリュー１５を移動させるピストン１６と、ピストン１６が挿通され、ピストン１６を油圧によって移動させる油圧シリンダ１７と、油圧シリンダ１７内に作動油を供給する油圧ポンプ１８と、油圧ポンプ１８の油量を設定するモータ（サーボモータ）１９とを備えている。
　そして、このような射出成形機１０の制御装置は、射出成形機１０の油圧シリンダ１７内の圧力を調整するサーボモータ１９のモータ駆動装置２１に圧力操作値ｕを出力する圧力制御器２０と、油圧シリンダ１７内の圧力に基づく帰還値ｙａを補償するための圧力補償値ｙｆを圧力操作値ｕに基づいて出力するＰＦＣ２２とを備えている。圧力制御器２０は、油圧シリンダ１７内の圧力または油圧ポンプ１８の作動油吐出圧などをセンサ（図示せず）により検出し、ＰＦＣ２２に入力することにより、油圧シリンダ１７内の圧力にＰＦＣ２２から出力される圧力補償値ｙｆを加えた帰還値ｙａと圧力指令値ｒとに基づいて圧力操作値ｕを出力するようにしてフィードバック制御を行うよう構成されている。ＰＦＣ２２の構成は、上記実施形態と同様である。図１１に示す圧力制御態様は、保圧工程や型締め工程などにおいて、油圧シリンダ１７内の油圧を一定に制御する。
　上記構成によれば、逐次同定された射出成形機１０の周波数応答特性に応じてＰＦＣ２２が出力する圧力補償値ｙｆが自動調整されるため、射出成形機１０で用いられる油圧シリンダ１７の大きさや射出する材料等の変動に応じて手動で圧力補償値ｙｆを再調整する必要がない。さらに、必要以上に圧力補償値ｙｆを大きくしなくてすみ、応答性の悪化を防止することができる。しかも、周波数応答特性から制御パラメータを調整するため、同定したパラメータを直接制御パラメータに利用する従来の構成に比べてモデル化誤差による許容度が大きい。すなわち、モデル化誤差が多少大きくても周波数応答特性の傾向さえつかめれば制御パラメータを適切に調整することができる。したがって、上記構成によれば、射出成形機において応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を自動的かつ簡単に行うことができる。
　一方、本適用例の射出成形機１０の制御装置は、射出工程など油圧シリンダ１７の速度を一定に制御する流量制御態様を採用することも可能である。具体的には、モータ駆動装置２１は、油圧シリンダ１７内への作動油の流量を制御する流量制御器としても機能する。油圧シリンダ１７への作動油の流量は、サーボモータ１９の回転数を検出することにより把握する。
　本適用例においては、上記のような流量制御態様と圧力制御態様とを場合に応じて切り替えて射出成形機１０を駆動制御する。
　より詳しくは、射出成形機１０の制御装置は、流量制御器であるモータ駆動装置２１を用いた流量制御の開始後、油圧シリンダ１７内の圧力、油圧シリンダ１７内を摺動するピストン１６のストローク、および、流量制御器を用いた流量制御が開始されてからの時間のうちの少なくとも１つを検出し、それぞれに設定された所定のしきい値を超えた場合に、流量制御に代えて圧力制御器を用いた圧力制御を開始するよう構成される。流量制御から圧力制御への移行も同様にしきい値を設定して判定する。なお、圧力制御から流量制御へ移行する際のしきい値は、流量制御から圧力制御へ移行する際のしきい値と同じでもよいし、異なるしきい値を設定することとしてもよい。これにより、流量制御と圧力制御とを射出成形機１０の状態に応じて切り換えることができるため、適切な制御を行うことができる。
　さらに、流量制御工程と圧力制御工程とでは、制御対象（サーボモータ１９）の特性（制御構造）が大きく変化する。このため、流量制御工程から圧力制御工程への移行の直後においては、ＰＦＣ２２の同定機構による周波数応答特性の正しい推定が行えない可能性がある。このような場合を想定して、ＰＦＣ２２の調整機構は、ＰＦＣ２２の同定機構により逐次推定された前記射出成形機の周波数応答特性、および、予め定められた周波数応答特性または過去に前記同定機構により推定された周波数応答特性の何れかを選択し、当該周波数応答特性に基づいて前記圧力補償値を調整するよう構成されていてもよい。
　このような構成によれば、圧力制御器２０による射出成形機１０の制御を開始した直後等の逐次同定による周波数応答特性の正しい推定が困難な場合には、予め定められた周波数応答特性または過去に前記同定機構により推定された周波数応答特性を用いて圧力補償値を調整することにより、適応制御が不安定になるのを防止しつつ、その他の場合には、逐次同定された周波数応答特性を用いて射出成形機１０の制御を行うことにより、応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を行うことができる。
　逐次同定された周波数応答特性と予め定められた周波数応答特性または過去に前記同定機構により推定された周波数応答特性との何れを選択するかの切り替えにおいても、油圧シリンダ１７内の圧力、油圧シリンダ１７内を摺動するピストン１６のストローク、および、流量制御器を用いた流量制御が開始されてからの時間のうちの少なくとも１つを検出し、検出した値が予め設定された所定のしきい値を超えた場合に、切り替えることとすればよい。
　図１３は図１１および図１２に示す射出成形機において射出工程と保圧工程との切り替えシミュレーションを行った際の各出力を示すグラフである。図１３の例では、流量制御から圧力制御への切り替えは油圧シリンダ１７内の油圧が所定のしきい値（約９ＭＰａ）に達することにより行っている。図１３によれば、射出工程においては流量制御を行い、油圧シリンダ１７内の油圧が所定のしきい値を超えることにより、圧力制御である保圧工程に移行している。保圧工程においては、圧力指令値ｒに応じて規範モデルの出力ｙｍが生成され、圧力制御値ｙも規範モデルの出力ｙｍによく追従できており良好な応答が得られていることが確認できる。
　＜変形例＞
　以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変更、修正が可能である。
　例えば、上記実施形態においては、同定機構６として、線形ブラックボックスモデルのパラメータを、カルマンフィルタを用いて推定する構成について説明したが、これに限られない。例えば、線形ブラックボックスモデルのパラメータを、遂次最小二乗法（ＲＬＳ：Recursive Least Squares）を用いて推定してもよい。遂次最小二乗法におけるモデルパラメータの変動を考慮する際には、過去データに対して指数的に重みを小さくする忘却係数λを設定して以下のようにパラメータの推定を行う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000029
　ここで、θ（ｋ）はモデルのパラメータベクトルを示し、φ（ｋ）は時刻ｋにおけるデータベクトルを示し、εは予測誤差を示す。また、γは正の定数であり、Ｉは単位行列を示す。
　また、制御対象２の物理構造が明らかな場合には、同定機構６として、制御対象２の物理モデルを適用することとしてもよい。これにより、より高精度な適応制御装置を構成することができる。この場合、同定機構６は、物理モデルの未知定数を、カルマンフィルタを用いて推定するよう構成されていてもよい。これにより、既知の構成を利用して、物理モデルによる適応制御を容易に実現することができる。例えば、油圧シリンダの圧力制御を行う場合、油圧シリンダの圧力変化モデルは以下で与えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000030
　ここで、ｐはシリンダの圧力[Pa]を示し、ｑはシリンダへの吐出流量[m3/s]を示し、Ａはシリンダ断面積[m2]を示し、ｘはシリンダ変位[m]を示し、ｙはシリンダ速度[m/s]を示し、κは体積弾性係数を示す。ここで、シリンダへの吐出流量ｑが操作量であり、シリンダの圧力ｐが制御量となる。また、シリンダ断面積Ａは既知、シリンダ変位ｘとシリンダ速度ｙとは計測可能（既知）であるが、体積弾性係数κは未知とする。
　式（３６）を離散化し、体積弾性係数κの変動を考慮して状態方程式に表すと以下のようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000031
　ここで、Ｑ０は体積弾性係数の分散（変動幅）を示し、Ｒは観測雑音の分散を示す。また、Ｔｓは制御周期[sec]である。なお、体積弾性係数の分散Ｑ０は定常状態（入出力に変化がない状態）では０とする。
　上記式（３７）に基づいてカルマンフィルタを適用し、物理モデルの未知定数である体積弾性係数κを推定する。ここで、推定手順を示す前に以下の記号を定義する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000032
　以下に、カルマンフィルタによる推定手順を具体的に示す。まず、パラメータ推定値の初期値θｉ（ｋ）と誤差共分散行列の初期値Ｐｉ（ｋ）を与えることにより、同定機構６は、以下のように予測誤差εｉ（ｋ）とカルマンゲインＷ（ｋ）とを計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000033
　上記式（３９）および式（４０）より、以下のようにパラメータ推定値θ（ｋ）および誤差共分散行列Ｐ（ｋ）を修正する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000034
　さらに、時間ステップを更新して次のステップでのパラメータ推定値の初期値θｉ（ｋ＋１）および誤差共分散行列の初期値Ｐｉ（ｋ＋１）を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000035
　ただし、定常状態においては、パラメータの分散Ｑ＝０であるため、誤差共分散行列の次のステップでの初期値Ｐｉ（ｋ＋１）は、Ｐ（ｋ）のみとなる。
　以上のようにして、パラメータベクトルθを順次推定することで、体積弾性係数κが推定される。
　ここで、油圧シリンダへ流入する流量ｑ（ｋ）から油圧シリンダの圧力ｐ（ｋ）までの伝達関数Ｇ（ｚ）は、以下のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000036
　上記式（４５）は、計測可能なシリンダ変位ｘ（ｋ）と、既知のシリンダ断面積Ａと、同定機構６で推定された体積弾性係数κ（ｋ）とによって表現可能となる。以上のように、制御対象２の物理構造が明らかな場合には、既知の構成を利用して、制御対象２の周波数応答特性をより高精度に推定することができる。
　この他、線形ブラックボックスモデルを用いずに制御対象２を同定することも可能である。例えば、ＨＡＲＦ（Hyperstable Adaptive Recursive Filter）やＳＨＡＲＦ（Simplified HARF）などの適応デジタルフィルタを用いて、制御対象２を表すＩＩＲフィルタを求めることとしてもよい。さらに、本発明においては最終的に制御対象２の周波数応答特性が推定できればよいため、必ずしも制御対象２のモデル同定を行う必要はない。すなわち、同定機構６において、周波数応答特性を直接推定することとしてもよい。周波数応答特性を直接推定する方法としては、例えば短時間フーリエ変換および連続ウェーブレット変換などの方法が考えられる。
　また、上記実施形態においては、ＰＦＣ４を適用する制御器３としてＳＡＣ機構を有する構成について説明したが、制御器３はこれに限られない。例えば、制御器は適応ＰＩＤ制御機構であってもよい。図１４は本発明の他の実施形態に係る適応制御装置の概略構成例を示すブロック図である。図１４に示す例の適応制御装置１Ｂにおいては、制御対象２の出力（制御値）ｙにＰＦＣ４（ＰＦＣ演算部５）の出力ｙｆを付加した拡大制御系の出力ｙａと指令値ｒとの誤差ｅ、当該誤差ｅの積分値ｗおよび微分値ｄに基づいて適応ＰＩＤ制御器３Ｂの適応比例ゲインＫＰ、適応微分ゲインＫＤ、適応積分ゲインＫＩが調整される。なお、適応ＰＩＤ制御に同定機構６および調整機構７を備えていないＰＦＣ４０を適用する構成自体のより詳しい説明は公知であるので省略する（例えば国際公開第２００８／０１８４９６号や岩井善太他「単純適応制御ＳＡＣ」２００８（森北出版）などを参照）。
　また、制御器はスライディングモード制御（Sliding Mode Control）機構であってもよい。図１５は本発明の他の実施形態に係る適応制御装置の概略構成例を示すブロック図である。図１５に示す例の適応制御装置１Ｃにおいては、拡大制御系の出力（制御値）ｙａと指令値ｒとの誤差を切り替え関数σとしてスライディングモードコントローラ３Ｃにより、非線形の切り替え入力（操作値）ｕが計算される。通常のスライディングモード制御においては、切り換え超平面を制御対象の状態変数を用いて構成するが、本例のようにＰＦＣ４を用いることにより、制御対象２の出力のみから切り換え超平面を構成することができる。したがって、オブザーバなどの状態変数を推定する機構が不要となるため、比較的容易に制御系（スライディングモード制御系）を構築することができる。なお、スライディングモード制御系に同定機構６および調整機構７を備えていないＰＦＣ４０を適用する構成自体のより詳しい説明は公知であるので省略する（例えば岩井善太他「単純適応制御ＳＡＣ」２００８（森北出版）などを参照）。
　本発明の一実施例における適応制御装置とＰＦＣの伝達関数が固定であるＳＡＣ装置（比較例）とのそれぞれについて制御対象の伝達関数が変化するモデルを用いて制御対象の出力ｙの規範モデルの出力ｙｍに対する追従性をシミュレーションした。なお、本実施例および比較例におけるＳＡＣの各パラメータのうち、比較例のＰＦＣの出力のゲイン（０．００５）および周波数（３０Ｈｚ）が固定値である他は（制御周期Ｔｓ、規範モデルのパラメータａｍ，ｂｍ，ｃｍ，ｄｍ、調整則ゲインγｐｅ，γｐｘ，γｐｕ、σ修正ゲインβｅ１～βｅ３，βｘ１～βｘ３，βｕ１～βｕ３等は）、本実施例および比較例ともに同じ値を用いている。また、本実施例において、位相遅れのしきい値φｐは１８０°、周波数係数αｋ＝１．５、ゲイン係数αｋ＝１としている。
　制御対象のモデルとしては、伝達関数Ｇ（ｓ）が以下のように時刻によって変化するモデルを採用した。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000037
　上記式（４６）においては、伝達関数Ｇ（ｓ）が時刻によって切り替わるごとにゲインが１０倍変化するモデルとなっている。いずれのゲインにおいても安定なＰＦＣを設計する必要があるため、本比較例においては制御対象のゲインが大きい領域（０≦ｔ＜４，１２≦ｔ＜２０における伝達関数Ｇ（ｓ）＝１．５ｅ－０．０２５ｓ／（５ｓ＋１））においてＰＦＣの補償値が最適となるように設計されている。
　図１６は本発明の一実施例における適応制御装置のシミュレーション結果を示すグラフである。また、図１７は比較例におけるＳＡＣ装置のシミュレーション結果を示すグラフである。図１６および図１７に示すように、制御対象のゲインが大きい領域（０≦ｔ＜４，１２≦ｔ＜２０における伝達関数Ｇ（ｓ）＝１．５ｅ－０．０２５ｓ／（５ｓ＋１））では、本実施例および比較例のいずれにおいても制御対象の出力（制御値）ｙが規範モデルの出力（規範出力）ｙｍによく追従できていることが分かる。
　しかしながら、制御対象のゲインが小さい領域（４≦ｔ＜１２における伝達関数Ｇ（ｓ）＝０．１５ｅ－０．０２５ｓ／（５Ｓ＋１））では、比較例（図１７）におけるＰＦＣの補償値が非常に大きくなっている。これは、ゲインが小さい領域において比較例のＰＦＣが約１０倍の過剰補償をしている結果であると考察できる。このため、図１７に示すように、比較例ではゲインが小さい領域において、制御対象の出力ｙが規範モデルの出力ｙｍに追従できていない。
　一方、本実施例（図１６）においては、制御対象のゲインが小さい領域であっても、ＰＦＣの補償値が過剰に大きくならず、制御対象の出力ｙが規範モデルの出力ｙｍによく追従できていることが分かる。このように、本実施例の適応制御装置によれば、制御対象の伝達関数（ゲイン）が変動してもＰＦＣの補償値が適正化されるため、制御対象の変動によらず制御対象の出力ｙを規範モデルの出力ｙｍに安定的に追従させることができることが示された。
　上記説明から、当業者にとっては、本発明の多くの改良や他の実施形態が明らかである。従って、上記説明は、例示としてのみ解釈されるべきであり、本発明を実行する最良の態様を当業者に教示する目的で提供されたものである。本発明の精神を逸脱することなく、その構造及び／又は機能の詳細を実質的に変更できる。
　本発明の適応制御装置および制御方法ならびに射出成形機の制御装置は、応答性の悪化を防止しつつ最適な適応制御を自動的かつ簡単に行うために有用である。
　１，１Ｂ，１Ｃ　適応制御装置
　２　制御対象
　３　制御器
　３Ｂ　適応ＰＩＤ制御器
　３Ｃ　スライディングモードコントローラ
　４，２２　ＰＦＣ
　５　ＰＦＣ演算部
　６　同定機構
　７　調整機構
　１０　射出成形機
　１１　ノズル
　１２　射出シリンダ
　１３　ヒータ
　１４　ホッパ
　１５　スクリュー
　１６　ピストン
　１７　油圧シリンダ
　１８　油圧ポンプ
　１９　サーボモータ（モータ）
　２０　圧力制御器
　２１　モータ駆動装置
　３１　規範モデル適用部
　３２　第１乗算器
　３３　第２乗算器
　３４　第３乗算器
　３５　第１減算器
　３６　第１加算器
　３７　第２加算器
　３８　動的補償器
　３９　第３加算器
　４１　第４加算器
 

Claims (24)

  1. 　制御対象に操作値を出力する制御器と、前記制御対象から出力される制御値の帰還値を補償するための補償値を前記操作値に基づいて出力する並列フィードフォワード補償器とを備え、前記制御器が前記制御対象から出力される制御値に並列フィードフォワード補償器から出力される補償値を加えた帰還値と指令値とに基づいて前記操作値を出力するようにしてフィードバック制御を行う適応制御装置であって、
    　前記並列フィードフォワード補償器は、前記制御対象の周波数応答特性を逐次推定する同定機構と、当該周波数応答特性に基づいて前記補償値を調整する調整機構とを備えている、適応制御装置。
  2. 　前記同定機構は、前記制御対象のモデルを逐次同定して前記制御対象の伝達関数を推定し、推定した伝達関数に基づいて前記制御対象の周波数応答特性を逐次推定する、請求項１に記載の適応制御装置。
  3. 　前記同定機構は、線形ブラックボックスモデルを適用する、請求項２に記載の適応制御装置。
  4. 　前記同定機構は、前記線形ブラックボックスモデルの多項式表現における各係数を、カルマンフィルタを用いて推定するよう構成されている、請求項３に記載の適応制御装置。
  5. 　前記同定機構は、前記制御対象の物理モデルを適用する、請求項２に記載の適応制御装置。
  6. 　前記同定機構は、前記制御対象の前記物理モデルの未知定数を、カルマンフィルタを用いて推定するよう構成されている、請求項５に記載の適応制御装置。
  7. 　前記調整機構は、前記周波数応答特性から前記制御対象の位相遅れが所定値以上となる周波数およびゲインに所定の係数を掛けることにより前記補償値を調整するよう構成されている、請求項１～６のいずれかに記載の適応制御装置。
  8. 　前記並列フィードフォワード補償器は、一次遅れ系の伝達関数を有している、請求項１～７のいずれかに記載の適応制御装置。
  9. 　前記制御器は、所定の応答を与えるように設計された規範モデルに前記制御対象が出力する制御値が追従するように複数の適応ゲインが調整される単純適応制御機構を備え、前記複数の適応ゲインは、前記指令値に対する第１フィードフォワードゲインと、前記規範モデルの状態量に対する第２フィードフォワードゲインと、前記規範モデルの出力と前記帰還値との偏差に対するフィードバックゲインとを含むよう構成されている、請求項１～８のいずれかに記載の適応制御装置。
  10. 　射出成形機の油圧シリンダ内の圧力を調整するモータに圧力操作値を出力する圧力制御器と、前記油圧シリンダ内の圧力に基づく帰還値を補償するための圧力補償値を前記圧力操作値に基づいて出力する並列フィードフォワード補償器とを備え、前記圧力制御器が前記油圧シリンダ内の圧力に前記並列フィードフォワード補償器から出力される圧力補償値を加えた帰還値と指令値とに基づいて前記圧力操作値を出力するようにしてフィードバック制御を行う射出成形機の制御装置であって、
    　前記並列フィードフォワード補償器は、前記射出成形機の周波数応答特性を逐次推定する同定機構と、当該周波数応答特性に基づいて前記圧力補償値を調整する調整機構とを備えている、射出成形機の制御装置。
  11. 　前記調整機構は、前記同定機構により逐次推定された前記射出成形機の周波数応答特性、および、予め定められた周波数応答特性または過去に前記同定機構により推定された周波数応答特性の何れかを選択し、当該周波数応答特性に基づいて前記圧力補償値を調整するよう構成されている、請求項１０に記載の射出成形機の制御装置。
  12. 　前記油圧シリンダ内への作動油の流量を制御する流量制御器を備え、
    　前記流量制御器を用いた流量制御の開始後、前記油圧シリンダ内の圧力、前記油圧シリンダ内を摺動するピストンのストローク、および、前記流量制御器を用いた流量制御が開始されてからの時間のうちの少なくとも１つを検出し、検出した値が予め設定された所定のしきい値を超えた場合に、前記流量制御器に代えて前記圧力制御器を用いた圧力制御を開始する、請求項１０または１１に記載の射出成形機の制御装置。
  13. 　制御対象に並列フィードフォワード補償器を付加して構成される制御系を用いた適応制御方法であって、
    　前記制御対象に操作値を出力する操作値出力ステップと、
    　前記制御対象から出力される制御値の帰還値を補償するための補償値を前記操作値に基づいて出力する補償値出力ステップと、
    　前記制御対象から出力される制御値に前記補償値を加えた前記帰還値と指令値とに基づいて前記操作値を出力するようにフィードバック制御を行うフィードバック制御ステップと、を含み、
    　前記補償値出力ステップは、
    　前記制御対象の周波数応答特性を逐次推定する同定ステップと、当該周波数応答特性に基づいて前記補償値を調整する調整ステップとを含んでいる、適応制御方法。
  14. 　前記同定ステップは、前記制御対象のモデルを逐次同定して前記制御対象の伝達関数を推定し、推定した伝達関数に基づいて前記制御対象の周波数応答特性を逐次推定する、請求項１３に記載の適応制御方法。
  15. 　前記同定ステップは、線形ブラックボックスモデルを適用する、請求項１４に記載の適応制御方法。
  16. 　前記同定ステップは、前記線形ブラックボックスモデルの多項式表現における各係数を、カルマンフィルタを用いて推定する、請求項１５に記載の適応制御方法。
  17. 　前記同定ステップは、前記制御対象の物理モデルを適用する、請求項１４に記載の適応制御方法。
  18. 　前記同定ステップは、前記制御対象の前記物理モデルの未知定数を、カルマンフィルタを用いて推定する、請求項１７に記載の適応制御方法。
  19. 　前記調整ステップは、前記周波数応答特性から前記制御対象の位相遅れが所定値以上となる周波数およびゲインに所定の係数を掛けることにより前記補償値を調整する、請求項１３～１８のいずれかに記載の適応制御方法。
  20. 　前記並列フィードフォワード補償器は、一次遅れ系の伝達関数を有している、請求項１３から１９のいずれかに記載の適応制御方法。
  21. 　前記操作値出力ステップは、所定の応答を与えるように設計された規範モデルに前記制御対象が出力する制御値が追従するように複数の適応ゲインを調整するステップを含み、前記複数の適応ゲインは、前記指令値に対する第１フィードフォワードゲインと、前記規範モデルの状態量に対する第２フィードフォワードゲインと、前記規範モデルの出力と前記帰還値との偏差に対するフィードバックゲインとを含んでいる、請求項１３～２０のいずれかに記載の適応制御方法。
  22. 　射出成形機の油圧シリンダ内の圧力に並列フィードフォワード補償器を付加して構成される制御系を用いた射出成形機の制御方法であって、
    　前記射出成形機の油圧シリンダの圧力を調整するモータに圧力操作値を出力する操作値出力ステップと、
    　前記油圧シリンダ内の圧力に基づく帰還値を補償するための圧力補償値を前記圧力操作値に基づいて出力する補償値出力ステップと、
    　前記油圧シリンダ内の圧力に前記圧力補償値を加えた前記帰還値と指令値とに基づいて前記圧力操作値を出力するようにフィードバック制御を行うフィードバック制御ステップと、を含み、
    　前記補償値出力ステップは、前記射出成形機の周波数応答特性を逐次推定する同定ステップと、当該周波数応答特性に基づいて前記圧力補償値を調整する調整ステップとを含んでいる、射出成形機の制御方法。
  23. 　前記調整ステップは、前記同定ステップにより逐次推定された前記射出成形機の周波数応答特性、および、予め定められた周波数応答特性または過去に前記同定ステップにより推定された周波数応答特性の何れかを選択し、当該周波数応答特性に基づいて前記圧力補償値を調整する、請求項２２に記載の射出成形機の制御方法。
  24. 　前記油圧シリンダ内への作動油の流量を制御する流量制御ステップを備え、
    　前記流量制御ステップの開始後、前記油圧シリンダ内の圧力、前記油圧シリンダ内を摺動するピストンのストローク、および、前記流量制御ステップが開始されてからの時間のうちの少なくとも１つが予め設定された所定のしきい値を超えた場合に、前記流量制御ステップに代えて前記操作値出力ステップ、前記補償値出力ステップおよび前記フィードバック制御ステップを含む圧力制御ステップを開始する、請求項２２または２３に記載の射出成形機の制御方法。
     
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