WO2019117201A1 - 制御システム - Google Patents

制御システム Download PDF

Info

Publication number
WO2019117201A1
WO2019117201A1 PCT/JP2018/045693 JP2018045693W WO2019117201A1 WO 2019117201 A1 WO2019117201 A1 WO 2019117201A1 JP 2018045693 W JP2018045693 W JP 2018045693W WO 2019117201 A1 WO2019117201 A1 WO 2019117201A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
control
model
predetermined
servo
processor
Prior art date
Application number
PCT/JP2018/045693
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
守 恵木
Original Assignee
オムロン株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by オムロン株式会社 filed Critical オムロン株式会社
Priority to EP18888118.9A priority Critical patent/EP3726304B1/en
Priority to US16/644,554 priority patent/US11106184B2/en
Priority to CN201880053283.2A priority patent/CN111033395B/zh
Publication of WO2019117201A1 publication Critical patent/WO2019117201A1/ja

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04Adaptive 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
    • G05B13/048Adaptive 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 using a predictor
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/04Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
    • G05B19/05Programmable logic controllers, e.g. simulating logic interconnections of signals according to ladder diagrams or function charts
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/10Plc systems
    • G05B2219/14Plc safety
    • G05B2219/14027IN, plc and comparator, feedback OUT, OUT

Definitions

  • the present invention relates to a control system that servo-controls a control target.
  • feedback control is used to move a control object following a command trajectory.
  • control of the servomotors of each joint axis is performed so that the position of the tip of the robot follows a preset command trajectory (predicted) using feedback control by the controller of the robot. It will be.
  • feedback control since a response delay occurs in each servomotor, there is a problem that the actual trajectory of the robot deviates from the command trajectory. In order to suppress such deviation from the commanded trajectory, techniques relating to model predictive control are used.
  • Non-Patent Document 1 and Non-Patent Document 2 propose a method of constructing a disturbance observer and canceling a steady state deviation using a disturbance estimated there.
  • model predictive control when using model predictive control, it is known that the computational load is large.
  • This is an operation process related to model predictive control in a prediction section relatively longer than the processor's operation cycle in a control device having a processor in which model predictive control is executably implemented, and generally relates to an optimal control problem This is because it is necessary to solve the arithmetic processing within the arithmetic cycle to determine the control input. Therefore, in order to realize the follow-up control corresponding to the target trajectory which changes every moment, the processor needs to continuously execute the arithmetic processing related to such model predictive control with high arithmetic load. Therefore, due to the processing power of the processor, it is not easy to realize sophisticated model predictive control.
  • a feedback system when a feedback system is constructed to servo-control a control target based on a control input generated by model predictive control, it is possible to perform arithmetic processing on the feedback system in order to improve the control accuracy and control stability. It is preferable to carry out in a very short operation cycle. If the calculation cycle becomes short, the calculation load of the calculation processing related to the feedback system increases, and if it is attempted to execute the model prediction control according to the calculation cycle, the calculation load related to the model prediction control also further increases.
  • the present invention has been made in view of such problems, and it is an object of the present invention to provide a control system which realizes suitable servo control using model predictive control.
  • a processor for performing arithmetic processing regarding model predictive control and a processor for performing arithmetic processing regarding a feedback system are distinguished to construct a system for servo control of a control target. did. By adopting such a configuration, it is possible to separate the calculation process related to model predictive control and the calculation process related to the feedback system, and to avoid concentration of calculation load in the processor of the control system.
  • the present invention is a control system for causing an output of a predetermined controlled object which is an object of servo control to follow a predetermined command, the first processor, and a predetermined state variable related to the predetermined controlled object.
  • a prediction model in which the correlation of the control input to the predetermined control target is defined in the form of a predetermined state equation, and the first processor is used to determine a predetermined time interval in a predetermined prediction interval.
  • a first processing device that performs model predictive control based on the predictive model according to the evaluation function of (1), and outputs a servo command corresponding to the control input at least at an initial time of the predictive section;
  • a processor and a predetermined feedback system including one or more controllers to which a feedback signal related to the operation of the predetermined controlled object is input;
  • the processing apparatus to which the servo command output from the processing apparatus is input, and using the second processor, the feedback control according to the predetermined feedback system based on the input servo command And a second processing device to perform.
  • the control system of the present invention comprises a first processing unit and a second processing unit, the first processing unit being provided with a first processor, and the second processing unit being provided with a second processor. Therefore, basically, various processes in the first processor are performed by the first processor, and various processes in the second processor are performed by the second processor. Then, in the first processing device, the first processor performs arithmetic processing related to model predictive control using the predictive model.
  • the model predictive control a prediction interval of a predetermined time width is set at each control time, calculation processing is performed according to a predetermined evaluation function in the prediction interval, and at least the initial time of the prediction interval is calculated A servo command corresponding to the control input is generated and output to the second processing device.
  • prescribed control object will be provided to model predictive control. Therefore, in the model prediction control performed by the first processing device, the prediction section moves with the elapse of the control time, and so-called Receding Horizon control is performed.
  • the second processor performs arithmetic processing in accordance with the feedback system based on the servo command output from the first processor.
  • the calculation processing according to this feedback system takes into consideration the processing content by one or more controllers included in the feedback system, and is different from the calculation processing related to the model predictive control described above. Therefore, in the control system of the present invention, calculation processing related to model predictive control and calculation processing according to the feedback system are performed by different processors, thereby avoiding concentration of calculation load on one processor. be able to. Further, by making the corresponding processor different according to each arithmetic processing in this way, the processing capacity of each processor can be made suitable for each arithmetic processing, and the accuracy and stability of servo control by the control system, etc. Can be more preferable.
  • the first processor executes the model predictive control in a first operation cycle
  • the second processor executes the feedback control in a second operation cycle shorter than the first operation cycle. It is also good.
  • the first processing device generates the servo command corresponding to the control input at the initial time of the prediction section based on the calculation result of the model prediction control performed in the first calculation cycle
  • the servo command is output to the second processing device
  • the second processing device responds to the difference between the first operation cycle and the second operation cycle based on the servo command from the first processing device.
  • An interpolation servo command may be generated, and the feedback control may be performed by the second processor based on the servo command and the interpolation servo command in the second operation cycle.
  • the operation cycle performed by the first processor does not coincide with the operation cycle performed by the second processor.
  • the servo command is not provided from the first processing device at all operation times corresponding to the second operation cycle. It will be provided intermittently.
  • the second processor corresponds to the second operation cycle based on the servo command provided from the first processing device.
  • An interpolated servo command is generated to interpolate a command that corresponds to the time of day and to which the servo command is not provided.
  • the second processor performs arithmetic processing for feedback control based on the provided servo command and the generated interpolation servo command.
  • the first processor executes the model predictive control in a first operation cycle
  • the second processor executes the feedback control in a second operation cycle shorter than the first operation cycle.
  • the first processing device includes an initial time of the prediction section in the model prediction control based on the calculation result of the model prediction control performed in the first calculation period, and uses the first calculation period.
  • a plurality of servo commands corresponding to the control input at a plurality of times corresponding to the second operation cycle and including the initial time in a corresponding predetermined period are generated by the first processor in the first operation cycle; Outputting the plurality of servo commands to the second processing device, and the second processing device causes the plurality of the plurality of servo commands to be output in the second operation cycle according to the time sequence associated with the plurality of servo commands by the second processor.
  • the feedback control may be performed based on each of the servo commands.
  • the operation cycle performed by the first processor does not coincide with the operation cycle performed by the second processor.
  • the model predictive control itself performed by the first processor is executed in the first operation cycle.
  • a plurality of servo commands at a plurality of times corresponding to the second operation cycle including the initial time are generated in the prediction section, and the arithmetic processing related to feedback control in the second processing device is performed. Output for use.
  • the plurality of servo commands are calculated by the first processor in the first operation cycle.
  • the second processing device can suppress the vibration of the feedback control result by applying the plurality of servo commands to the arithmetic processing regarding the feedback control in the second arithmetic cycle according to the time sequence associated with each.
  • the second processing device stores servo commands at a plurality of times sent from the first processing device together in a storage unit, and stores the servo commands stored according to the times into arithmetic processing related to feedback control. It can be served sequentially.
  • the first processor is configured to be able to execute a plurality of arithmetic processing in different operation cycles, and executes the model predictive control in a first operation cycle
  • the second processor is configured to The feedback control may be performed in a second operation cycle shorter than the first operation cycle.
  • the first processing device includes an initial time of the prediction section based on the calculation result of the model predictive control performed in the first calculation cycle, and in a predetermined period corresponding to the first calculation cycle.
  • the first processor generates the servo command corresponding to the control input at a predetermined time corresponding to the same generation operation cycle as the second operation cycle by the first processor, and the servo command is generated.
  • the signal may be output to a second processing device, and the second processing device may perform the feedback control by the second processor based on the servo command in the second operation cycle.
  • the first processor is configured to be able to execute a plurality of arithmetic processing in different arithmetic cycles. That is, the first processor executes model prediction control in a relatively long first operation cycle, and executes processing for generating a servo command based on the operation result of model prediction control in a relatively short operation cycle for generation. .
  • the generation operation cycle is the same as a second operation cycle which is an operation cycle for the second processor to perform feedback control.
  • the servo command is generated at a generation operation cycle that can generate a suitable servo command from the viewpoint of
  • the servo command generated by the first processor is sequentially handed over to the second processing device, and the second processing device uses the servo command in the second operation cycle for operation processing related to feedback control. Vibration of feedback control result can be suppressed.
  • the second processing device further includes a second processing-side control model unit having a control model that models the predetermined feedback system and the predetermined control target.
  • the first processing apparatus has an upstream model corresponding to the control model of the second processing control model unit, and generates the servo command based on the control input using the upstream model.
  • the second processing apparatus may perform model follow-up control according to a control model possessed by the second processing control model unit as the feedback control using the second processor.
  • model follow-up control according to a control model possessed by the second processing control model unit as the feedback control using the second processor.
  • the prediction model may be the same control model as the control model included in the second processing control model unit.
  • the followability as a control system can be improved, and the effort required for identifying a prediction model can be reduced.
  • a predetermined model following control gain in the model following control in accordance with a control model included in the second processing side control model may be a predetermined range included in the predetermined feedback system. Or less may be equal to or less than the control gain for feedback.
  • the predetermined control target can preferably follow the control model possessed by the second process control model, whereby the followability as a control system can be improved.
  • the predetermined model following control gain and the predetermined feedback control gain include, for example, a position proportional gain, a speed proportional gain, and a speed integral gain.
  • the predetermined model following control gain and the predetermined feedback control gain may be mentioned.
  • the above comparison with the control gain relates to the same type of control gain (e.g. comparison of speed proportional gains).
  • the prediction model is defined by the predetermined state equation corresponding to each of the plurality of control axes
  • the predetermined A feedback system is associated with each of the plurality of control axes
  • a control model possessed by the second processing-side control model unit is associated with each of the plurality of control axes, and is associated with the plurality of control axes
  • the plurality of predetermined model following control gains in the second processing control model may be set to a common value among the plurality of control axes.
  • the first processing device and the second processing device may be devices mounted on separate housings, respectively, or alternatively, mounted on a common housing It may be formed as one device.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a control system according to an embodiment of the present invention.
  • the control system includes a network 1, a servo driver 4, and a standard PLC (Programmable Logic Controller) 5.
  • the servo driver 4 is a control device for servo controlling the plant 6 including the motor 2 and the load device 3.
  • the servo driver 4 performs feedback control of the plant 6 so that the plant 6 follows a predetermined command signal.
  • the servo driver 4 has a CPU (Central Processing Unit) 40, and the CPU 40 performs an operation related to the predetermined feedback. Details of the predetermined feedback control will be described later.
  • CPU Central Processing Unit
  • the motor 2 is an actuator for driving the load device 3 in the load device 3. It is built in.
  • the motor 2 is an AC servomotor.
  • An encoder (not shown) is attached to the motor 2, and parameter signals (position signal, speed signal, etc.) related to the operation of the motor 2 are feedback-transmitted to the servo driver 4 by the encoder.
  • the standard PLC 5 generates a servo command related to the motion (motion) of the plant 6 and transmits it to the servo driver 4.
  • the standard PLC 5 has a CPU 50 different from the CPU 40, and the CPU 50 performs an operation related to generation of a servo command for the above-described predetermined feedback control by the servo driver 4. Details of the generation of the servo command will be described later.
  • the servo driver 4 receives the servo command from the standard PLC 5 via the network 1, and receives a feedback signal output from an encoder connected to the motor 2.
  • the servo driver 4 performs feedback control on the driving of the plant 6, that is, the driving current to the motor 2 so that the output of the plant 6 follows a predetermined command.
  • Supply As the supply current, AC power sent from the AC power supply 7 to the servo driver 4 is used.
  • the servo driver 4 is of a type that receives three-phase alternating current, but may be of a type that receives single-phase alternating current. Note that, as shown in FIG. 2, model predictive control by the model predictive control unit 53 is executed for servo control of the plant 6.
  • the standard PLC 5 includes a command generation unit 51, a state acquisition unit 52, a model prediction control unit 53, and an upstream model unit 54.
  • the CPU 50 calculates and executes the processes of the command generation unit 51, the state acquisition unit 52, the model prediction control unit 53, and the upstream model unit 54.
  • the command generation unit 51 generates a command r that instructs the output of the plant 6.
  • the upstream model unit 54 includes an upstream model obtained by modeling the plant 6 and a feedback control structure 400 described later, and simulates the output of the plant 6 using the upstream model.
  • the output y ⁇ of the upstream model which is the simulation result, is supplied to the servo driver 4 as a servo command.
  • the state acquisition unit 52 is included in the state x (hereinafter simply referred to as “the state x related to the upstream model”) related to the upstream model of the upstream model unit 54, which is provided for model predictive control performed by the model predictive control unit 53. Get the value of the state variable Then, the model prediction control unit 53 performs model prediction control using the state x related to the upstream model of the upstream model unit 54 acquired by the state acquisition unit 52 and the control input u to the upstream model output by itself. Execute (Receding Horizon control).
  • the model prediction control unit 53 has a prediction model in which the correlation between the state x related to the upstream side model and the control input u to the upstream side model is defined by the following state equation (equation 1) .
  • Equation 1 is a non-linear state equation.
  • the prediction model for example, predetermined physical features of the plant 6 corresponding to the upstream model may be reflected. ... (Equation 1)
  • the model prediction control unit 53 receives the state x related to the upstream side model and the control input u to the upstream side model as input, and in accordance with the evaluation function shown in the following Equation 2 in the prediction interval having a predetermined time width T: Model predictive control based on the predictive model represented by Equation 1 is performed. ... (Equation 2) The value of the control input u at the initial time t of the prediction interval calculated in the model predictive control is output as the control input u to the upstream model corresponding to the command r at the time t.
  • a continuous deformation method can be exemplified, for example, a known document “a fast algorithm for nonlinear Receding horizon control combining the continuous deformation method and the GMRES method” (A continuation / GMRES method for fast computation of nonlinear receding horizon control Details are disclosed in ⁇ T. Ohtsuka, Automatica, 40, p 563-574, 2004. ⁇ .
  • the servo driver 4 includes an interpolation processing unit 48 and a feedback control structure 400.
  • the feedback control structure 400 includes a position controller 41, a speed controller 42, and a current controller 43.
  • the respective processes in the interpolation processing unit 48 and the feedback control structure 400 are arithmetically executed by the CPU 40.
  • the output of the standard PLC 5, that is, the upstream model output y ⁇ which is the simulation result by the upstream model unit 54, is delivered to the interpolation processing unit 48 as a servo command.
  • the interpolation processing unit 48 generates an interpolation servo command based on the upstream model output y ⁇ and is handed over to the feedback control structure 400 together with the upstream model output y ⁇ that is the servo command. Details of the interpolation processing unit 48 will be described later.
  • feedback control in the feedback control structure 400 that is, arithmetic processing by the position controller 41, the speed controller 42, and the current controller 43 is executed based on the servo command and the interpolation servo command.
  • the position controller 41 performs, for example, proportional control (P control). Specifically, the velocity command vcmd is calculated by multiplying the position deviation which is the deviation between the servo command or the interpolation servo command output from the interpolation processing unit 48 and the detected position regarding the plant 6 by a predetermined position proportional gain.
  • P control proportional control
  • the speed controller 42 performs, for example, proportional integral control (PI control). Specifically, the integral of the speed deviation which is the deviation between the speed command vcmd calculated by the position controller 41 and the detected speed concerning the plant 6 is multiplied by a predetermined speed integral gain, and the sum of the calculation result and the speed deviation Is multiplied by a predetermined speed proportional gain to calculate a torque command .tau.cmd. Also, the speed controller 42 may perform P control instead of PI control.
  • PI control proportional integral control
  • the current controller 43 outputs the current command Ccmd based on the torque command ⁇ cmd calculated by the speed controller 42, whereby the motor 2 is driven and controlled.
  • the current controller 43 includes a filter (first-order low-pass filter) related to a torque command and one or more notch filters, and has a cutoff frequency related to the performance of these filters as a control parameter.
  • the model prediction control unit 53 in the standard PLC 5 performs a model for servo control to make the plant 6 follow the command r generated by the command generation unit 51.
  • Predictive control is performed, the upstream model output y ⁇ is calculated based on the control input u generated there, and delivered to the servo driver 4, and the servo driver 4 calculates the plant 6 based on the upstream model output y ⁇ .
  • Perform feedback control At this time, arithmetic processing related to model predictive control is executed by the CPU 50 in the standard PLC, and arithmetic processing related to feedback control is executed by the CPU 40 in the servo driver 4.
  • the arithmetic processing for servo control of the plant 6 can be distributed to two processors, and concentration of the operation load on one processor can be avoided.
  • the CPU 50 having a relatively high processing capability as the standard PLC 5 arithmetic processing relating to model predictive control can be realized smoothly, and the processing capacity of the CPU 40 of the servo driver 4 can be suppressed while the entire control system is a plant.
  • Six preferable servo control can be realized. Since the computational load of model predictive control executed by the model predictive control unit 53 is relatively high, it is extremely useful to make the corresponding processor different according to each computing process in this way, and further, the processing of each processor The ability can be made suitable for each arithmetic processing, and the accuracy, stability, etc. of servo control by the control system can be made more suitable.
  • the calculation cycle of the CPU 50 of the standard PLC 5 is set to be longer than the calculation cycle of the CPU 40 of the servo driver 4. Then, based on FIG. 3, the interpolation aspect of the control command used for servo control of the plant 6 is demonstrated based on the operation period in each of the standard PLC 5 and the servo driver 4 differing.
  • the horizontal axis of FIG. 3 represents time, each time of t1 to t14 is a time corresponding to the calculation cycle of the CPU 40, and each time of T1 to T4 is a time corresponding to the calculation cycle of the CPU 50. Time t1 and time T1, time t5 and time T2, time t9 and time T3, and time t13 and time T4 are respectively synchronized.
  • the calculation cycle ⁇ T of the CPU 50 is four times the calculation cycle ⁇ t of the CPU 40.
  • the calculation cycle ⁇ t of the CPU 40 is thus set to be relatively short.
  • the feedback control calculation by the CPU 40 is speeded up in order to realize the feedback control by the feedback control structure 400 accurately and stably. is there.
  • the operation cycle ⁇ T is set relatively long to an extent that model predictive control can be performed.
  • the standard PLC 5 when the calculation cycle of the CPU 50 is set longer than the calculation cycle of the CPU 40, the standard PLC 5 generates a servo command (upstream model output y ⁇ which is a simulation result of the upstream model unit 54).
  • a state occurs in which the operation time for feedback control in the servo driver 4 is reached without supplying the black circle).
  • a servo command is generated at times T1, T2, T3 and T4 and supplied to the servo driver 4, but in the servo driver 4 having the CPU 40, for example, it is synchronized with the time T1.
  • the servo command is supplied from the standard PLC 5 and can be used for feedback control calculation, but from time t2 to t4 between times T1 and T2, the servo command is not supplied from the standard PLC 5, and as it is, the upstream side It becomes difficult to realize a suitable feedback control operation using the model output y ⁇ .
  • the interpolation processing unit 48 is the operation time of the CPU 40 based on the difference between the operation period ⁇ T of the CPU 50 and the operation period ⁇ t of the CPU 40 and does not correspond to the operation time of the CPU 50 ( For example, processing is performed to interpolate the value of the servo command for feedback control calculation at time t2, t3, t4, and the like.
  • this interpolated servo command is described by a white circle and is referred to as an interpolated servo command.
  • a known extrapolation technique can be used for the interpolation process.
  • interpolation servo command by interpolation processing unit 48 is generated using a known interpolation technique. It is possible to generate.
  • the servo command and the interpolation servo command are handed over from the interpolation processing unit 48 to the feedback control structure 400 based on the operation time corresponding to each, and are provided for feedback control calculation at the calculation cycle ⁇ t.
  • the servo driver 4 includes the interpolation processing unit 48, servo control of the plant 6 can be suitably realized even when the CPU 40 and the CPU 50 have different calculation cycles. In other words, it is possible to preferably realize servo control of the plant 6 as a control system without raising the processing capabilities of the CPU 40 and the CPU 50.
  • FIG. 4 is a view showing a control structure relating to the control system according to the present embodiment, and the elements substantially the same as the elements included in the control structure shown in FIG. I omit explanation.
  • the control structure shown in FIG. 4 is different from the control structure shown in FIG. 2 in that an allocator 49 is provided instead of the interpolation processor 48.
  • the horizontal axis in FIG. 5 represents time, each time of t1 to t14 is a time corresponding to the calculation cycle of the CPU 40, and each time of T1 to T4 is a time corresponding to the calculation cycle of the CPU 50.
  • Time t1 and time T1, time t5 and time T2, time t9 and time T3, and time t13 and time T4 are respectively synchronized.
  • the calculation cycle ⁇ T of the CPU 50 of the standard PLC 5 is set to four times the calculation cycle ⁇ t of the CPU 40 of the servo driver 4 as in the first embodiment. Therefore, as shown in the first embodiment, even if the servo command generated by the standard PLC 5 is supplied as it is to the servo driver 4 according to the calculation cycle of the CPU 50, the accuracy of the feedback control calculation by the CPU 40 can be improved. Have difficulty. So, in a present Example, it pays attention to the calculation regarding model prediction control by model prediction control part 53 in standard PLC5.
  • the control input u in the prediction section represented by the predetermined time width T of the equation 2 is calculated, and the upstream model output corresponding to the control input u at the initial time t
  • y ⁇ is output from the standard PLC 5 to the servo driver 4
  • a plurality of upstream model outputs y ⁇ including the upstream model output y ⁇ corresponding to the control input u of are output to the servo driver 4 as a servo command.
  • the control input u at the initial time t of the prediction interval is calculated. Based on the calculated control input u, four times ( ⁇ T, ⁇ T + ⁇ t, ⁇ T + 2 ⁇ t, ⁇ T + 3 ⁇ t) in which the operation cycle ⁇ T is divided into four based on the fact that the operation cycle ⁇ T of the CPU 50 is four times the operation cycle ⁇ t of the CPU 40
  • the upstream model unit 54 calculates the upstream model outputs y1 ⁇ , y2 ⁇ , y3 ⁇ and y4 ⁇ in the above. Specifically, these upstream model outputs are calculated by method 1 described below.
  • the above upstream model output can also be calculated by the method 2 described below.
  • the upstream model outputs y1 ⁇ , y2 ⁇ , y3 ⁇ and y4 ⁇ are calculated using the differential values given by the above equation 1.
  • the upstream model outputs y1 ⁇ , y2 ⁇ , y3 ⁇ and y4 ⁇ calculated by the upstream model unit 54 in this way are supplied to the servo driver
  • model prediction control part 53 performs the calculation regarding model prediction control by calculation period (DELTA) T
  • model prediction control performed after the model prediction control (preceding prediction control) which calculated the said control input in the last prediction control is performed. It is executed based on the state x in the upstream model corresponding to the control input at time t + 4 ⁇ t (ie, t + T).
  • the operation timing in model predictive control can be made to coincide with the operation timing in the servo driver 4.
  • the allocating unit 49 receives and stores the upstream model outputs y1 ⁇ , y2 ⁇ , y3 ⁇ , y4 ⁇ at these four times as a servo command.
  • the allocation unit 49 performs feedback control structure 400 on each of the upstream model outputs according to the operation cycle of the CPU 40 according to the time sequence associated with each of the received upstream model outputs y1 ⁇ , y2 ⁇ , y3 ⁇ and y4 ⁇ . , And they are subjected to feedback control operation in the operation cycle ⁇ t.
  • the allocation unit 49 receives the upstream model outputs y1 ⁇ , y2 ⁇ , y3 ⁇ , y4 ⁇ from the standard PLC 5, and the upstream model corresponding to the first time t1 among them The output y1 ⁇ is assigned to the feedback control structure 400.
  • the allocating unit 49 allocates the upstream model output y2 ⁇ corresponding to the time t2, ie, the time t1 + ⁇ t, to the feedback control structure 400 among the upstream model outputs y ⁇ already received at the time t1. .
  • the allocation unit 49 allocates, to the feedback control structure 400, a control input corresponding to each time of the upstream model output y ⁇ already received at time t1.
  • the allocation unit 49 can be suitably realized by the allocation unit 49 functioning.
  • Example 1 of Example 2 When the operation cycle of the CPU 40 of the servo driver 4 and the CPU 50 of the standard PLC 5 is the same, the initial stage of the prediction interval calculated by the model predictive control in the standard PLC 5 without forming the allocating unit 49 in the servo driver 4
  • the upstream model output y ⁇ corresponding to the control input u at time may be supplied to the feedback control structure 400 of the servo driver 4 as it is.
  • the servo driver 4 performs arithmetic processing related to feedback control at an arithmetic cycle of ⁇ t. Furthermore, the CPU 50 performs arithmetic processing relating to servo command generation at an operation cycle of ⁇ t that is the same as the operation cycle of the CPU 40 (that is, according to the method 1 or 2 described above, predetermined time corresponding to the calculation timing of feedback control by the CPU 40 Calculation processing to calculate the upstream model output is performed. With such a configuration, the calculation load of the CPU 50 can be further alleviated. Moreover, according to such a configuration, the allocation unit 49 shown in FIG. 4 is not required, and the control system of the present invention is constructed using a normal servo driver (that is, a servo driver without the allocation unit 49).
  • control system is constructed including the servo driver 4 including the interpolation processing unit 48 described in the first embodiment, a time delay for one command cycle for interpolation processing which is interpolation processing Can be eliminated to improve the responsiveness of the control system.
  • FIG. 6 is a view showing a control structure related to the control system according to the present embodiment, and the elements substantially the same as the elements included in the control structure shown in FIG. I omit explanation.
  • the control structure in the standard PLC 5 includes the command generation unit 51, the state acquisition unit 52, and the model prediction control unit 53 which are the same as the control structure shown in FIG. It has a side model, and has an upstream model unit 540 that simulates the output of the plant 6 using the upstream model.
  • the control structure of the servo driver 4 includes an interpolation processing unit 48 and a feedback control structure 400 '.
  • the feedback control structure 400 ′ includes a position controller 41 ′, a velocity controller 42 ′, a current controller 43 ′, and a model position control unit 45 configured by modeling these controllers and the plant 6, a model velocity
  • the control unit 46 and the real machine model unit 47 are included.
  • the position controller 41 performs, for example, proportional control (P control). Specifically, the speed command vcmd is calculated by multiplying a position deviation which is a deviation between a model position output psim1 by the actual machine model unit 47 described later and the detection position by a predetermined position proportional gain.
  • P control proportional control
  • the speed controller 42 performs, for example, proportional integral control (PI control). Specifically, the integral of the speed deviation which is the deviation between the speed command vcmd calculated by the position controller 41 'and the detected speed with respect to the sum of the speed output (differential value of the model position output psim1) by the real machine model unit 47 Is multiplied by a predetermined velocity integral gain, and the sum of the calculation result and the velocity deviation is multiplied by a predetermined velocity proportional gain to calculate a torque command .tau.cmd. Further, the speed controller 42 'may perform P control instead of PI control.
  • PI control proportional integral control
  • the current controller 43 ′ outputs the current command Ccmd based on the sum of the torque command ⁇ cmd calculated by the speed controller 42 ′ and the model torque command ⁇ cmd1 calculated by the model speed control unit 46 described later.
  • the drive control of the motor 2 is performed by this.
  • the current controller 43 ' includes a filter (first-order low-pass filter) for torque command and one or more notch filters, and has cut-off frequency etc. for the performance of these filters as control parameters.
  • the model position control unit 45 is a model of the position controller 41 'and performs P control in the same manner as the position controller 41'.
  • the model velocity command vcmd1 is calculated by multiplying the deviation between the servo command or interpolation servo command output from the interpolation processing unit 48 and the model position output psim1 by the real machine model unit 47 by a predetermined model position proportional gain.
  • the predetermined model position proportional gain possessed by the model position control unit 45 is set to a value equal to or less than the predetermined position proportional gain possessed by the position controller 41 'which is the object of modeling.
  • the model speed control unit 46 models the speed controller 42 'and performs PI control in the same manner as the speed controller 42'. Specifically, a predetermined model is used as an integral amount of the deviation between the model speed command vcmd1 calculated by the model position control unit 45 and the speed output of the real machine model unit 47 (differential value of the model position output psim1 by the real machine model unit 47). A model torque command ⁇ cmd1 is calculated by multiplying the speed integral gain and multiplying the calculated result and the deviation by a predetermined model speed proportional gain.
  • each of the predetermined model velocity integral gain and model velocity proportional gain possessed by the model velocity control unit 46 has a value equal to or less than the predetermined velocity integral gain and velocity proportional gain possessed by the velocity controller 42 'to be modeled. It is set to.
  • the actual machine model unit 47 models the current controller 43 ′ and the plant 6, and outputs a model position output psim 1 based on the model torque command ⁇ cmd 1 calculated by the model speed control unit 46.
  • the servo control of the plant 6 is performed by including the control structure in which the position controller 41 ′, the speed controller 42 ′, the current controller 43 ′, and the plant 6 are modeled.
  • a so-called model-following control structure is formed in which the simulation is performed and the result is reflected in the feedback control of the plant 6.
  • the upstream model possessed by the upstream model unit 540 in the standard PLC 5 is the plant 6 and the feedback control structure 400 ′ for model following control, that is, the model position control unit 45, the model speed control unit 46, and the real machine model unit 47. It is formed to reflect the control structure.
  • predetermined control gains model position proportional gain, model speed proportional gain, model speed integral gain set in each of the model position control unit 45 and the model speed control unit 46 correspond to each other. It is set to a value equal to or less than predetermined control gains (position proportional gain, speed proportional gain, speed integral gain) set in each of the position controller 41 'and the speed controller 42'.
  • the prediction model possessed by the model prediction control unit 53 it may not be easy to generate the prediction model possessed by the model prediction control unit 53 by accurately reflecting the physical characteristics and the like. Therefore, by making the prediction model possessed by the model prediction control unit the same as the model (hereinafter referred to as “following control model”) which models the plant 6 among the models possessed by the real machine model unit 47, The controllability as a control system can be maintained relatively high while suppressing the labor required for generation.
  • FIG. 7 is a view showing a schematic configuration of a control system according to the present embodiment, and substantially the same elements as the elements included in the control system shown in FIG. I omit explanation.
  • the plant 6 is configured to be controlled and driven by two control axes.
  • the load device 3 is drive-controlled by the motors 2X and 2Y, and the former control axis is taken as an X axis, and the latter control axis is taken as a Y axis.
  • a servo driver 4X is connected to the standard PLC 5 via the network 1 to servo control the motor 2X for the X axis and a servo driver 4Y for servo control the motor 2Y for the Y axis.
  • the servo drivers 4X and 4Y are provided with CPUs 40X and 40Y for feedback control calculation to be executed respectively, and are connected with power supplies 7X and 7Y for driving the motors 2X and 2Y.
  • each of the servo drivers 4X and 4Y is formed with the interpolation processing unit 48 shown in FIG. 6 and a feedback control structure 400 'capable of executing model following control.
  • the follow-up control model in feedback control structure 400 'of servo driver 4X is determined corresponding to the configuration regarding control axis X including motor 2X
  • the follow-up control model in feedback control structure 400' of servo driver 4Y is the motor It is determined corresponding to the configuration regarding the control axis Y including 2Y.
  • predetermined control gains model position proportional gain, model speed proportional gain, model speed integral gain
  • predetermined control gains position proportional gain, speed proportional gain, speed integral gain
  • the predetermined control gains of the model position control unit 45 and the model speed control unit 46 are set to values common to the control axes.
  • FIG. 8 is a view showing a schematic configuration of a control system according to the present embodiment.
  • the elements substantially the same as the elements included in the control system shown in FIG. I omit explanation.
  • the configurations corresponding to the standard PLC 5 and the servo driver 4 shown in FIG. 1 are mounted in a common casing to form one control device 4 ′.
  • the control device 4 ' includes a CPU 50 for executing the above-described operation relating to model predictive control and a CPU 40 for executing the operation relating to feedback control.
  • a control structure for control is formed.
  • the interpolation processing unit 48 can be formed in consideration of the difference in the calculation cycles of the CPU 40 and the CPU 50, and servo control of the plant 6 can be suitably realized. It becomes.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

サーボ制御の対象である所定の制御対象の出力を所定の指令に対して追従させる制御システムであって、第1プロセッサと、所定の制御対象に関する所定の状態変数と該所定の制御対象への制御入力の相関を所定の状態方程式の形式で画定した予測モデルと、を有する処理装置であって、該第1プロセッサを用いてモデル予測制御を行い、少なくとも該予測区間の初期時刻での制御入力に対応したサーボ指令を出力する第1処理装置と、第1プロセッサと異なる第2プロセッサと、所定の制御対象の動作に関連するフィードバック信号が入力される一又は複数の制御器を含む所定のフィードバック系と、を有し、第1処理装置からのサーボ指令が入力される処理装置であって、該第2プロセッサを用いてフィードバック制御を行う第2処理装置と、を備える。この構成により、モデル予測制御を用いて好適なサーボ制御が実現される。

Description

制御システム
 本発明は、制御対象をサーボ制御する制御システムに関する。
 制御対象を指令軌道に追従させて動かすために、一般的にはフィードバック制御が利用されている。例えば多関節ロボットにおいては、ロボットの制御装置により、フィードバック制御を用いてロボットの手先部の位置を予め設定(教示)された指令軌道に追従させるように、各関節軸のサーボモータの制御が行われる。ところが、一般的なフィードバック制御では、どうしても各サーボモータに応答遅れが生ずるため、ロボットの実際の軌跡が指令軌道からずれる問題がある。このような指令軌道に対するずれを抑制するために、モデル予測制御に関する技術が利用されている。
 しかし、モデル予測制御を利用する場合でも、目標が時々刻々変化していくときには、定常偏差が発生し得る。そこで、モデル予測制御を用いる場合、その補償器に積分器をシリアルに接続することで定常偏差の解消を図ることが考えられる。また、想定される外乱を新たな状態とみなしてモデルに組み込むことで原理的にはその外乱を除去することができる。例えば、非特許文献1や非特許文献2では、外乱オブザーバを構築し、そこで推定された外乱を用いて定常偏差をキャンセルする手法が提案されている。
Yuta Sakurai and Toshiyuki Ohtsuka: Offset Compensation of Continuous Time Model Predictive Control By Disturbance Estimation;システム制御情報学会論文誌, Vol.25, No. 7, pp.10-18(2012) U.Maeder and M.Morari: Linear offset-free model predictive control; Automatica, Vol. 45, No. 10, pp.2214-2222(2009)
 一般にモデル予測制御を利用する場合は、その演算負荷の大きいことが知られている。これは、モデル予測制御が実行可能に実装されたプロセッサを有する制御装置において、そのプロセッサの演算周期よりも比較的長い予測区間におけるモデル予測制御に関する演算処理であって一般的には最適制御問題に関する演算処理を、その演算周期内に解き制御入力を決定する必要があるからである。したがって、時々刻々変化していく目標軌道に対応する追従制御を実現するためには、当該プロセッサはこのような演算負荷の高いモデル予測制御に関する演算処理を連続して実行する必要がある。そのため、プロセッサの処理能力に起因して、精緻なモデル予測制御の実現は容易ではない。
 また、モデル予測制御で生成された制御入力に基づいて制御対象をサーボ制御するためにフィードバック系が構築される場合、その制御精度や制御の安定性を高めるにはフィードバック系に関する演算処理を可及的に短い演算周期で行うのが好ましい。その演算周期が短くなると、フィードバック系に関する演算処理の演算負荷が高まるとともに、仮にその演算周期に従ってモデル予測制御を実行しようとすると、モデル予測制御に関する演算負荷も更に高まることになる。
 本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、モデル予測制御を用いて好適なサーボ制御を実現する制御システムを提供することを目的とする。
 本発明においては、上記課題を解決するために、モデル予測制御に関する演算処理を行うプロセッサと、フィードバック系に関する演算処理を行うプロセッサとを区別して、制御対象のサーボ制御ためのシステムを構築することとした。このような構成の採用により、モデル予測制御に関する演算処理と、フィードバック系に関する演算処理とを分離でき、制御システムのプロセッサにおいて演算負荷が集中するのを回避することができる。
 詳細には、本発明は、サーボ制御の対象である所定の制御対象の出力を所定の指令に対して追従させる制御システムであって、第1プロセッサと、前記所定の制御対象に関する所定の状態変数と該所定の制御対象への制御入力の相関を所定の状態方程式の形式で画定した予測モデルと、を有する処理装置であって、該第1プロセッサを用いて、所定時間幅の予測区間において所定の評価関数に従って該予測モデルに基づいたモデル予測制御を行い、少なくとも該予測区間の初期時刻での前記制御入力に対応したサーボ指令を出力する第1処理装置と、前記第1プロセッサと異なる第2プロセッサと、前記所定の制御対象の動作に関連するフィードバック信号が入力される一又は複数の制御器を含む所定のフィードバック系と、を有し、前記第1処理装置から出力される前記サーボ指令が入力される処理装置であって、該第2プロセッサを用いて、該入力された該サーボ指令に基づいて該所定のフィードバック系に従った前記フィードバック制御を行う第2処理装置と、を備える。
 本発明の制御システムは、第1処理装置と第2処理装置を備え、第1処理装置には第1プロセッサが設けられ、第2処理装置には第2プロセッサが設けられている。したがって、基本的には第1処理装置における様々な処理は第1プロセッサによって実行され、第2処理装置における様々な処理は第2プロセッサによって実行される。そして、第1処理装置では、予測モデルを用いたモデル予測制御に関する演算処理が第1プロセッサによって行われる。当該モデル予測制御では、各制御時刻で、所定時間幅の予測区間が設定され、その予測区間において所定の評価関数に従った演算処理が行われ、少なくともその予測区間での初期時刻の、算出された制御入力に対応するサーボ指令が生成され第2処理装置へ出力される。なお、所定の制御対象の状態を表す状態変数の値はモデル予測制御に供されることになる。したがって、第1処理装置で行われるモデル予測制御では、予測区間が制御時間の経過とともに移動していくことになり、いわゆるReceding Horizon制御が実行されることになる。
 また、第2処理装置では、第1処理装置から出力されたサーボ指令に基づいて、フィードバック系に従った演算処理が第2プロセッサによって行われることになる。このフィードバック系に従った演算処理は、フィードバック系に含まれる一又は複数の制御器による処理内容を考慮したものであり、上記のモデル予測制御に関する演算処理とは異なる。したがって、本発明の制御システムでは、モデル予測制御に関する演算処理とフィードバック系に従った演算処理とは、異なるプロセッサによって実行されることになるため、1つのプロセッサに演算負荷が集中することを回避することができる。また、このように各演算処理に応じて対応するプロセッサを異ならしめることで、各プロセッサの処理能力を各演算処理に適したものとすることができ、制御システムによるサーボ制御の精度や安定性等をより好適なものとすることができる。
 ここで、上記制御システムについて、例示として、以下の3つの具体的な形態が挙げられる。第1の形態では、前記第1プロセッサは、第1演算周期で前記モデル予測制御を実行し、前記第2プロセッサは、前記第1演算周期より短い第2演算周期で前記フィードバック制御を実行してもよい。この場合、前記第1処理装置は、前記第1演算周期で実行される前記モデル予測制御の演算結果に基づいて前記予測区間の初期時刻での前記制御入力に対応する前記サーボ指令を生成し、該サーボ指令を前記第2処理装置に出力し、前記第2処理装置は、前記第1処理装置からの前記サーボ指令に基づいて、前記第1演算周期と前記第2演算周期との差分に応じて補間サーボ指令を生成し、前記第2プロセッサにより、該第2演算周期で該サーボ指令と該補間サーボ指令に基づいて前記フィードバック制御を行ってもよい。
 モデル予測制御に関する演算処理を行う第1プロセッサでは、その演算周期を比較的長くすることで、モデル予測制御のための演算負荷がいたずらに増大することを抑制することができる。また、フィードバック系に関する演算処理を行う第2プロセッサでは、その演算周期を比較的短くすることで、フィードバック制御時の安定性を確保しやすくなる。ただし、この場合、第1処理装置で行われる演算周期と第2処理装置で行われる演算周期とが一致しないことになる。特に、第2処理装置での演算周期が比較的短いため、第2処理装置の立場に立てば、第2演算周期に対応するすべての演算時刻において第1処理装置からサーボ指令が提供はされず間欠的な提供となる。そのため、そのままでは第2処理装置でのフィードバック制御結果が振動的になる虞がある。そこで、第2処理装置によって安定的なフィードバック制御を実現するために、第2処理装置では、第2プロセッサが、第1処理装置から提供されるサーボ指令に基づいて、第2演算周期に対応する時刻であって且つサーボ指令が提供されない時刻に対応する指令を補間するために補間サーボ指令が生成される。そして、提供されたサーボ指令と生成された補間サーボ指令に基づいて、第2プロセッサはフィードバック制御のための演算処理を行う。
 また、第2の形態では、前記第1プロセッサは、第1演算周期で前記モデル予測制御を実行し、前記第2プロセッサは、前記第1演算周期より短い第2演算周期で前記フィードバック制御を実行してもよい。この場合、前記第1処理装置は、前記第1演算周期で実行される前記モデル予測制御の演算結果に基づいて、前記モデル予測制御において前記予測区間の初期時刻を含み且つ前記第1演算周期に対応する所定期間における、該初期時刻を含み前記第2演算周期に対応する複数の時刻での前記制御入力に対応する複数の前記サーボ指令を、前記第1プロセッサにより前記第1演算周期で生成し、該複数のサーボ指令を前記第2処理装置に出力し、前記第2処理装置は、前記第2プロセッサにより、前記複数のサーボ指令に関連付けられた時間順序に従い、前記第2演算周期で該複数のサーボ指令のそれぞれに基づいて前記フィードバック制御を行ってもよい。
 当該形態でも、第1処理装置で行われる演算周期と第2処理装置で行われる演算周期とが一致しないことになる。ここで、第1プロセッサによって行われるモデル予測制御自体は、第1演算周期で実行される。そして、第1処理装置では、当該予測区間において、その初期時刻を含み第2演算周期に対応する複数の時刻での複数のサーボ指令が生成され、第2処理装置でのフィードバック制御に関する演算処理に利用するために出力される。当該複数のサーボ指令は、第1プロセッサによって第1演算周期で算出される。そして、第2処理装置は、その複数のサーボ指令をそれぞれに関連付けられた時間順序に従って第2演算周期でフィードバック制御に関する演算処理に供することで、当該フィードバック制御結果の振動を抑制することができる。なお、第2処理装置は、第1処理装置から送られる複数の時刻でのサーボ指令をまとめて記憶手段で記憶し、その時刻に応じて記憶されているサーボ指令を、フィードバック制御に関する演算処理に順次供していくことができる。
 また、第3の形態では、前記第1プロセッサは、異なる演算周期で複数の演算処理を実行可能に構成され、且つ第1演算周期で前記モデル予測制御を実行し、前記第2プロセッサは、前記第1演算周期より短い第2演算周期で前記フィードバック制御を実行してもよい。この場合、前記第1処理装置は、前記第1演算周期で実行される前記モデル予測制御の演算結果に基づいて、前記予測区間の初期時刻を含み且つ前記第1演算周期に対応する所定期間において、前記第2演算周期と同じ生成用演算周期に対応する所定の時刻での前記制御入力に対応する前記サーボ指令を、前記第1プロセッサにより該生成用演算周期で生成し、該サーボ指令を前記第2処理装置に出力し、前記第2処理装置は、前記第2プロセッサにより、前記第2演算周期で該サーボ指令に基づいて前記フィードバック制御を行ってもよい。
 当該形態では、第1プロセッサは、異なる演算周期で複数の演算処理を実行可能に構成される。すなわち、第1プロセッサは、相対的に長い第1演算周期でモデル予測制御を実行し、相対的に短い生成用演算周期で、モデル予測制御の演算結果に基づいたサーボ指令の生成処理を実行する。そして、当該生成用演算周期は、第2プロセッサがフィードバック制御を行うための演算周期である第2演算周期と同じである。すなわち、第1プロセッサは、モデル予測制御の制御精度や処理負荷等の観点からモデル予測制御に好適な第1演算周期で当該モデル予測制御を行いながら、第2処理装置でのフィードバック制御の制御精度等の観点から好適なサーボ指令が生成できる生成用演算周期で当該サーボ指令の生成を行う。第1プロセッサで生成された当該サーボ指令は、順次、第2処理装置へと引き渡され、第2処理装置は、そのサーボ指令を第2演算周期でフィードバック制御に関する演算処理に利用することで、当該フィードバック制御結果の振動を抑制することができる。
 ここで、上述までの制御システムにおいて、第1プロセッサによって行われるモデル予測制御では、指令に対する比較的高い追従性を見込めるものの、予測モデルの精度が十分でないと好適な追従性を実現することが困難となる。また、所定の制御対象の態様によっては、当該所定の制御対象の特性が十分に反映された予測モデルの生成が容易でない場合もある。この点を踏まえ、上述までの制御システムにおいて、前記第2処理装置は、更に、前記所定のフィードバック系及び前記所定の制御対象をモデル化した制御モデルを有する第2処理側制御モデル部を有し、前記第1処理装置は、前記第2処理側制御モデル部が有する前記制御モデルに対応する上流側モデルを有し、該上流側モデルを用いて前記制御入力に基づいて前記サーボ指令を生成し、前記第2処理装置は、前記第2プロセッサを用いて、前記フィードバック制御として前記第2処理側制御モデル部が有する制御モデルに従ったモデル追従制御を行ってもよい。このように第2処理側制御モデル部が有する制御モデルに基づいたモデル追従制御を行うことで予測モデルの誤差を吸収でき、その結果、仮に予測モデルの精度が十分でなくても指令に対する追従性を比較的高く維持することができる。
 そして、上記の制御システムにおいて、前記予測モデルは、前記第2処理側制御モデル部が有する制御モデルと同一の制御モデルであってもよい。この結果、制御システムとしての追従性を高めることができるとともに、予測モデルの同定に要する労力を軽減することができる。
 また、上記の制御システムにおいて、前記第2処理側制御モデルが有する制御モデルに従った前記モデル追従制御における所定のモデル追従用制御ゲインは、前記所定のフィードバック系に含まれる前記制御器が有する所定のフィードバック用制御ゲイン以下であってもよい。このような構成を採用することで、所定の制御対象が、第2処理側制御モデルが有する制御モデルに対して好適に追従可能となり、以て制御システムとしての追従性を向上させることができる。なお、所定のモデル追従用制御ゲイン及び所定のフィードバック用制御ゲインとしては、例えば、位置比例ゲイン、速度比例ゲイン及び速度積分ゲイン等が挙げられるが、所定のモデル追従用制御ゲインと所定のフィードバック用制御ゲインとの上記比較は、同種の制御ゲイン(例えば、速度比例ゲイン同士の比較)に関するものである。
 そして、上記の制御システムにおいて、前記所定の制御対象が複数の制御軸を有する場合、前記予測モデルは、前記複数の制御軸のそれぞれに対応して前記所定の状態方程式により画定され、前記所定のフィードバック系は、前記複数の制御軸のそれぞれに対応付けられ、前記第2処理側制御モデル部が有する制御モデルは、前記複数の制御軸のそれぞれに対応付けられ、前記複数の制御軸に対応付けられた、前記第2処理側制御モデルにおける複数の前記所定のモデル追従用制御ゲインは、該複数の制御軸間で共通の値に設定されてもよい。このような構成を採用することで、各制御軸において指令に対する追従性を同程度に揃えることができる。
 また、上述までの制御システムにおいて、前記第1処理装置と前記第2処理装置は、それぞれ別の筐体に搭載される装置であってもよく、別法として、共通の筐体に搭載されて一つの装置として形成されてもよい。
 モデル予測制御を用いて好適なサーボ制御を実現する制御システムを提供することができる。
本発明の制御システムの概略構成を示す第1の図である。 図1に示す制御システムに含まれる標準PLC及びサーボドライバの制御構造を示す第1の図である。 図2に示す制御構造を有する制御システムのサーボドライバにおけるフィードバック制御に供されるサーボ指令を説明するための図である。 図1に示す制御システムに含まれる標準PLC及びサーボドライバの制御構造を示す第2の図である。 図4に示す制御構造を有する制御システムのサーボドライバにおけるフィードバック制御に供されるサーボ指令を説明するための図である。 図1に示す制御システムに含まれる標準PLC及びサーボドライバの制御構造を示す第3の図である。 本発明の制御システムの概略構成を示す第2の図である。 本発明の制御システムの概略構成を示す第3の図である。
<実施例1>
 図1は、本発明の実施の形態に係る制御システムの概略構成図である。当該制御システムは、ネットワーク1と、サーボドライバ4と、標準PLC(Programmable Logic Controller)5とを備える。サーボドライバ4は、モータ2と負荷装置3とを含んでなるプラント6をサーボ制御するための制御装置である。当該制御システムでは、所定の指令信号にプラント6を追従させるように、サーボドライバ4がプラント6をフィードバック制御する。サーボドライバ4は、CPU(Central Processing Unit)40を有しており、CPU40によって当該所定のフィードバックに関する演算が行われる。所定のフィードバック制御に関する詳細については、後述する。ここで、プラント6を構成する負荷装置3としては、各種の機械装置(例えば、産業用ロボットのアームや搬送装置)が例示でき、モータ2はその負荷装置3を駆動するアクチュエータとして負荷装置3内に組み込まれている。例えば、モータ2は、ACサーボモータである。なお、モータ2には図示しないエンコーダが取り付けられており、当該エンコーダによりモータ2の動作に関するパラメータ信号(位置信号、速度信号等)がサーボドライバ4にフィードバック送信されている。
 標準PLC5は、プラント6の動作(モーション)に関するサーボ指令を生成し、サーボドライバ4へ送信する。標準PLC5は、CPU40とは異なるCPU50を有しており、CPU50によって、サーボドライバ4による上記所定のフィードバック制御のためのサーボ指令の生成に関する演算が行われる。当該サーボ指令生成に関する詳細については、後述する。サーボドライバ4は、ネットワーク1を介して標準PLC5から当該サーボ指令を受けるとともに、モータ2に接続されているエンコーダから出力されたフィードバック信号を受ける。そして、サーボドライバ4は、当該サーボ指令とエンコーダからのフィードバック信号に基づいて、プラント6の駆動に関するフィードバック制御、すなわち、プラント6の出力が所定の指令に追従するように、モータ2に駆動電流を供給する。この供給電流は、交流電源7からサーボドライバ4に対して送られる交流電力が利用される。本実施例では、サーボドライバ4は三相交流を受けるタイプのものであるが、単相交流を受けるタイプのものでもよい。なお、プラント6のサーボ制御のために、図2に示すようにモデル予測制御部53によるモデル予測制御が実行される。
 ここで、図2に基づいて、標準PLC5及びサーボドライバ4における制御構造について説明する。標準PLC5は、指令生成部51、状態取得部52、モデル予測制御部53、上流側モデル部54を有している。そして、これらの指令生成部51、状態取得部52、モデル予測制御部53、上流側モデル部54による各処理は、CPU50によって演算実行される。指令生成部51は、プラント6の出力を指示する指令rを生成する。また、上流側モデル部54は、プラント6及び後述のフィードバック制御構造400をモデル化した上流側モデルを有し、その上流側モデルを用いてプラント6の出力をシミュレーションする。そのシミュレーション結果である上流側モデルの出力y^が、サーボドライバ4へサーボ指令として供給される。
 状態取得部52は、モデル予測制御部53によって行われるモデル予測制御に供される、上流側モデル部54の上流側モデルに関する状態x(以下、単に「上流側モデルに関する状態x」という)に含まれる状態変数の値を取得する。そして、モデル予測制御部53は、状態取得部52が取得する上流側モデル部54の上流側モデルに関する状態xと、自身の出力する上流側モデルへの制御入力uとを用いて、モデル予測制御(Receding Horizon制御)を実行する。
 詳細には、モデル予測制御部53は、上流側モデルに関する状態xと、上流側モデルへの制御入力uとの相関を、下記の状態方程式(式1)で画定した予測モデルを有している。なお、下記式1は、非線形の状態方程式である。当該予測モデルには、例えば、上流側モデルに対応するプラント6が有する所定の物理的特徴が反映されてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 ・・・(式1)
 ここで、モデル予測制御部53は、上流側モデルに関する状態xと上流側モデルへの制御入力uとを入力として、所定の時間幅Tを有する予測区間において下記の式2に示す評価関数に従って、式1で表す予測モデルに基づいたモデル予測制御を行う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 ・・・(式2)
 モデル予測制御において算出された、予測区間の初期時刻tでの制御入力uの値が、その時刻tでの、指令rに対応する上流側モデルへの制御入力uとして出力される。そして、モデル予測制御では、その制御時刻において、都度、所定の時間幅Tの予測区間が設定されるとともに、式2の評価関数に従って当該制御時刻での制御入力uが算出され、上流側モデル部54に入力される。そして、上流側モデル部54でのシミュレーション結果である出力y^がサーボドライバ4へ送られることになる。式2のような形の評価関数Jの値を最良とする操作量を求める問題は、最適制御問題として広く知られている問題であり、その数値解を算出するアルゴリズムが公知技術として開示されている。そのような技術として連続変形法が例示でき、例えば、公知の文献である「連続変形法とGMRES法を組み合わせた非線形Receding horizon制御の高速アルゴリズム(A continuation /GMRES method for fast computation of nonlinear receding horizon control)」{大塚敏之(T. Ohtsuka), オートマティカ( Automatica), 第40巻, p563~574, 2004. }に詳細が開示されている。
 連続変形法では、下記の式3に示す、入力U(t)に関する連立1次方程式を解くことでモデル予測制御における入力U(t)が算出される。具体的には、式3を解き、dU/dtを数値積分して、入力U(t)を更新していく。このように連続変形法では、反復計算を行わないため、各時刻での入力U(t)を算出するための演算負荷を可及的に抑制することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 ・・・(式3)
 ただし、F、U(t)は、以下の式4で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 ・・・(式4)
 ただし、Hはハミルトニアン、λは共状態、μは拘束条件C=0のラグランジュ乗数である。
 次に、サーボドライバ4の制御構造について説明する。サーボドライバ4は、補間処理部48とフィードバック制御構造400を有しており、当該フィードバック制御構造400は、位置制御器41、速度制御器42、電流制御器43を備えている。当該補間処理部48及びフィードバック制御構造400における各処理は、CPU40によって演算実行される。標準PLC5の出力、すなわち上流側モデル部54によるシミュレーション結果である上流側モデル出力y^は、サーボ指令として補間処理部48に引き渡される。補間処理部48は、上流側モデル出力y^に基づき補間サーボ指令を生成し、サーボ指令である上流側モデル出力y^とともにフィードバック制御構造400に引き渡される。補間処理部48の詳細については後述する。本実施例では、当該サーボ指令及び補間サーボ指令に基づいてフィードバック制御構造400でのフィードバック制御、すなわち位置制御器41、速度制御器42、電流制御器43による演算処理が実行される。
 フィードバック制御構造400において、位置制御器41は、例えば、比例制御(P制御)を行う。具体的には、補間処理部48から出力されるサーボ指令又は補間サーボ指令とプラント6に関する検出位置との偏差である位置偏差に、所定の位置比例ゲインを乗ずることにより速度指令vcmdを算出する。
 次に速度制御器42は、例えば、比例積分制御(PI制御)を行う。具体的には、位置制御器41により算出された速度指令vcmdとプラント6に関する検出速度との偏差である速度偏差の積分量に所定の速度積分ゲインを乗じ、その算出結果と当該速度偏差の和に所定の速度比例ゲインを乗ずることにより、トルク指令τcmdを算出する。また、速度制御器42はPI制御に代えてP制御を行ってもよい。
 次に電流制御器43は、速度制御器42により算出されたトルク指令τcmdに基づいて電流指令Ccmdを出力し、それによりモータ2が駆動制御される。電流制御器43は、トルク指令に関するフィルタ(1次のローパスフィルタ)や一又は複数のノッチフィルタを含み、制御パラメータとして、これらのフィルタの性能に関するカットオフ周波数等を有している。
 このように構成される標準PLC5とサーボドライバ4を含む制御システムでは、指令生成部51で生成された指令rにプラント6を追従させるサーボ制御のために、標準PLC5においてモデル予測制御部53によりモデル予測制御が行われ、そこで生成された制御入力uに基づいて上流側モデル出力y^が算出されてサーボドライバ4へ引き渡され、サーボドライバ4は当該上流側モデル出力y^に基づいてプラント6のフィードバック制御を行う。このとき、モデル予測制御に関する演算処理は標準PLC内のCPU50によって実行され、フィードバック制御に関する演算処理はサーボドライバ4内のCPU40によって実行される。そのため、プラント6のサーボ制御のための演算処理を2つのプロセッサに分散させ、1つのプロセッサに演算負荷が集中することを回避することができる。特に、標準PLC5に比較的処理の能力の高いCPU50を使用することで、モデル予測制御に関する演算処理を円滑に実現できるとともに、サーボドライバ4のCPU40の処理能力を抑えながらも制御システム全体としてはプラント6の好適なサーボ制御の実現が図られる。モデル予測制御部53によって実行されるモデル予測制御の演算負荷は比較的高いため、このように各演算処理に応じて対応するプロセッサを異ならしめることは極めて有用であり、更には、各プロセッサの処理能力を各演算処理に適したものとすることができ、制御システムによるサーボ制御の精度や安定性等をより好適なものとすることができる。
 ここで、標準PLC5のCPU50の演算周期は、サーボドライバ4のCPU40の演算周期よりも長くなるように設定されている。そこで、図3に基づいて、標準PLC5とサーボドライバ4のそれぞれにおける演算周期が異なることを踏まえて、プラント6のサーボ制御のために使用する制御指令の補間態様について説明する。図3の横軸は時間を表し、t1~t14の各時刻はCPU40の演算周期に対応する時刻であり、T1~T4の各時刻はCPU50の演算周期に対応する時刻である。時刻t1と時刻T1、時刻t5と時刻T2、時刻t9と時刻T3、時刻t13と時刻T4はそれぞれ同期されている。具体的には図3に示すように、CPU50の演算周期ΔTは、CPU40の演算周期Δtの4倍とされる。このようにCPU40の演算周期Δtが比較的短く設定されている、換言するとCPU40によるフィードバック制御演算が高速化されているのは、フィードバック制御構造400によるフィードバック制御を精度よく安定的に実現するためである。一方で、標準PLC5では、モデル予測制御が実行可能な程度にその演算周期ΔTは比較的長く設定される。
 図3に示すようにCPU50の演算周期がCPU40の演算周期より長く設定されると、標準PLC5からサーボ指令(上流側モデル部54のシミュレーション結果である上流側モデル出力y^であり、図3において黒丸で記載される)が供給されずに、サーボドライバ4でのフィードバック制御のための演算時刻を迎える状態が生じる。例えば、CPU50を有する標準PLC5においては時刻T1、T2、T3、T4でサーボ指令が生成されサーボドライバ4へと供給されるが、CPU40を有するサーボドライバ4においては、例えば、時刻T1と同期された時刻t1では標準PLC5からサーボ指令が供給されそれをフィードバック制御演算に使用できるが、時刻T1~T2の間にある時刻t2~t4では標準PLC5からサーボ指令が供給されない状態となり、そのままでは、上流側モデル出力y^を用いた好適なフィードバック制御演算を実現するのが困難となる。
 そこで、本実施例では、補間処理部48は、CPU50の演算周期ΔTとCPU40の演算周期Δtとの差分を踏まえて、CPU40での演算時刻であってCPU50の演算時刻に対応していない時刻(例えば、時刻t2、t3、t4等)における、フィードバック制御演算のためのサーボ指令の値を補間する処理を行う。図3においては、この補間されたサーボ指令は白丸で記載され、補間サーボ指令と称する。当該補間処理については、公知の外挿技術を利用することができる。また、別法として標準PLC5からサーボ指令が供給されてそれをフィードバック制御演算に使用するまでに一定の遅れ時間を設定すれば、公知の内挿技術を用いて補間処理部48による補間サーボ指令の生成が可能である。サーボ指令と補間サーボ指令は、それぞれに対応する演算時刻に基づいて補間処理部48からフィードバック制御構造400に引き渡されて、演算周期Δtでのフィードバック制御演算に供される。
 このようにサーボドライバ4が補間処理部48を有することで、CPU40とCPU50の演算周期が異なっている場合でも、プラント6のサーボ制御を好適に実現することが可能となる。換言すると、CPU40とCPU50の処理能力をいたずらに引き上げることなく、制御システムとしてのプラント6のサーボ制御を好適に実現することが可能となる。
 <実施例2>
 次に、本発明の制御システムの第2の実施例について、図4及び図5に基づいて説明する。図4は本実施例に係る制御システムに関する制御構造を示す図であり、図2に示す制御構造に含まれる要素と実質的に同一の物については、同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。なお、図4に示す制御構造は、図2に示す制御構造と比較し、補間処理部48に代えて割当て部49を有する点で異なっている。また、図5の横軸は時間を表し、t1~t14の各時刻はCPU40の演算周期に対応する時刻であり、T1~T4の各時刻はCPU50の演算周期に対応する時刻である。時刻t1と時刻T1、時刻t5と時刻T2、時刻t9と時刻T3、時刻t13と時刻T4はそれぞれ同期されている。
 本実施例においても、標準PLC5のCPU50の演算周期ΔTは、第1の実施例と同じように、サーボドライバ4のCPU40の演算周期Δtの4倍に設定されている。したがって、第1の実施例でも示したように、標準PLC5で生成されたサーボ指令を、CPU50の演算周期に従ってそのままサーボドライバ4に供給しても、CPU40によるフィードバック制御演算の精度を向上させることが困難である。そこで、本実施例では、標準PLC5でのモデル予測制御部53によるモデル予測制御に関する演算に着目する。第1の実施例での当該演算では、上記式2の所定の時間幅Tで表される予測区間における制御入力uが計算され、その初期時刻tでの制御入力uに対応する上流側モデル出力y^が標準PLC5からサーボドライバ4へ出力されているが、本実施例では、予測区間の初期時刻tでの制御入力uに対応する上流側モデル出力y^だけではなく、それ以降の時刻での制御入力uに対応する上流側モデル出力y^も含む複数の上流側モデル出力y^をサーボ指令としてサーボドライバ4へ出力する。
 具体的には、モデル予測制御部53によるモデル予測制御において、予測区間の初期時刻tでの制御入力uが算出される。その算出された制御入力uに基づいて、CPU50の演算周期ΔTがCPU40の演算周期Δtの4倍であることを踏まえて、演算周期ΔTを4分割した4つの時刻(ΔT、ΔT+Δt、ΔT+2Δt、ΔT+3Δt)での上流側モデル出力y1^、y2^、y3^、y4^の算出が、上流側モデル部54によって行われる。具体的には、下記に示す手法1で、これらの上流側モデル出力が算出される。
(手法1)
 制御入力uが一定と仮定して非線形モデルP(t)(上記の式1を参照)を用いて将来値である上流側モデル出力y1^、y2^、y3^、y4^を算出する。
 y1^=y(t+ΔT)=y(t)+ΔT×P(t)
 y2^=y(t+ΔT+Δt)=y1^+Δt×P(t+Δt)
 y3^=y(t+ΔT+2Δt)=y2^+Δt×P(t+2Δt)
 y4^=y(t+ΔT+3Δt)=y3^+Δt×P(t+3Δt)
 また、別法として、下記に示す手法2によっても上記の上流側モデル出力を算出することができる。
(手法2)
 制御入力uを用いる代わりに、上記の式1で与えられる微分値を用いて上流側モデル出力y1^、y2^、y3^、y4^を算出する。
 y1^=y(t+ΔT)=y(t)+ΔT×P(t)
 y2^=y(t+ΔT+Δt)=y(t)+(ΔT+Δt)×P(t)
 y3^=y(t+ΔT+2Δt)=y(t)+(ΔT+2Δt)×P(t)
 y4^=y(t+ΔT+3Δt)=y(t)+(ΔT+3Δt)×P(t)
 このように上流側モデル部54によって算出された上流側モデル出力y1^、y2^、y3^、y4^は、サーボ指令としてサーボドライバ4へ供給される。なお、モデル予測制御部53は、演算周期ΔTでモデル予測制御に関する演算を行うが、上記制御入力を算出したモデル予測制御(前回予測制御)の次に行われるモデル予測制御は、前回予測制御における時刻t+4Δt(すなわち、t+T)での制御入力に対応する、上流側モデルでの状態xに基づいて実行される。これにより、モデル予測制御での演算タイミングを、サーボドライバ4での演算タイミングに一致させることができる。
 そして、サーボドライバ4では、割当て部49が、この4回分の時刻での上流側モデル出力y1^、y2^、y3^、y4^をサーボ指令として受け取り、記憶する。割当て部49は、受け取った上流側モデル出力y1^、y2^、y3^、y4^のそれぞれに関連付けられた時間順序に従いCPU40の演算周期に応じて、上流側モデル出力のそれぞれをフィードバック制御構造400に引き渡し、それらが演算周期Δtでのフィードバック制御演算に供されることになる。具体的には、時刻t1(時刻T1)では、割当て部49は標準PLC5から上流側モデル出力y1^、y2^、y3^、y4^を受け取るとともに、そのうち最初の時刻t1に対応する上流側モデル出力y1^をフィードバック制御構造400に割当てる。次に、時刻t2では、割当て部49は、既に時刻t1で受け取っている上流側モデル出力y^のうち、時刻t2、すなわち時刻t1+Δtに対応する上流側モデル出力y2^をフィードバック制御構造400に割当てる。同じように、時刻t3、t4では、割当て部49は、既に時刻t1で受け取っている上流側モデル出力y^のうち、各時刻に対応する制御入力をフィードバック制御構造400に割当てる。このように割当て部49が機能することで、CPU40とCPU50の演算周期が異なっている場合でも、プラント6のサーボ制御を好適に実現することが可能となる。
 <実施例2の変形例1>
 サーボドライバ4のCPU40と標準PLC5のCPU50の演算周期が同一である場合には、サーボドライバ4において割当て部49を形成せずに、標準PLC5でのモデル予測制御で算出された、予測区間の初期時刻での制御入力uに対応する上流側モデル出力y^がそのままサーボドライバ4のフィードバック制御構造400に供給されるようにしてもよい。
 <実施例2の変形例2>
 標準PLC5のCPU50が異なる演算周期で複数の演算処理を実行可能に構成されている場合に、標準PLC5のCPU50は、上記のモデル予測制御に関する演算処理を相対的に長い演算周期で(すなわち、相対的に低速で)行い、サーボ指令生成に関する演算処理を相対的に短い演算周期で(すなわち、相対的に高速で)行ってもよい。例えば、CPU40とCPU50のベースとなる演算周期がともにΔtである場合に、CPU50は、Δtの4倍の演算周期(4Δt=ΔT)で、上記のモデル予測制御に関する演算処理を行い、CPU40は、サーボドライバ4においてΔtの演算周期でフィードバック制御に関する演算処理を行う。更に、CPU50は、CPU40の演算周期と同じΔtの演算周期で、サーボ指令生成に関する演算処理(すなわち、上記手法1又は手法2に示す手法により、CPU40によるフィードバック制御の演算タイミングに対応する所定時刻の上流側モデル出力を算出する演算処理)を行う。このような構成により、CPU50の演算負荷をより緩和することができる。また、このような構成によれば、図4に示す割当て部49が不要になり、通常のサーボドライバ(すなわち、割当て部49を備えないサーボドライバ)を使用して、本発明の制御システムを構築することができる。また、実施例1に示した補間処理部48を備えるサーボドライバ4を含めて当該制御システムを構築する場合と比較しても、補間処理である内挿処理のための1指令周期分の時間遅れが無くなり、制御システムとしての応答性を高めることができる。
 <実施例3>
 次に、本発明の制御システムの第3の実施例について、図6に基づいて説明する。図6は本実施例に係る制御システムに関する制御構造を示す図であり、図2に示す制御構造に含まれる要素と実質的に同一の物については、同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。
 本実施例の制御システムにおいて、標準PLC5内の制御構造は、図2に示す制御構造と同一の指令生成部51、状態取得部52、モデル予測制御部53を有するとともに、プラント6に関連する上流側モデルを有し、その上流側モデルを用いてプラント6の出力をシミュレーションする上流側モデル部540を有する。一方、サーボドライバ4の制御構造には、補間処理部48とフィードバック制御構造400’が含まれる。フィードバック制御構造400’には、位置制御器41’、速度制御器42’、電流制御器43’とともに、これらの制御器及びプラント6をモデル化した構成である、モデル位置制御部45、モデル速度制御部46、実機モデル部47が含まれる。本実施例において、位置制御器41’は、例えば、比例制御(P制御)を行う。具体的には、後述の実機モデル部47によるモデル位置出力psim1と検出位置との偏差である位置偏差に、所定の位置比例ゲインを乗ずることにより速度指令vcmdを算出する。
 次に速度制御器42’は、例えば、比例積分制御(PI制御)を行う。具体的には、位置制御器41’により算出された速度指令vcmdと実機モデル部47による速度出力(モデル位置出力psim1の微分値)との和に対する検出速度との偏差である速度偏差の積分量に所定の速度積分ゲインを乗じ、その算出結果と当該速度偏差の和に所定の速度比例ゲインを乗ずることにより、トルク指令τcmdを算出する。また、速度制御器42’はPI制御に代えてP制御を行ってもよい。
 電流制御器43’は、速度制御器42’により算出されたトルク指令τcmdと、後述するモデル速度制御部46により算出されたモデルトルク指令τcmd1との和に基づいて電流指令Ccmdを出力し、それによりモータ2が駆動制御される。電流制御器43’は、トルク指令に関するフィルタ(1次のローパスフィルタ)や一又は複数のノッチフィルタを含み、制御パラメータとして、これらのフィルタの性能に関するカットオフ周波数等を有している。
 次に、モデル位置制御部45、モデル速度制御部46、実機モデル部47について説明する。本実施例において、モデル位置制御部45は、位置制御器41’をモデル化したものであり、位置制御器41’と同様にP制御を行う。具体的には、補間処理部48から出力されるサーボ指令又は補間サーボ指令と実機モデル部47によるモデル位置出力psim1との偏差に、所定のモデル位置比例ゲインを乗ずることによりモデル速度指令vcmd1を算出する。なお、このモデル位置制御部45が有する所定のモデル位置比例ゲインは、モデル化の対象である位置制御器41’が有する所定の位置比例ゲイン以下の値に設定されている。
 モデル速度制御部46は、速度制御器42’をモデル化したものであり、速度制御器42’と同様にPI制御を行う。具体的には、モデル位置制御部45により算出されたモデル速度指令vcmd1と実機モデル部47の速度出力(実機モデル部47によるモデル位置出力psim1の微分値)との偏差の積分量に所定のモデル速度積分ゲインを乗じ、その算出結果と当該偏差の和に所定のモデル速度比例ゲインを乗ずることにより、モデルトルク指令τcmd1を算出する。なお、このモデル速度制御部46が有する所定のモデル速度積分ゲインとモデル速度比例ゲインのそれぞれは、モデル化の対象である速度制御器42’が有する所定の速度積分ゲインと速度比例ゲイン以下の値に設定されている。また、実機モデル部47は、電流制御器43’及びプラント6をモデル化したものであり、モデル速度制御部46により算出されたモデルトルク指令τcmd1に基づいて、モデル位置出力psim1を出力する。
 このように構成されるフィードバック制御構造400’では、位置制御器41’、速度制御器42’、電流制御器43’及びプラント6がモデル化された制御構造を含むことで、プラント6のサーボ制御のシミュレーションが行われ、その結果がプラント6のフィードバック制御に反映される、いわゆるモデル追従制御構造が形成されている。そして、標準PLC5において上流側モデル部540が有する上流側モデルは、プラント6及びモデル追従制御のためのフィードバック制御構造400’、すなわちモデル位置制御部45、モデル速度制御部46、実機モデル部47による制御構造が反映されるように形成されている。また、当該モデル追従制御構造では、モデル位置制御部45とモデル速度制御部46のそれぞれに設定されている所定の制御ゲイン(モデル位置比例ゲイン、モデル速度比例ゲイン、モデル速度積分ゲイン)は、対応する位置制御器41’と速度制御器42’のそれぞれに設定されている所定の制御ゲイン(位置比例ゲイン、速度比例ゲイン、速度積分ゲイン)以下の値に設定されている。これにより、CPU40とCPU50の演算周期が異なっている場合でも、プラント6のサーボ制御を好適に実現することができ、更には、サーボドライバ4におけるフィードバック制御で上記モデル化された制御構造の特性に対する追従性が高くなるため、モデル予測制御部53が有する予測モデルの精度がある程度低くても、結果として、制御システムによるプラント6のサーボ制御における追従性を比較的高く維持することができる。
 また、プラント6の態様によっては、その物理特性等を的確に反映してモデル予測制御部53が有する予測モデルを生成することが容易でない場合もある。そこで、モデル予測制御部が有する予測モデルを、実機モデル部47が有するモデルのうちプラント6をモデル化したモデル(以下、「追従制御モデル」という)と同一のものとすることで、予測モデルの生成に要する労力を抑制しながらも、制御システムとしての追従性を比較的高く維持することができる。
 <実施例4>
 次に、本発明の制御システムの第4の実施例について、図7に基づいて説明する。図7は本実施例に係る制御システムの概略構成を示す図であり、図1に示す制御システムに含まれる要素と実質的に同一の物については、同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。本実施例の制御システムでは、プラント6が2つの制御軸で制御駆動されるように構成される。具体的には、負荷装置3がモータ2X、2Yで駆動制御され、前者の制御軸をX軸、後者の制御軸をY軸とする。そして、X軸用のモータ2Xをサーボ制御するためにサーボドライバ4Xが、Y軸用のモータ2Yをサーボ制御するためにサーボドライバ4Yが、それぞれネットワーク1を介して標準PLC5に接続されている。サーボドライバ4X、4Yには、それぞれで実行されるフィードバック制御演算のためのCPU40X、40Yが設けられ、またモータ2X、2Yを駆動するための電源7X、7Yが接続される。
 そして、標準PLC5には、X軸及びY軸のモデル予測制御に関する演算が可能となるように、図6に示す指令生成部51、状態取得部52、モデル予測制御部53、各制御軸に対応する上流側モデルを有する上流側モデル部54が形成され、サーボドライバ4X、4Yのそれぞれには、図6に示す補間処理部48と、モデル追従制御が実行可能なフィードバック制御構造400’が形成されている。ここで、サーボドライバ4Xのフィードバック制御構造400’における追従制御モデルは、モータ2Xを含む制御軸Xに関する構成に対応して決定され、サーボドライバ4Yのフィードバック制御構造400’における追従制御モデルは、モータ2Yを含む制御軸Yに関する構成に対応して決定される。
 そして、サーボドライバ4X、4Yのそれぞれにおいて、モデル位置制御部45とモデル速度制御部46のそれぞれに設定されている所定の制御ゲイン(モデル位置比例ゲイン、モデル速度比例ゲイン、モデル速度積分ゲイン)は、対応する位置制御器41’と速度制御器42’のそれぞれに設定されている所定の制御ゲイン(位置比例ゲイン、速度比例ゲイン、速度積分ゲイン)以下の値に設定されている。更に、サーボドライバ4Xとサーボドライバ4Yにおいて、モデル位置制御部45とモデル速度制御部46での所定の制御ゲインのそれぞれについては、制御軸間で共通の値に設定されている。このように制御システムを構成することで、X軸とY軸における指令に対する追従性を同程度に揃えることができ、プラント6全体の追従性向上を図ることができる。
 <実施例5>
 次に、本発明の制御システムの第5の実施例について、図8に基づいて説明する。図8は本実施例に係る制御システムの概略構成を示す図であり、図1に示す制御システムに含まれる要素と実質的に同一の物については、同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。本実施例の制御システムでは、図1に示す標準PLC5とサーボドライバ4に相当する構成が共通の筐体に搭載されて1つの制御装置4’として形成されている。ただし、制御装置4’には、上述したモデル予測制御に関する演算を実行するためのCPU50と、フィードバック制御に関する演算を実行するためのCPU40が含まれ、図6に示すモデル予測制御に関する制御構造とフィードバック制御に関する制御構造が形成されている。このように構成される制御システムにおいても、CPU40とCPU50のそれぞれの演算周期の違いを考慮して、補間処理部48を形成することもでき、プラント6のサーボ制御を好適に実現することが可能となる。
 1・・・・ネットワーク
 2・・・・モータ
 3・・・・負荷装置
 4・・・・サーボドライバ
 4’・・・・制御装置
 5・・・・標準PLC
 6・・・・プラント
 40・・・・CPU
 50・・・・CPU
 

Claims (9)

  1.  サーボ制御の対象である所定の制御対象の出力を所定の指令に対して追従させる制御システムであって、
     第1プロセッサと、前記所定の制御対象に関する所定の状態変数と該所定の制御対象への制御入力の相関を所定の状態方程式の形式で画定した予測モデルと、を有する処理装置であって、該第1プロセッサを用いて、所定時間幅の予測区間において所定の評価関数に従って該予測モデルに基づいたモデル予測制御を行い、少なくとも該予測区間の初期時刻での前記制御入力に対応したサーボ指令を出力する第1処理装置と、
     前記第1プロセッサと異なる第2プロセッサと、前記所定の制御対象の動作に関連するフィードバック信号が入力される一又は複数の制御器を含む所定のフィードバック系と、を有し、前記第1処理装置から出力される前記サーボ指令が入力される処理装置であって、該第2プロセッサを用いて、該入力された該サーボ指令に基づいて該所定のフィードバック系に従ったフィードバック制御を行う第2処理装置と、
     を備える、制御システム。
  2.  前記第1プロセッサは、第1演算周期で前記モデル予測制御を実行し、
     前記第2プロセッサは、前記第1演算周期より短い第2演算周期で前記フィードバック制御を実行し、
     前記第1処理装置は、前記第1演算周期で実行される前記モデル予測制御の演算結果に基づいて、前記予測区間の初期時刻での前記制御入力に対応する前記サーボ指令を生成し、該サーボ指令を前記第2処理装置に出力し、
     前記第2処理装置は、前記第1処理装置からの前記サーボ指令に基づいて、前記第1演算周期と前記第2演算周期との差分に応じて補間サーボ指令を生成し、前記第2プロセッサにより、該第2演算周期で該サーボ指令と該補間サーボ指令に基づいて前記フィードバック制御を行う、
     請求項1に記載の制御システム。
  3.  前記第1プロセッサは、第1演算周期で前記モデル予測制御を実行し、
     前記第2プロセッサは、前記第1演算周期より短い第2演算周期で前記フィードバック制御を実行し、
     前記第1処理装置は、前記第1演算周期で実行される前記モデル予測制御の演算結果に基づいて、前記予測区間の初期時刻を含み且つ前記第1演算周期に対応する所定期間における、該初期時刻を含み前記第2演算周期に対応する複数の時刻での複数の前記サーボ指令を、前記第1プロセッサにより前記第1演算周期で生成し、該複数のサーボ指令を前記第2処理装置に出力し、
     前記第2処理装置は、前記第2プロセッサにより、前記複数のサーボ指令に関連付けられた時間順序に従い、前記第2演算周期で該複数のサーボ指令のそれぞれに基づいて前記フィードバック制御を行う、
     請求項1に記載の制御システム。
  4.  前記第1プロセッサは、異なる演算周期で複数の演算処理を実行可能に構成され、且つ第1演算周期で前記モデル予測制御を実行し、
     前記第2プロセッサは、前記第1演算周期より短い第2演算周期で前記フィードバック制御を実行し、
     前記第1処理装置は、前記第1演算周期で実行される前記モデル予測制御の演算結果に基づいて、前記予測区間の初期時刻を含み且つ前記第1演算周期に対応する所定期間において、前記第2演算周期と同じ生成用演算周期に対応する所定の時刻での前記制御入力に対応する前記サーボ指令を、前記第1プロセッサにより該生成用演算周期で生成し、該サーボ指令を前記第2処理装置に出力し、
     前記第2処理装置は、前記第2プロセッサにより、前記第2演算周期で該サーボ指令に基づいて前記フィードバック制御を行う、
     請求項1に記載の制御システム。
  5.  前記第2処理装置は、更に、前記所定のフィードバック系及び前記所定の制御対象をモデル化した制御モデルを有する第2処理側制御モデル部を有し、
     前記第1処理装置は、前記第2処理側制御モデル部が有する前記制御モデルに対応する上流側モデルを有し、該上流側モデルを用いて前記制御入力に基づいて前記サーボ指令を生成し、
     前記第2処理装置は、前記第2プロセッサを用いて、前記フィードバック制御として前記第2処理側制御モデル部が有する制御モデルに従ったモデル追従制御を行う、
     請求項1から請求項4の何れか1項に記載の制御システム。
  6.  前記予測モデルは、前記第2処理側制御モデル部が有する制御モデルと同一の制御モデルである、
     請求項5に記載の制御システム。
  7.  前記第2処理側制御モデルが有する制御モデルに従った前記モデル追従制御における所定のモデル追従用制御ゲインは、前記所定のフィードバック系に含まれる前記制御器が有する所定のフィードバック用制御ゲイン以下である、
     請求項6に記載の制御システム。
  8.  前記所定の制御対象は、複数の制御軸を有し、
     前記予測モデルは、前記複数の制御軸のそれぞれに対応して前記所定の状態方程式により画定され、
     前記所定のフィードバック系は、前記複数の制御軸のそれぞれに対応付けられ、
     前記第2処理側制御モデル部が有する制御モデルは、前記複数の制御軸のそれぞれに対応付けられ、
     前記複数の制御軸に対応付けられた、前記第2処理側制御モデルにおける複数の前記所定のモデル追従用制御ゲインは、該複数の制御軸間で共通の値に設定される、
     請求項7に記載の制御システム。
  9.  前記第1処理装置と前記第2処理装置は、共通の筐体に搭載される、
     請求項1から請求項8の何れか1項に記載の制御システム。
     
PCT/JP2018/045693 2017-12-15 2018-12-12 制御システム WO2019117201A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP18888118.9A EP3726304B1 (en) 2017-12-15 2018-12-12 Control system
US16/644,554 US11106184B2 (en) 2017-12-15 2018-12-12 Control system
CN201880053283.2A CN111033395B (zh) 2017-12-15 2018-12-12 控制系统

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017-240735 2017-12-15
JP2017240735A JP7003623B2 (ja) 2017-12-15 2017-12-15 制御システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019117201A1 true WO2019117201A1 (ja) 2019-06-20

Family

ID=66819291

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2018/045693 WO2019117201A1 (ja) 2017-12-15 2018-12-12 制御システム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11106184B2 (ja)
EP (1) EP3726304B1 (ja)
JP (1) JP7003623B2 (ja)
CN (1) CN111033395B (ja)
WO (1) WO2019117201A1 (ja)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE112020000380T5 (de) * 2019-01-11 2021-09-23 Omron Corporation Steuereinrichtung
JP2023146304A (ja) * 2022-03-29 2023-10-12 Ntn株式会社 産業機器の制御装置
JP7276633B1 (ja) * 2023-02-09 2023-05-18 富士電機株式会社 制御装置、制御方法、及びプログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08237994A (ja) * 1995-02-28 1996-09-13 Mitsubishi Heavy Ind Ltd サーボ制御装置
JP2012104047A (ja) * 2010-11-12 2012-05-31 Mitsubishi Electric Corp サーボ制御器
WO2013140679A1 (ja) * 2012-03-21 2013-09-26 三菱電機株式会社 軌跡制御装置
JP2017102617A (ja) * 2015-11-30 2017-06-08 オムロン株式会社 補正装置、補正装置の制御方法、情報処理プログラム、および記録媒体

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5519605A (en) * 1994-10-24 1996-05-21 Olin Corporation Model predictive control apparatus and method
US7006900B2 (en) * 2002-11-14 2006-02-28 Asm International N.V. Hybrid cascade model-based predictive control system
US7526356B2 (en) * 2003-10-17 2009-04-28 Drexel University Intelligent modeling and control of automation
WO2011136160A1 (ja) * 2010-04-26 2011-11-03 三菱電機株式会社 サーボ制御装置
JP5324679B1 (ja) * 2012-04-10 2013-10-23 ファナック株式会社 工作機械の送り軸を駆動するサーボモータを制御するサーボモータ制御装置
JP6443311B2 (ja) * 2015-11-30 2018-12-26 オムロン株式会社 制御装置、制御プログラムおよび記録媒体
JP6386492B2 (ja) * 2016-04-28 2018-09-05 ファナック株式会社 高速計算される比例項にフィルタを付加したサーボ制御装置、サーボ制御方法及びサーボ制御プログラム
WO2018089898A2 (en) * 2016-11-10 2018-05-17 Ohio University Autonomous automobile guidance and trajectory-tracking
JP6930150B2 (ja) * 2017-03-14 2021-09-01 オムロン株式会社 制御装置、制御プログラムおよび制御システム
JP2019021087A (ja) * 2017-07-19 2019-02-07 オムロン株式会社 制御装置、制御装置の制御方法、情報処理プログラム、および記録媒体
US10759519B2 (en) * 2017-10-31 2020-09-01 The Boeing Company Adaptive feedback control of force fighting in hybrid actuation systems
US11125211B2 (en) * 2019-05-16 2021-09-21 General Electric Company System and method for wind turbine multivariable control using state dependent quadratic regulator

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08237994A (ja) * 1995-02-28 1996-09-13 Mitsubishi Heavy Ind Ltd サーボ制御装置
JP2012104047A (ja) * 2010-11-12 2012-05-31 Mitsubishi Electric Corp サーボ制御器
WO2013140679A1 (ja) * 2012-03-21 2013-09-26 三菱電機株式会社 軌跡制御装置
JP2017102617A (ja) * 2015-11-30 2017-06-08 オムロン株式会社 補正装置、補正装置の制御方法、情報処理プログラム、および記録媒体

Non-Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Practical application of control by real-time optimization", 30 November 2014, CORONA PUBLISHING CO, JAPAN, ISBN: 978-4-339-03210-9, article OHTSUKA, TOSHIYUKI ET AL.: "Chapter 1 Mondai settei to arugorizumu [Question settings and algorithms]", pages: 1 - 21, XP009519240 *
MAEDER, URBAN ET AL.: "Linear offset-free Model Predictive Control", AUTOMATICA, vol. 45, no. 10, 2009, pages 2214 - 2222, XP026602110, ISSN: 0005-1098 *
OHTSUKA, TOSHIYUKI: "A continuation/GMRES method for fast computation of nonlinear receding horizon control", AUTOMATICA, vol. 40, no. 4, 2004, pages 563 - 574, XP055618921, ISSN: 0005-1098 *
SAKURAI, YUTA ET AL.: "Offset Compensation of Continuous Time Model Predictive Control by Disturbance Estimation", TRANSACTIONS OF THE INSTITUTE OF SYSTEMS, CONTROL AND INF. ENGINEERS, vol. 25, 2012, pages 172 - 180, XP055618910 *
See also references of EP3726304A4
T. OHTSUKA: "A continuation/GMRES method for fast computation of nonlinear receding horizon control", AUTOMATICA, vol. 40, 2004, pages 563 - 574, XP055618921, DOI: 10.1016/j.automatica.2003.11.005
U. MAEDERM. MORARI: "Linear offset-free model predictive control", AUTOMATICA, vol. 45, no. 10, 2009, pages 2214 - 2222, XP026602110, DOI: 10.1016/j.automatica.2009.06.005
YUTA SAKURAITOSHIYUKI OHTSUKA: "Offset Compensation of Continuous Time Model Predictive Control By Disturbance Estimation", JOURNAL OF INSTITUTE OF SYSTEMS, CONTROL AND INFORMATION ENGINEERS, vol. 25, no. 7, 2012, pages 10 - 18, XP055618910, DOI: 10.5687/iscie.25.172

Also Published As

Publication number Publication date
EP3726304A1 (en) 2020-10-21
CN111033395A (zh) 2020-04-17
US20200264571A1 (en) 2020-08-20
EP3726304B1 (en) 2022-09-21
US11106184B2 (en) 2021-08-31
JP7003623B2 (ja) 2022-01-20
EP3726304A4 (en) 2021-08-11
JP2019109598A (ja) 2019-07-04
CN111033395B (zh) 2023-05-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2019117201A1 (ja) 制御システム
Gasparetto et al. A technique for time-jerk optimal planning of robot trajectories
Naung et al. Implementation of data driven control system of DC motor by using system identification process
CN106020124B (zh) 伺服马达控制装置以及碰撞检测方法
Boscariol et al. Robust point-to-point trajectory planning for nonlinear underactuated systems: Theory and experimental assessment
EP2846207B1 (en) Sizing and tuning methodology for optimized motion control components and energy efficiency
Zheng et al. Tracking control of manipulator based on high-order disturbance observer
JP6958574B2 (ja) モデル予測制御のための制御パラメータの設定方法
JP5726328B2 (ja) モータ制御装置
Gracia et al. Integrated sliding-mode algorithms in robot tracking applications
Mahjoub et al. Second-order sliding mode control applied to inverted pendulum
CN115157249A (zh) 一种动态目标跟踪方法、装置和机器人
CN111015661B (zh) 一种机器人柔性负载主动振动控制方法和系统
CN111052003B (zh) 控制装置
JP2014117787A (ja) 制御装置
CN111052001B (zh) 控制装置
Mendes et al. Variable structure position control of an industrial robotic manipulator
CN109895096B (zh) 一种焊接机器人运动模型稳定割平面方法
JPH10323070A (ja) モータ制御装置
Khasanov et al. Mathematical model and design of adaptive control systems of multivariable electric drives for technological plasma arc spraying process equipment
CN113954078B (zh) 力控关节控制方法、装置、机器人和可读存储介质
Hosseinzadeh Dadash A Cyber-Physical Testbed for Wireless Networked Control Systems
Suzumura et al. Three-degree-of-freedom control and its application to motion control systems
Mitsantisuk et al. Stiffness modeling across transition temperatures in virtual environments by B-spline interpolation
Liu et al. Implementation of a trajectory library approach to controlling humanoid standing balance

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 18888118

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2018888118

Country of ref document: EP

Effective date: 20200715