WO2021044830A1 - 制御装置 - Google Patents

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WO2021044830A1
WO2021044830A1 PCT/JP2020/030842 JP2020030842W WO2021044830A1 WO 2021044830 A1 WO2021044830 A1 WO 2021044830A1 JP 2020030842 W JP2020030842 W JP 2020030842W WO 2021044830 A1 WO2021044830 A1 WO 2021044830A1
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WO
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value
control target
pid
gain value
output
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/030842
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English (en)
French (fr)
Inventor
中川 慎二
Original Assignee
株式会社日立製作所
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.)
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Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
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    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02DCONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D45/00Electrical control not provided for in groups F02D41/00 - F02D43/00
    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a control device, and more particularly to a technique for adjusting parameters of the control device.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2018-11285
  • PID control is executed using a PID calculation unit that calculates a PID value, the PID value, a target value of a control target, and an actually measured value of the control target, and an operation on the control target is performed.
  • a control including a PID control unit for calculating an amount, a combination of the target value and the actually measured value, and a determination unit for determining the stop of calculation of the PID value by using at least one of the PID values. The device is described (see claim 1).
  • Patent Document 1 the stop of calculation of the PID value is determined by using the result of actually applying the calculated PID value to the control target (actual measurement value of the output from the control target).
  • the output from the control target is predicted, and the prediction result is not used to determine the stop of the calculation of the PID value.
  • a typical example of the invention disclosed in the present application is as follows. That is, the PID gain values (Kp_1, Ki_1) of the PID controller so that the difference between the arithmetic unit that calculates the desired output value y_d of the control target and the desired output value y_d and the output value y_0 of the control target becomes small. , Kd_1), a prediction unit that predicts the output value y_1 of the control target when the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used, and a prediction unit of the predicted control target.
  • the output value y_1 does not satisfy a predetermined condition, it is characterized by including a determination unit for prohibiting the application of the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to the control target.
  • FIG. 1-10 It is an overall view of the control apparatus in Examples 1-10. It is a system diagram of the control device in Examples 1-10. It is a figure which shows the control apparatus and the control object in Example 1.
  • FIG. It is a figure which shows the processing of the desired output value calculation part in Examples 1-7. It is a figure which shows the process of the PID controller gain value adjustment part in Examples 1-7. It is a figure which shows the process of the control target output prediction part in Example 1.
  • FIG. It is a figure which shows the process of the PID gain value application determination part in Examples 1 to 4. It is a figure which shows the processing of the PID controller in Examples 1-7. It is a figure which shows the control apparatus and the control object in Examples 2, 4 and 5.
  • FIG. 2 It is a figure which shows the processing of the control target output prediction part in Example 2.
  • FIG. It is a figure which shows the control apparatus and the control object in Example 3.
  • FIG. It is a figure which shows the process of the control target output prediction part in Example 3.
  • FIG. It is a figure which shows the process of the control target output prediction part in Examples 4-5.
  • FIG. 7 shows the control apparatus and the control object in Example 7.
  • the PID control is performed so that the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target becomes small.
  • Control target output that predicts the output value y_1 of the control target when the PID controller gain value adjustment unit 3 that adjusts the gain value of the device 6 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used.
  • the prediction unit 4 and the predicted output value y_1 of the control target do not satisfy the predetermined conditions, it is prohibited to apply the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) (to the actual control).
  • the control device 1 having the PID gain value application determination unit 5 is shown.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object.
  • control target output prediction unit 4 sets the output value y_0 of the control target and the control target r_0 estimated from the PID gain values (Kp_0, Ki_0, Kd_0) when the output value y_0 of the control target is obtained.
  • the PID gain value (Kp_1) adjusted by calculating the transmission characteristic G of the control target and using an arbitrary control target r_a (for example, the control target r_0 when the output value y_0 of the control target is obtained) is calculated.
  • Ki_1) and the transmission characteristic G of the control target, and the output value of the control target when the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) at the control target r_a is used. Predict y_1.
  • any control target may be in any form (for example, one represented by a step function or a ramp function). As long as the control target is represented by the same transfer function, the PID gain value adjusted by any type of control target can correspond to other types of control target.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1). , Kd_1) is prohibited from being applied (for actual control).
  • control device 1 is a device that controls the plant 7.
  • FIG. 1 is a diagram showing a central function of the control device 1.
  • the desired output value calculation unit 2 calculates a desired profile of the output to be controlled.
  • the PID controller gain value adjusting unit 3 adjusts the gain value of the PID controller 6.
  • the control target output prediction unit 4 uses the PID gain value adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3 and the control target output used for adjusting the PID gain value to control the adjusted PID gain value. Predict the output from the controlled object before actually applying it.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines whether or not the control target output prediction value calculated by the control target output prediction unit 4 satisfies the predetermined condition, and if not, actually adjusts the adjusted PID gain value. The current PID gain value will continue to be used.
  • FIG. 2 is a system diagram of the control device 1.
  • the control device 1 has a storage device 11, a CPU 12, a ROM 13, a RAM 14, a data bus 15, an input circuit 16, an input / output port 17, and an output circuit 18 as hardware.
  • the input circuit 16 processes a signal input from the outside.
  • the signal input from the outside is, for example, a sensor output signal output from a sensor installed or connected to the control device 1.
  • the signal input from the outside becomes an input signal via the input circuit 16 and is sent to the input / output port 17.
  • Each input information sent to the input / output port 17 is stored in the RAM 14 or the storage device 11 via the data bus 15.
  • At least one of the ROM 13 and the storage device 11 stores a program for executing a process described later, and the program is executed by the CPU 12.
  • the values stored in at least one of the RAM 14 and the storage device 11 are appropriately used to perform the calculation.
  • the information (value) to be sent to the outside of the calculation result is sent to the input / output port 17 via the data bus 15 and is sent to the output circuit 18 as an output signal.
  • the output circuit 18 outputs an output signal to the outside.
  • the output signal output to the outside is an actuator drive signal or the like transmitted to an actuator provided in the control target in order to make the control target move as desired.
  • a part of the processing performed by the CPU 12 by executing the program may be executed by another arithmetic unit (for example, hardware such as FPGA (Field Programmable Gate Array) or ASIC (Application Specific Integrated Circuit)).
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FIG. 3 is a diagram showing a control device 1 and a plant 7 controlled by the control device 1.
  • the PID controller 6 of this embodiment calculates an operation amount for controlling the temperature of the plant 7 (for example, a target valve opening degree for adjusting the steam temperature).
  • control target output prediction unit 4 obtains the PID gain value 1 adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3, the control target output used for adjusting the PID gain value 1, and the control target output.
  • the PID gain value of 0 the output from the controlled object (the temperature of the plant 7) is predicted before the adjusted PID gain value 1 is actually applied to the controlled object.
  • the PID gain value 0 is a PID gain value adjusted immediately before the PID gain value 1, and is stored in at least one of the RAM 14 and the storage device 11.
  • the desired output value calculation unit 2 calculates a desired profile of the output to be controlled (temperature of the plant 7) based on the control target. Specifically, as shown in FIG. 4, a desired plant temperature profile De_Tdeg is calculated for the target plant temperature Tg_Tdeg, which is a control target, using, for example, a transfer function.
  • the control target may be, for example, a step signal, a lamp signal, or the like.
  • the PID controller gain value adjusting unit 3 adjusts the gain value of the PID controller 6. Specifically, as shown in FIG. 5, the adjusted PID gain provisional value is determined so that the difference between the profile of the plant temperature Tdeg and the profile of the desired plant temperature De_Tdeg is minimized.
  • the provisional values of the P gain value, the I gain value, and the D gain value of the obtained PID controller 6 are Kp_new, Ki_new, and Kd_new, respectively.
  • , or J1
  • the PID gain value that minimizes J1 and J2 may be determined by, for example, IFT (Iterative Feedback Tuning), FRET (Fictitious Feedback Tuning), and the determination of the PID gain value results in an optimization problem. There are various methods for optimization such as Newton's method and Gauss-Newton's method, and there are many references, so they are not described in detail here.
  • the control target output prediction unit 4 is a control target output (plant temperature Tdeg_0 profile) used for adjusting the PID gain value 1 (Kp_1, Ki_1, Kd_1) adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3 and the PID gain value 1.
  • the PID gain value 0 Kp_0, Ki_0, Kd_0
  • the process shown in FIG. 6 is executed.
  • Tg_VO_0_est target valve opening estimated value
  • the difference between the pre-adjustment PID gain value (PID gain value 0) and the input value of the PID controller 6 between the control target and the output T_deg0 from the control target is calculated, and the output value of the PID controller 6 (to the control target) is calculated.
  • the input signal) Tg_VO_est is calculated.
  • Tg_VO_est input signal to the control target
  • Tdeg_0 output from the control target
  • Tdeg_1_est plant temperature predicted value
  • Tdeg_1_est plant temperature predicted value
  • the PID gain value application determination unit 5 determines whether or not the overshoot amount and undershoot amount of the control target output prediction value calculated by the control target output prediction unit 4 are within a predetermined range, and determines whether the overshoot amount and undershoot amount are within a predetermined range. If at least one of the quantities is not within a predetermined range, the actual application of the adjusted PID gain value is prohibited and the current PID gain value is continued to be used. Specifically, the process shown in FIG. 7 is executed. -The overshoot amount OS_Tdeg_1 and the undershoot amount US_Tdeg_1 with respect to the control target of Tdeg_1_est are obtained.
  • the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target is small.
  • PID controller gain value adjusting unit 3 for adjusting the gain value of the PID controller 6 and the output value y_1 of the controlled object when the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used are predicted.
  • the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are applied (for actual control). It is composed of a PID gain value application determination unit 5 that prohibits this.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object. Further, the control target output prediction unit 4 sets the output value y_0 of the control target and the control target r_0 estimated from the PID gain values (Kp_0, Ki_0, Kd_0) when the output value y_0 of the control target is obtained.
  • the PID gain value (Kp_1) adjusted by calculating the transmission characteristic G of the control target and using an arbitrary control target r_a (for example, the control target r_0 when the output value y_0 of the control target is obtained) is calculated.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1).
  • Kd_1) is prohibited from being applied (for actual control).
  • the control device 1 is a device that controls the plant 7.
  • control target output prediction unit 4 uses the control target output (plant temperature) used for adjusting the PID gain value 1 and the PID gain value 0 when the control target output is obtained to control the control target (plant 7).
  • the transmission property G of is identified.
  • control target output prediction unit 4 uses the adjusted PID gain value 1 and the control target transmission characteristic G to output the output from the control target before actually applying the PID gain value 1 to the control target. Can be predicted.
  • a method such as IFT (Iterative Feedback Tuning) or FRET (Fictitious Feedback Tuning) can be used, and these methods result in an optimization problem.
  • IFT Iterative Feedback Tuning
  • FRET Fetitious Feedback Tuning
  • the optimization process can be processed offline.
  • the result (performance) of applying the optimized PID gain value 1 can also be predicted offline according to this embodiment.
  • the validity of the PID gain value 1 is determined based on whether at least one of the predicted overshoot amount and undershoot amount of the output from the control target is equal to or more than a predetermined value, the output from the control target is from the target value. It is possible to prevent deviations beyond expectations.
  • the output from the control target can be predicted before the calculated PID gain value is actually applied to the control target, and the validity of the PID gain value can be determined in advance using the prediction result. Can be verified. As a result of the verification, if the PID gain value is not valid, it is possible to prohibit the actual application of the PID gain value. Furthermore, by verifying the validity of the PID gain value from the viewpoint of the output to be controlled before applying the gain value, it is possible to avoid adverse effects on the control system and further stabilize the performance of the control system. The reliability of the system can be increased. More specifically, it is possible to achieve both efficient operation and safe operation of the plant 7.
  • the PID control is performed so that the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target becomes small.
  • Control target output that predicts the output value y_1 of the control target when the PID controller gain value adjustment unit 3 that adjusts the gain value of the device 6 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used.
  • the prediction unit 4 and the predicted output value y_1 of the control target do not satisfy the predetermined conditions, it is prohibited to apply the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) (to the actual control).
  • the control device 1 having the PID gain value application determination unit 5 is shown.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object.
  • control target output prediction unit 4 has a transmission characteristic of the control target based on the output value y_0 of the control target and the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1). , Kd_1) is prohibited from being applied (for actual control).
  • control device 1 is a device that controls the plant 7.
  • FIG. 1 is a diagram showing the central function of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and will not be described in detail.
  • FIG. 2 is a system diagram of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and is not described in detail.
  • FIG. 9 is a diagram showing a control device 1 and a plant 7 controlled by the control device 1.
  • the PID controller 6 of this embodiment calculates an operation amount for controlling the temperature of the plant 7 (for example, a target valve opening degree for adjusting the steam temperature).
  • control target output prediction unit 4 has a PID gain value 1 adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3, a control target output used for adjusting the PID gain value 1, and an operation amount (target valve opening degree). And are used to predict the output from the controlled object before the adjusted PID gain value 1 is actually applied to the controlled object.
  • the PID gain value 0 is a PID gain value adjusted immediately before the PID gain value 1, and is stored in at least one of the RAM 14 and the storage device 11.
  • the desired output value calculation unit 2 calculates a desired profile of the output to be controlled (temperature of the plant 7) based on the control target. Specifically, as shown in FIG. 4, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the PID controller gain value adjusting unit 3 adjusts the gain value of the PID controller 6. Specifically, as shown in FIG. 5, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the control target output prediction unit 4 is a control target output (plant temperature Tdeg_0 profile) used for adjusting the PID gain value 1 (Kp_1, Ki_1, Kd_1) adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3 and the PID gain value 1.
  • the manipulated variable corresponding to the plant temperature Tdeg_0 profile is used to predict the output from the controlled object before the adjusted PID gain value is actually applied to the controlled object.
  • the process shown in FIG. 10 is executed.
  • the transfer function G to be controlled is identified using the Tg_VO (target valve opening) profile and the Tdeg_0 (plant temperature) profile.
  • Tdeg_1_est plant temperature predicted value
  • Kp_1, Ki_1, Kd_1 PID gain value 1
  • Tdeg_1_est plant temperature predicted value
  • the PID gain value application determination unit 5 determines whether or not the overshoot amount and undershoot amount of the control target output prediction value calculated by the control target output prediction unit 4 are within a predetermined range, and determines whether the overshoot amount and undershoot amount are within a predetermined range. If at least one of the quantities is not within a predetermined range, the actual application of the adjusted PID gain value is prohibited and the current PID gain value is continued to be used. Specifically, as shown in FIG. 7, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the PID controller 6 executes the PID control process. Further, the PID gain value is determined according to the determination result by the PID gain value application determination unit 5. Specifically, as shown in FIG. 8, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target is small.
  • PID controller gain value adjusting unit 3 for adjusting the gain value of the PID controller 6 and the output value y_1 of the controlled object when the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used are predicted.
  • the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are applied (for actual control). It has a PID gain value application determination unit 5 that prohibits this.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object. Further, the control target output prediction unit 4 has a transmission characteristic of the control target based on the output value y_0 of the control target and the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained.
  • control target output prediction unit 4 uses the control target output (plant temperature) and the operation amount (target valve opening) used for adjusting the PID gain value 1 to transmit the transmission characteristic G of the control target (plant 7). To identify. Further, the control target output prediction unit 4 uses the adjusted PID gain value 1 and the control target transmission characteristic G to predict the output from the control target before actually applying the PID gain value 1 to the control target. it can.
  • the PID gain value 1 for determining the PID gain value 1, for example, methods such as IFT and FRET can be used, and these methods result in an optimization problem, but IFT is used in the process of optimization. It is necessary to apply the PID gain value to the controlled object each time, but FRIT can process the optimization process offline. In particular, in the case of FRIT in which the PID gain value 1 can be optimized offline, the result (performance) of applying the optimized PID gain value 1 can also be predicted offline according to this embodiment.
  • the validity of the PID gain value 1 is determined based on whether at least one of the predicted overshoot amount and undershoot amount of the output from the control target is equal to or more than a predetermined value, the output from the control target is from the target value. It is possible to prevent deviations beyond expectations.
  • the PID control is performed so that the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target becomes small.
  • Control target output that predicts the output value y_1 of the control target when the PID controller gain value adjustment unit 3 that adjusts the gain value of the device 6 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used.
  • the prediction unit 4 and the predicted output value y_1 of the control target do not satisfy the predetermined conditions, it is prohibited to apply the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) (to the actual control).
  • the control device 1 having the PID gain value application determination unit 5 is shown.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object.
  • control target output prediction unit 4 is adjusted at an arbitrary control target r_a by using the physical model representing the transmission characteristic G of the control target and the PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1).
  • the output value y_1 of the control target when the PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used is predicted.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1). , Kd_1) is prohibited from being applied (for actual control).
  • control device 1 is a device that controls the plant 7.
  • FIG. 1 is a diagram showing the central function of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and will not be described in detail.
  • FIG. 2 is a system diagram of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and is not described in detail.
  • FIG. 11 is a diagram showing a control device 1 and a plant 7 controlled by the control device 1.
  • the PID controller 6 of this embodiment calculates an operation amount for controlling the temperature of the plant 7 (for example, a target valve opening degree for adjusting the steam temperature).
  • control target output prediction unit 4 uses the PID gain value 1 adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3 to control the control target before actually applying the adjusted PID gain value 1 to the control target. Predict the output from.
  • the PID gain value 0 is a PID gain value adjusted immediately before the PID gain value 1, and is stored in at least one of the RAM 14 and the storage device 11.
  • the desired output value calculation unit 2 calculates a desired profile of the output to be controlled (temperature of the plant 7) based on the control target. Specifically, as shown in FIG. 4, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the PID controller gain value adjusting unit 3 adjusts the gain value of the PID controller 6. Specifically, as shown in FIG. 5, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the controlled object output prediction unit 4 is adjusted by using the PID gain value 1 (Kp_1, Ki_1, Kd_1) adjusted by the PID controller gain value adjusting unit 3 and the transfer function G of the controlled object based on the physical model. Before actually applying the PID gain value to the control target, the output from the control target is predicted. Specifically, the process shown in FIG. 12 is executed. -The transfer function G to be controlled is identified using the Tg_VO (target valve opening) profile and the Tdeg_0 (plant temperature) profile. Since there is a lot of literature on how to identify the transfer function of the controlled object from the input / output signal of the controlled object, it will not be described in detail here.
  • Tdeg_1_est plant temperature prediction
  • PID gain value 1 Kp_1, Ki_1, Kd_1
  • the transfer function G is, for example, based on a physical model representing the heat balance.
  • the physical formula for the heat balance is generally known and will not be described in detail here.
  • Tdeg_1_est plant temperature predicted value
  • the PID gain value application determination unit 5 determines whether or not the overshoot amount and undershoot amount of the control target output prediction value calculated by the control target output prediction unit 4 are within a predetermined range, and determines whether the overshoot amount and undershoot amount are within a predetermined range. If at least one of the quantities is not within a predetermined range, the actual application of the adjusted PID gain value is prohibited and the current PID gain value is continued to be used. Specifically, as shown in FIG. 7, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the PID controller 6 executes the PID control process. Further, the PID gain value is determined according to the determination result by the PID gain value application determination unit 5. Specifically, as shown in FIG. 8, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target is small.
  • PID controller gain value adjusting unit 3 for adjusting the gain value of the PID controller 6 and the output value y_1 of the controlled object when the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used are predicted.
  • the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are applied (for actual control). It has a PID gain value application determination unit 5 that prohibits this.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object. Further, the control target output prediction unit 4 is adjusted at an arbitrary control target r_a by using the physical model representing the transmission characteristic G of the control target and the PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1). The output value y_1 of the control target when the PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used is predicted.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1). , Kd_1) is prohibited from being applied (for actual control). Further, the control device 1 is a device that controls the plant 7.
  • control target output prediction unit 4 uses the adjusted PID gain value 1 and the physical model-based transmission characteristic G of the control target to control the control target before actually applying the PID gain value 1 to the control target. You can predict the output from.
  • the PID gain value 1 for determining the PID gain value 1, for example, methods such as IFT and FRET can be used, and these methods result in an optimization problem, but IFT is used in the process of optimization. It is necessary to apply the PID gain value to the controlled object each time, but FRIT can process the optimization process offline. In particular, in the case of FRIT in which the PID gain value 1 can be optimized offline, the result (performance) of applying the optimized PID gain value 1 can also be predicted offline according to this embodiment.
  • the validity of the PID gain value 1 is determined based on whether at least one of the predicted overshoot amount and undershoot amount of the output from the control target is equal to or more than a predetermined value, the output from the control target is from the target value. It is possible to prevent deviations beyond expectations.
  • the PID control is performed so that the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target becomes small.
  • Control target output that predicts the output value y_1 of the control target when the PID controller gain value adjustment unit 3 that adjusts the gain value of the device 6 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used.
  • the prediction unit 4 and the predicted output value y_1 of the control target do not satisfy the predetermined conditions, it is prohibited to apply the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) (to the actual control).
  • the control device 1 having the PID gain value application determination unit 5 is shown.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object.
  • control target output prediction unit 4 uses the PID from the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1).
  • the control target r_1 which is the sum of the output value y_0 of the control target and the input value e_1 of the PID controller 6 is set as the control target of the desired output value calculation unit 2.
  • the desired output value yd_1 of the control target is calculated, the difference d_1 between the output value y_0 of the control target and the desired output value yd_1 is calculated, and the desired output of the control target at an arbitrary control target r_a is calculated.
  • the value obtained by adding the calculated difference d_1 to the value yd_a is set as the output value y_1 of the control target at the time of the arbitrary control target r_a.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1). , Kd_1) is prohibited from being applied (for actual control).
  • control device 1 is a device that controls the plant 7.
  • FIG. 1 is a diagram showing the central function of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and will not be described in detail.
  • FIG. 2 is a system diagram of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and is not described in detail.
  • FIG. 9 is a diagram showing a control device 1 and a plant 7 controlled by the control device 1, and is the same as in the second embodiment, and is not described in detail.
  • the desired output value calculation unit 2 calculates a desired profile of the output to be controlled (temperature of the plant 7) based on the control target. Specifically, as shown in FIG. 4, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the PID controller gain value adjusting unit 3 adjusts the gain value of the PID controller 6. Specifically, as shown in FIG. 5, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the control target output prediction unit 4 is a control target output (plant temperature Tdeg_0 profile) used for adjusting the PID gain value 1 (Kp_1, Ki_1, Kd_1) adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3 and the PID gain value 1.
  • the manipulated variable corresponding to the plant temperature Tdeg_0 profile target valve opening TgVO profile is used to predict the output from the controlled object before the adjusted PID gain value is actually applied to the controlled object. Specifically, the process shown in FIG. 13 is executed.
  • e_1 input value of PID controller 6
  • Tg_VO target valve opening
  • Ki_1, Kd_1 PID gain value 1
  • e_1 input value of PID controller 6
  • Tdeg_0 plant temperature
  • Tg_Tdeg_1 target plant temperature
  • Tdeg_1_tilde provisional plant temperature
  • d_1 prediction error
  • Tdeg_0 plant temperature
  • Tdeg_1_tilde provisional plant temperature
  • Tg_Tdeg_a target plant temperature
  • De_Tdeg_a desired plant temperature
  • Tdeg_1_est plant temperature predicted value
  • the PID gain value application determination unit 5 determines whether or not the overshoot amount and undershoot amount of the control target output prediction value calculated by the control target output prediction unit 4 are within a predetermined range, and determines whether the overshoot amount and undershoot amount are within a predetermined range. If at least one of the quantities is not within a predetermined range, the actual application of the adjusted PID gain value is prohibited and the current PID gain value is continued to be used. Specifically, as shown in FIG. 7, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the PID controller 6 executes the PID control process. Further, the PID gain value is determined according to the determination result by the PID gain value application determination unit 5. Specifically, as shown in FIG. 8, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target is small.
  • PID controller gain value adjusting unit 3 for adjusting the gain value of the PID controller 6 and the output value y_1 of the controlled object when the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used are predicted.
  • the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are applied (for actual control). It has a PID gain value application determination unit 5 that prohibits this.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object. Further, the control target output prediction unit 4 uses the PID from the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1).
  • the control target r_1 which is the sum of the output value y_0 of the control target and the input value e_1 of the PID controller 6 is set as the control target of the desired output value calculation unit 2.
  • the desired output value yd_1 of the control target is calculated, the difference d_1 between the output value y_0 of the control target and the desired output value yd_1 is calculated, and the desired output of the control target at an arbitrary control target r_a is calculated.
  • the value obtained by adding the calculated difference d_1 to the value yd_a is set as the output value y_1 of the control target at the time of the arbitrary control target r_a.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1). , Kd_1) is prohibited from being applied (for actual control). Further, the control device 1 is a device that controls the plant 7.
  • the PID gain value 1 is used by using the control target output (plant temperature) and the operation amount (target valve opening degree) used for adjusting the PID gain value 1 and the PID gain value 1. Can be predicted for output from the controlled object before it is actually applied to the controlled object.
  • the PID gain value 1 for determining the PID gain value 1, for example, methods such as IFT and FRET can be used, and these methods result in an optimization problem, but IFT is used in the process of optimization. It is necessary to apply the PID gain value to the controlled object each time, but FRIT can process the optimization process offline. In particular, in the case of FRIT in which the PID gain value 1 can be optimized offline, the result (performance) of applying the optimized PID gain value 1 can also be predicted offline according to this embodiment.
  • the validity of the PID gain value 1 is determined based on whether at least one of the predicted overshoot amount and undershoot amount of the output from the control target is equal to or more than a predetermined value, the output from the control target is from the target value. It is possible to prevent deviations beyond expectations.
  • the PID control is performed so that the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target becomes small.
  • Control target output that predicts the output value y_1 of the control target when the PID controller gain value adjustment unit 3 that adjusts the gain value of the device 6 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used.
  • the prediction unit 4 and the predicted output value y_1 of the control target do not satisfy the predetermined conditions, it is prohibited to apply the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) (to the actual control).
  • the control device 1 having the PID gain value application determination unit 5 is shown.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object.
  • control target output prediction unit 4 uses the PID from the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1).
  • the control target r_1 which is the sum of the output value y_0 of the control target and the input value e_1 of the PID controller 6 is set as the control target of the desired output value calculation unit 2.
  • the desired output value yd_1 of the control target is calculated, the difference d_1 between the output value y_0 of the control target and the desired output value yd_1 is calculated, and the desired output of the control target at an arbitrary control target r_a is calculated.
  • the value obtained by adding the calculated difference d_1 to the value yd_a is set as the output value y_1 of the control target at the time of the arbitrary control target r_a.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is prohibited (for actual control).
  • control device 1 is a device that controls the plant 7.
  • FIG. 1 is a diagram showing a central function of the control device 1, and is the same as that of the first embodiment, and is not described in detail.
  • FIG. 2 is a system diagram of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and will not be described in detail.
  • FIG. 9 shows the control device 1 and the plant 7 controlled by the control device 1, but since it is the same as that of the second embodiment, it will not be described in detail.
  • the desired output value calculation unit 2 calculates a desired profile of the output to be controlled (temperature of the plant 7) based on the control target. Specifically, as shown in FIG. 4, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the PID controller gain value adjusting unit 3 adjusts the gain value of the PID controller 6. Specifically, as shown in FIG. 5, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the control target output prediction unit 4 is a control target output (plant temperature Tdeg_0 profile) used for adjusting the PID gain value 1 (Kp_1, Ki_1, Kd_1) adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3 and the PID gain value 1.
  • the manipulated variable corresponding to the plant temperature Tdeg_0 profile target valve opening TgVO profile is used to predict the output from the controlled object before the adjusted PID gain value is actually applied to the controlled object.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines whether or not the overshoot amount and undershoot amount of the control target output prediction value calculated by the control target output prediction unit 4 are within a predetermined range, and determines whether the overshoot amount and undershoot amount are within a predetermined range. If at least one of the quantities is not within a predetermined range, the actual application of the adjusted PID gain value is prohibited and the current PID gain value is continued to be used. Specifically, the process shown in FIG. 14 is executed.
  • the PID controller 6 executes the PID control process. Further, the PID gain value is determined according to the determination result by the PID gain value application determination unit 5. Specifically, as shown in FIG. 8, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target is small.
  • PID controller gain value adjusting unit 3 for adjusting the gain value of the PID controller 6 and the output value y_1 of the controlled object when the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used are predicted.
  • the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are applied (for actual control). It has a PID gain value application determination unit 5 that prohibits this.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object. Further, the control target output prediction unit 4 uses the PID from the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1).
  • the control target r_1 which is the sum of the output value y_0 of the control target and the input value e_1 of the PID controller 6 is set as the control target of the desired output value calculation unit 2.
  • the desired output value yd_1 of the control target is calculated, the difference d_1 between the output value y_0 of the control target and the desired output value yd_1 is calculated, and the desired output of the control target at an arbitrary control target r_a is calculated.
  • the value obtained by adding the calculated difference d_1 to the value yd_a is set as the output value y_1 of the control target at the time of the arbitrary control target r_a.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is prohibited (for actual control). Further, the control device 1 is a device that controls the plant 7.
  • the PID gain value 1 is used by using the control target output (plant temperature) and the operation amount (target valve opening degree) used for adjusting the PID gain value 1 and the PID gain value 1. Can be predicted for output from the controlled object before it is actually applied to the controlled object.
  • the PID gain value 1 for determining the PID gain value 1, for example, methods such as IFT and FRET can be used, and these methods result in an optimization problem, but IFT is used in the process of optimization. It is necessary to apply the PID gain value to the controlled object each time, but FRIT can process the optimization process offline. In particular, in the case of FRIT in which the PID gain value 1 can be optimized offline, the result (performance) of applying the optimized PID gain value 1 can also be predicted offline according to this embodiment.
  • the validity of the PID gain value 1 is judged based on whether or not the response time until the predicted output from the control target reaches a predetermined value is within the predetermined range, the responsiveness of the output from the control target is assumed. It is possible to prevent it from shifting more.
  • the PID control is performed so that the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target becomes small.
  • Control target output that predicts the output value y_1 of the control target when the PID controller gain value adjustment unit 3 that adjusts the gain value of the device 6 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used.
  • the prediction unit 4 and the predicted output value y_1 of the control target do not satisfy the predetermined conditions, it is prohibited to apply the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) (to the actual control).
  • the control device 1 having the PID gain value application determination unit 5 is shown.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object.
  • control target output prediction unit 4 obtains the control target r_0 when the control target output value y_0 and the control target output value y_0 are obtained, and the PID gain when the control target output value y_0 is obtained. Based on the values (Kp_0, Ki_0, Kd_0), the transmission characteristic G of the control target is calculated, and the arbitrary control target r_a and the control target r_0 (with the control target r_0 when the output value y_0 of the control target is obtained) are adjusted.
  • the PID gain value application determination unit 5 calculates the desired output value yd_b of the control target using the control target r_b when the predicted output value y_1 of the control target is obtained, and the predicted output value yd_b is calculated.
  • the error d_2 between the output value y_1 of the control target and the desired output value yd_b of the control target is calculated and the maximum value of the error d_2, the integrated value of the error d_2, or the sum of squares of the errors is equal to or greater than a predetermined value. It is prohibited to apply the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) (for actual control).
  • control device 1 is a device that controls the plant 7.
  • FIG. 1 is a diagram showing the central function of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and will not be described in detail.
  • FIG. 2 is a system diagram of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and is not described in detail.
  • FIG. 15 is a diagram showing a control device 1 and a plant 7 controlled by the control device 1.
  • the PID gain value application determination unit 5 of the present embodiment determines whether or not the controlled target output predicted value satisfies a predetermined condition by using the control target used for the output prediction in addition to the controlled target output predicted value. , When the controlled output predicted value does not satisfy the predetermined condition, it is prohibited to actually apply the adjusted PID gain value, and the current PID gain value is continued to be used. Other than that, it is the same as that of the first embodiment, and will not be described in detail.
  • the desired output value calculation unit 2 calculates a desired profile of the output to be controlled (temperature of the plant 7) based on the control target. Specifically, as shown in FIG. 4, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the PID controller gain value adjusting unit 3 adjusts the gain value of the PID controller 6. Specifically, as shown in FIG. 5, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the control target output prediction unit 4 is a control target output (plant temperature Tdeg_0 profile) used for adjusting the PID gain value 1 (Kp_1, Ki_1, Kd_1) adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3 and the PID gain value 1.
  • the PID gain value 0 (Kp_0, Ki_0, Kd_0) when the plant temperature Tdeg_0 profile is obtained is used to predict the output from the control target before actually applying the adjusted PID gain value to the control target.
  • Tg_Tdeg_b control target used for output prediction
  • the PID gain value application determination unit 5 calculates a desired output using the control target when the output predicted value from the control target is obtained, and the error between the value and the output predicted value from the control target is a predetermined condition. If the above is not satisfied, the actual application of the adjusted PID gain value is prohibited, and the current PID gain value is continued to be used. Specifically, the process shown in FIG. 17 is executed. -The transfer function used in the desired output value calculation unit 2 is applied to Tg_Tdeg_b (control target used for output prediction) to obtain De_Tdeg_b (desired plant temperature).
  • Tdeg_1_est predicted plant temperature
  • De_Tdeg_b desired plant temperature
  • the PID controller 6 executes the PID control process. Further, the PID gain value is determined according to the determination result by the PID gain value application determination unit 5. Specifically, as shown in FIG. 8, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target is small.
  • PID controller gain value adjusting unit 3 for adjusting the gain value of the PID controller 6 and the output value y_1 of the controlled object when the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used are predicted.
  • the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are applied (for actual control). It has a PID gain value application determination unit 5 that prohibits this.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object. Further, the control target output prediction unit 4 uses the PID from the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1).
  • the control target r_1 which is the sum of the output value y_0 of the control target and the input value e_1 of the PID controller 6 is set as the control target of the desired output value calculation unit 2.
  • the desired output value yd_1 of the control target is calculated, the difference d_1 between the output value y_0 of the control target and the desired output value yd_1 is calculated, and the desired output of the control target at an arbitrary control target r_a is calculated.
  • the value obtained by adding the calculated difference d_1 to the value yd_a is set as the output value y_1 of the control target at the time of the arbitrary control target r_a.
  • the PID gain value application determination unit 5 calculates the desired output value yd_b of the control target at the control target r_b when the output value y_1 of the predicted control target is obtained, and the predicted control target.
  • the error d_2 between the output value y_1 of the above and the desired output value yd_b of the controlled object is calculated, and when the maximum value of the error d_2 or the integrated value of the error d_2 or the sum of squares of the errors is equal to or greater than a predetermined value, the adjustment is made. It is prohibited to apply the PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) (for actual control).
  • the control device 1 is a device that controls the plant 7.
  • the PID gain value 1 is used by using the control target output (plant temperature) and the operation amount (target valve opening degree) used for adjusting the PID gain value 1 and the PID gain value 1. Can be predicted for output from the controlled object before it is actually applied to the controlled object.
  • the PID gain value 1 for determining the PID gain value 1, for example, methods such as IFT and FRET can be used, and these methods result in an optimization problem, but IFT is used in the process of optimization. It is necessary to apply the PID gain value to the controlled object each time, but FRIT can process the optimization process offline. In particular, in the case of FRIT in which the PID gain value 1 can be optimized offline, the result (performance) of applying the optimized PID gain value 1 can also be predicted offline according to this embodiment.
  • the validity of the PID gain value 1 is determined based on the error between the predicted output from the control target and the desired output, it is possible to prevent the control error from becoming larger than expected over the entire control region. ..
  • the PID control is performed so that the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target becomes small.
  • Control target output that predicts the output value y_1 of the control target when the PID controller gain value adjustment unit 3 that adjusts the gain value of the device 6 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used.
  • the prediction unit 4 and the predicted output value y_1 of the control target do not satisfy the predetermined conditions, it is prohibited to apply the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) (to the actual control).
  • the control device 1 having the PID gain value application determination unit 5 is shown.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object.
  • control target output prediction unit 4 uses the PID from the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1).
  • the control target r_1 which is the sum of the output value y_0 of the control target and the input value e_1 of the PID controller 6 is set as the control target of the desired output value calculation unit 2.
  • the desired output value yd_1 of the control target is calculated, the difference d_1 between the output value y_0 of the control target and the desired output value yd_1 is calculated, and the desired output of the control target at an arbitrary control target r_a is calculated.
  • the value obtained by adding the calculated difference d_1 to the value yd_a is set as the output value y_1 of the control target at the time of the arbitrary control target r_a.
  • the PID gain value application determination unit 5 prohibits the application of the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) (for actual control) when the difference d_1 is equal to or greater than a predetermined value.
  • control device 1 is a device that controls the plant 7.
  • FIG. 1 is a diagram showing the central function of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and will not be described in detail.
  • FIG. 2 is a system diagram of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and is not described in detail.
  • FIG. 18 is a diagram showing a control device 1 and a plant 7 controlled by the control device 1.
  • the PID gain value application determination unit 5 of this embodiment also uses the control target output prediction value and the prediction error to determine whether or not the control target output prediction value satisfies a predetermined condition, and the control target output prediction value is predetermined. If the conditions are not met, the actual application of the adjusted PID gain value is prohibited and the current PID gain value is continued to be used. Other than that, it is the same as in Example 4, and will not be described in detail.
  • the desired output value calculation unit 2 calculates a desired profile of the output to be controlled (temperature of the plant 7) based on the control target. Specifically, as shown in FIG. 4, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the PID controller gain value adjusting unit 3 adjusts the gain value of the PID controller 6. Specifically, as shown in FIG. 5, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the control target output prediction unit 4 is a control target output (plant temperature Tdeg_0 profile) used for adjusting the PID gain value 1 (Kp_1, Ki_1, Kd_1) adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3 and the PID gain value 1.
  • the manipulated variable corresponding to the plant temperature Tdeg_0 profile target valve opening TgVO profile
  • the output from the controlled object is predicted before the adjusted PID gain value is actually applied to the controlled object.
  • FIG. 19 it is shown in FIG. 19, but since it is the same as in the fourth embodiment except for the process of outputting the error d_1, it will not be described in detail.
  • ⁇ PID gain value application determination unit (FIG. 20)>
  • the PID gain value application determination unit 5 prohibits the actual application of the adjusted PID gain value, and continues to use the current PID gain value. Specifically, the process shown in FIG. 20 is executed.
  • the PID controller 6 executes the PID control process. Further, the PID gain value is determined according to the determination result by the PID gain value application determination unit 5. Specifically, as shown in FIG. 8, since it is the same as that of the first embodiment, it will not be described in detail.
  • the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target is small.
  • PID controller gain value adjusting unit 3 for adjusting the gain value of the PID controller 6 and the output value y_1 of the controlled object when the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used are predicted.
  • the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are applied (for actual control). It has a PID gain value application determination unit 5 that prohibits this.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object. Further, the control target output prediction unit 4 uses the PID from the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1).
  • the control target r_1 which is the sum of the output value y_0 of the control target and the input value e_1 of the PID controller 6 is set as the control target of the desired output value calculation unit 2.
  • the desired output value yd_1 of the control target is calculated, the difference d_1 between the output value y_0 of the control target and the desired output value yd_1 is calculated, and the desired output of the control target at an arbitrary control target r_a is calculated.
  • the value obtained by adding the calculated difference d_1 to the value yd_a is set as the output value y_1 of the control target at the time of the arbitrary control target r_a.
  • the PID gain value application determination unit 5 prohibits the application of the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) (for actual control) when the difference d_1 is equal to or greater than a predetermined value.
  • the control device 1 is a device that controls the plant 7.
  • the control target output prediction unit 4 controls the PID gain value 1 by using the control target output (plant temperature) and the operation amount (target valve opening) used for adjusting the PID gain value 1 and the PID gain value 1.
  • the output from the controlled object can be predicted before it is actually applied to.
  • the PID gain value 1 for determining the PID gain value 1, for example, methods such as IFT and FRET can be used, and these methods result in an optimization problem, but IFT is used in the process of optimization. It is necessary to apply the PID gain value to the controlled object each time, but FRIT can process the optimization process offline. In particular, in the case of FRIT in which the PID gain value 1 can be optimized offline, the result (performance) of applying the optimized PID gain value 1 can also be predicted offline according to this embodiment.
  • the validity of the PID gain value 1 is determined based on the error between the predicted output from the control target and the desired output, it is possible to prevent the control error from becoming larger than expected over the entire control region. ..
  • the PID control is performed so that the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target becomes small.
  • Control target output that predicts the output value y_1 of the control target when the PID controller gain value adjustment unit 3 that adjusts the gain value of the device 6 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used.
  • the prediction unit 4 and the predicted output value y_1 of the control target do not satisfy the predetermined conditions, it is prohibited to apply the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) (to the actual control).
  • the control device 1 having the PID gain value application determination unit 5 is shown.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object.
  • control target output prediction unit 4 uses the PID from the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1).
  • the control target r_1 which is the sum of the output value y_0 of the control target and the input value e_1 of the PID controller 6 is set as the control target of the desired output value calculation unit 2.
  • the desired output value yd_1 of the control target is calculated, the difference d_1 between the output value y_0 of the control target and the desired output value yd_1 is calculated, and the desired output of the control target at an arbitrary control target r_a is calculated.
  • the value obtained by adding the calculated difference d_1 to the value yd_a is set as the output value y_1 of the control target at the time of the arbitrary control target r_a.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1). , Kd_1) is prohibited from being applied (for actual control).
  • control device 1 is a device that controls the autonomous driving vehicle 8.
  • FIG. 1 is a diagram showing the central function of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and will not be described in detail.
  • FIG. 2 is a system diagram of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and is not described in detail.
  • FIG. 21 is a diagram showing a control device 1 and an autonomous driving vehicle 8 controlled by the control device 1.
  • the PID controller 6 of this embodiment calculates an operation amount (for example, a target throttle opening degree, a target steering angle, etc.) for controlling the speed of the autonomous driving vehicle 8.
  • control target output prediction unit 4 has a PID gain value 1 adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3, a control target output (speed) used for adjusting the PID gain value 1, and an operation amount (target throttle). (Opening) is used to predict the output from the controlled object before the adjusted PID gain value 1 is actually applied to the controlled object.
  • the PID gain value 0 is a PID gain value adjusted immediately before the PID gain value 1, and is stored in at least one of the RAM 14 and the storage device 11.
  • the desired output value calculation unit 2 calculates a desired profile of the output to be controlled (speed of the autonomous driving vehicle 8) based on the control target. Specifically, as shown in FIG. 22, a desired velocity profile De_VSP is calculated for the target velocity Tg_VSP, which is a control target, by using, for example, a transfer function.
  • the control target may be, for example, a step signal, a lamp signal, or the like.
  • the PID controller gain value adjusting unit 3 adjusts the gain value of the PID controller 6. Specifically, as shown in FIG. 23, the adjusted PID gain provisional value is determined so that the difference between the velocity VSP_0 profile and the desired velocity De_VSP profile is minimized.
  • the provisional values of the P gain value, the I gain value, and the D gain value of the obtained PID controller 6 are Kp_1, Ki_1, and Kd_1, respectively.
  • , or the L1 norm in which J1
  • the PID gain value that minimizes J1 and J2 may be determined by, for example, IFT, FRIT, etc., and the determination of the PID gain value results in an optimization problem.
  • IFT IFT
  • FRIT FRIT
  • There are various methods for optimization such as Newton's method and Gauss-Newton's method, and there are many references, so they are not described in detail here.
  • the control target output prediction unit 4 includes a PID gain value 1 (Kp_1, Ki_1, Kd_1) adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3 and a control target output (speed VSS_0 profile) used for adjusting the PID gain value 1.
  • a control target output speed VSS_0 profile
  • e_1 input value of PID controller 6
  • VSP_0 speed
  • Tg_VSP_1 target speed
  • Tg_VSP_1 target speed
  • Tg_VSP_1 target speed
  • d_1 prediction error
  • Tg_VSP_a target speed
  • De_VSP_a target speed
  • VSP_1_est speed prediction value
  • the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target is small.
  • PID controller gain value adjusting unit 3 for adjusting the gain value of the PID controller 6 and the output value y_1 of the controlled object when the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used are predicted.
  • the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are applied (for actual control). It has a PID gain value application determination unit 5 that prohibits this.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object. Further, the control target output prediction unit 4 uses the PID from the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1).
  • the control target r_1 which is the sum of the output value y_0 of the control target and the input value e_1 of the PID controller 6 is set as the control target of the desired output value calculation unit 2.
  • the desired output value yd_1 of the control target is calculated, the difference d_1 between the output value y_0 of the control target and the desired output value yd_1 is calculated, and the desired output of the control target at an arbitrary control target r_a is calculated.
  • the value obtained by adding the calculated difference d_1 to the value yd_a is set as the output value y_1 of the control target at the time of the arbitrary control target r_a.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1). , Kd_1) is prohibited from being applied (for actual control). Further, the control device 1 is a device that controls the autonomous driving vehicle 8.
  • control target output prediction unit 4 uses the adjusted PID gain value 1 and the control target output (speed) and the operation amount (target throttle opening degree) used for adjusting the PID gain value 1 to obtain the PID gain.
  • the output from the controlled object can be predicted before the value 1 is actually applied to the controlled object.
  • the PID gain value 1 for determining the PID gain value 1, for example, methods such as IFT and FRET can be used, and these methods result in an optimization problem, but IFT is used in the process of optimization. It is necessary to apply the PID gain value to the controlled object each time, but FRIT can process the optimization process offline. In particular, in the case of FRIT in which the PID gain value 1 can be optimized offline, the result (performance) of applying the optimized PID gain value 1 can also be predicted offline according to this embodiment.
  • the validity of the PID gain value 1 is determined based on whether at least one of the predicted overshoot amount and undershoot amount of the output from the control target is equal to or more than a predetermined value, the output from the control target is from the target value. It is possible to prevent deviations beyond expectations.
  • the PID control is performed so that the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target becomes small.
  • Control target output that predicts the output value y_1 of the control target when the PID controller gain value adjustment unit 3 that adjusts the gain value of the device 6 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used.
  • the prediction unit 4 and the predicted output value y_1 of the control target do not satisfy the predetermined conditions, it is prohibited to apply the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) (to the actual control).
  • the control device 1 having the PID gain value application determination unit 5 is shown.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object.
  • control target output prediction unit 4 uses the PID from the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1).
  • the control target r_1 which is the sum of the output value y_0 of the control target and the input value e_1 of the PID controller 6 is set as the control target of the desired output value calculation unit 2.
  • the desired output value yd_1 of the control target is calculated, the difference d_1 between the output value y_0 of the control target and the desired output value yd_1 is calculated, and the desired output of the control target at an arbitrary control target r_a is calculated.
  • the value obtained by adding the calculated difference d_1 to the value yd_a is set as the output value y_1 of the control target at the time of the arbitrary control target r_a.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1). , Kd_1) is prohibited from being applied (for actual control).
  • control device 1 is a device that controls the robot 9.
  • FIG. 1 is a diagram showing the central function of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and will not be described in detail.
  • FIG. 2 is a system diagram of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and is not described in detail.
  • FIG. 27 is a diagram showing a control device 1 and a robot 9 controlled by the control device 1.
  • the PID controller 6 of this embodiment calculates an operation amount (for example, a target motor current amount, etc.) for controlling the position of the robot 9.
  • control target output prediction unit 4 has a PID gain value 1 adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3, a control target output (position) used for adjusting the PID gain value 1, and an operation amount (target motor). The amount of current) is used to predict the output from the controlled object before the adjusted PID gain value 1 is actually applied to the controlled object.
  • the desired output value calculation unit 2 calculates a desired profile of the output (position of the robot 9) to be controlled based on the control target. Specifically, as shown in FIG. 28, a desired position profile De_POS is calculated for the target position Tg_POS, which is a control target, by using, for example, a transfer function.
  • the control target may be, for example, a step signal, a lamp signal, or the like.
  • the PID controller gain value adjusting unit 3 adjusts the gain value of the PID controller 6. Specifically, as shown in FIG. 29, the adjusted PID gain provisional value is determined so that the difference between the position POS_0 profile and the desired position De_POS profile is minimized.
  • the provisional values of the P gain value, the I gain value, and the D gain value of the obtained PID controller 6 are Kp_1, Ki_1, and Kd_1, respectively.
  • , or the L1 norm of J1
  • the PID gain value that minimizes J1 and J2 may be determined by, for example, IFT, FRIT, etc., and the determination of the PID gain value results in an optimization problem.
  • IFT IFT
  • FRIT FRIT
  • There are various methods for optimization such as Newton's method and Gauss-Newton's method, and there are many references, so they are not described in detail here.
  • the control target output prediction unit 4 has a control target output (position POS_0 profile) and a control target output (position POS_0 profile) used for adjusting the PID gain value 1 (Kp_1, Ki_1, Kd_1) adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3 and the PID gain value 1.
  • the manipulated amount corresponding to the position POS_0 profile target motor current amount Tg_Ic profile
  • the output from the controlled object is predicted before the adjusted PID gain value is actually applied to the controlled object. Specifically, the process shown in FIG. 30 is executed.
  • e_1 input value of PID controller 6
  • Tg_Ic target motor current amount
  • Ki_1, Ki_1, Kd_1 PID gain value 1
  • e_1 input value of PID controller 6
  • POS_0 position
  • Tg_POS_1 target position
  • POS_1_tilde provisional position value
  • d_1 prediction error
  • Tg_POS_a target position
  • De_POS_a desired position
  • POS_1_est position prediction value
  • the PID gain value is Kp_0, Ki_0, Kd_0 (PID gain value 0).
  • the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target is small.
  • PID controller gain value adjusting unit 3 for adjusting the gain value of the PID controller 6 and the output value y_1 of the controlled object when the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used are predicted.
  • the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are applied (for actual control). It has a PID gain value application determination unit 5 that prohibits this.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object. Further, the control target output prediction unit 4 uses the PID from the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1).
  • the control target r_1 which is the sum of the output value y_0 of the control target and the input value e_1 of the PID controller 6 is set as the control target of the desired output value calculation unit 2.
  • the desired output value yd_1 of the control target is calculated, the difference d_1 between the output value y_0 of the control target and the desired output value yd_1 is calculated, and the desired output of the control target at an arbitrary control target r_a is calculated.
  • the value obtained by adding the calculated difference d_1 to the value yd_a is set as the output value y_1 of the control target at the time of the arbitrary control target r_a.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1). , Kd_1) is prohibited from being applied (for actual control). Further, the control device 1 is a device that controls the robot 9.
  • control target output prediction unit 4 uses the adjusted PID gain value 1 and the control target output (position) and the operation amount (target motor current amount) used for adjusting the PID gain value 1 to obtain the PID gain.
  • the output from the controlled object can be predicted before the value 1 is actually applied to the controlled object.
  • the PID gain value 1 for determining the PID gain value 1, for example, methods such as IFT and FRET can be used, and these methods result in an optimization problem, but IFT is used in the process of optimization. It is necessary to apply the PID gain value to the controlled object each time, but FRIT can process the optimization process offline. In particular, in the case of FRIT in which the PID gain value 1 can be optimized offline, the result (performance) of applying the optimized PID gain value 1 can also be predicted offline according to this embodiment.
  • the PID control is performed so that the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target becomes small.
  • Control target output that predicts the output value y_1 of the control target when the PID controller gain value adjustment unit 3 that adjusts the gain value of the device 6 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used.
  • the prediction unit 4 and the predicted output value y_1 of the control target do not satisfy the predetermined conditions, it is prohibited to apply the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) (to the actual control).
  • the control device 1 having the PID gain value application determination unit 5 is shown.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object.
  • control target output prediction unit 4 uses the PID from the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1).
  • the control target r_1 which is the sum of the output value y_0 of the control target and the input value e_1 of the PID controller 6 is set as the control target of the desired output value calculation unit 2.
  • the desired output value yd_1 of the control target is calculated, the difference d_1 between the output value y_0 of the control target and the desired output value yd_1 is calculated, and the desired output of the control target at an arbitrary control target r_a is calculated.
  • the value obtained by adding the calculated difference d_1 to the value yd_a is set as the output value y_1 of the control target at the time of the arbitrary control target r_a.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1). , Kd_1) is prohibited from being applied (for actual control).
  • control device 1 is a device that controls the drone 10.
  • FIG. 1 is a diagram showing the central function of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and will not be described in detail.
  • FIG. 2 is a system diagram of the control device 1, which is the same as that of the first embodiment, and is not described in detail.
  • FIG. 33 is a diagram showing a control device 1 and a drone 10 controlled by the control device 1.
  • the PID controller 6 of this embodiment calculates an operation amount (for example, the rotation speed of each rotor) for controlling the position of the drone 10.
  • control target output prediction unit 4 includes a PID gain value 1 adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3, a control target output (position) used for adjusting the PID gain value 1, and an operation amount (each rotor). The output from the controlled object is predicted before the adjusted PID gain value 1 is actually applied to the controlled object.
  • the desired output value calculation unit 2 calculates a desired profile of the output to be controlled (flying speed of the drone 10) based on the control target. Specifically, as shown in FIG. 34, a desired flight speed profile De_FSP is calculated for the target flight speed Tg_FSP, which is a control target, by using, for example, a transfer function.
  • the control target may be, for example, a step signal, a lamp signal, or the like.
  • the PID controller gain value adjusting unit 3 adjusts the gain value of the PID controller 6. Specifically, as shown in FIG. 35, the adjusted PID gain provisional value is determined so that the difference between the flight speed FSP_0 profile and the desired position De_FSP profile is minimized.
  • the provisional values of the P gain value, the I gain value, and the D gain value of the obtained PID controller 6 are Kp_1, Ki_1, and Kd_1, respectively.
  • , or the L1 norm in which J1
  • the PID gain value that minimizes J1 and J2 may be determined by, for example, IFT, FRIT, etc., and the determination of the PID gain value results in an optimization problem.
  • IFT IFT
  • FRIT FRIT
  • There are various methods for optimization such as Newton's method and Gauss-Newton's method, and there are many references, so they are not described in detail here.
  • the control target output prediction unit 4 is a control target output (flight speed FSP_0 profile) used for adjusting the PID gain value 1 (Kp_1, Ki_1, Kd_1) adjusted by the PID controller gain value adjustment unit 3 and the PID gain value 1.
  • the manipulation amount corresponding to the flight speed FSP_0 profile target rotor rotation speed Tg_RPM profile
  • Tg_RPM profile target rotor rotation speed
  • e_1 input value of PID controller 6
  • Tg_RPM target rotor rotation speed
  • Ki_1, Kd_1 PID gain value 1
  • e_1 input value of PID controller 6
  • FSP_0 light speed
  • Tg_FSP_1 target flight speed
  • FSP_1_tilde provisional speed value
  • FSP_1_tilde provisional speed value
  • d_1 prediction error
  • Tg_FSP_a target flight speed
  • De_FSP_a target flight speed
  • FSP_1_est prediction value of flight speed
  • the difference between the desired output value calculation unit 2 that calculates the desired output value yd of the control target and the desired output value yd and the output value y_0 of the control target is small.
  • PID controller gain value adjusting unit 3 for adjusting the gain value of the PID controller 6 and the output value y_1 of the controlled object when the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are used are predicted.
  • the adjusted PID gain values (Kp_1, Ki_1, Kd_1) are applied (for actual control). It has a PID gain value application determination unit 5 that prohibits this.
  • the control target output prediction unit 4 uses at least the stored output value y_0 and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1) to adjust the PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1). ) Is used to predict the output value y_1 of the controlled object. Further, the control target output prediction unit 4 uses the PID from the output value u_0 of the PID controller 6 when the output value y_0 of the control target is obtained and the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1, Kd_1).
  • the control target r_1 which is the sum of the output value y_0 of the control target and the input value e_1 of the PID controller 6 is set as the control target of the desired output value calculation unit 2.
  • the desired output value yd_1 of the control target is calculated, the difference d_1 between the output value y_0 of the control target and the desired output value yd_1 is calculated, and the desired output of the control target at an arbitrary control target r_a is calculated.
  • the value obtained by adding the calculated difference d_1 to the value yd_a is set as the output value y_1 of the control target at the time of the arbitrary control target r_a.
  • the PID gain value application determination unit 5 determines the adjusted PID gain value (Kp_1, Ki_1). , Kd_1) is prohibited from being applied (for actual control). Further, the control device 1 is a device that controls the drone 10.
  • control target output prediction unit 4 controls the PID gain value 1 by using the control target output (speed) and the operation amount (target speed) used for adjusting the PID gain value 1 and the PID gain value 1.
  • the output from the controlled object can be predicted before it is actually applied to.
  • the PID gain value 1 for determining the PID gain value 1, for example, methods such as IFT and FRET can be used, and these methods result in an optimization problem, but IFT is used in the process of optimization. It is necessary to apply the PID gain value to the controlled object each time, but FRIT can process the optimization process offline. In particular, in the case of FRIT in which the PID gain value 1 can be optimized offline, the result (performance) of applying the optimized PID gain value 1 can also be predicted offline according to this embodiment.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, but includes various modifications and equivalent configurations within the scope of the attached claims.
  • the above-described examples have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and the present invention is not necessarily limited to those having all the described configurations.
  • a part of the configuration of one embodiment may be replaced with the configuration of another embodiment.
  • the configuration of another embodiment may be added to the configuration of one embodiment.
  • other configurations may be added / deleted / replaced with respect to a part of the configurations of each embodiment.
  • each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized by hardware by designing a part or all of them by, for example, an integrated circuit, and the processor realizes each function. It may be realized by software by interpreting and executing the program to be executed.
  • Information such as programs, tables, and files that realize each function can be stored in a storage device such as a memory, hard disk, SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, SD card, DVD, or BD. it can.
  • a storage device such as a memory, hard disk, SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, SD card, DVD, or BD. it can.
  • control lines and information lines indicate those that are considered necessary for explanation, and do not necessarily indicate all the control lines and information lines that are necessary for implementation. In practice, it can be considered that almost all configurations are interconnected.
  • Control device 2 Desired output value calculation unit 3 PID controller Gain value adjustment unit 4 Control target output prediction unit 5 PID gain value application judgment unit 6 PID controller 7 Power generation plant 8 Self-driving car 9 Robot 10 Drone 11 Control device Storage device 12 Controller CPU 13 Control device ROM 14 Controller RAM 15 Control device data bus 16 Control device input circuit 17 Control device input / output port 18 Control device output circuit

Abstract

制御対象の所望の出力値y_dを演算する演算部と、前記所望の出力値y_dと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器のPIDゲイン値を調整する調整部と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する予測部と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定の条件を満たしていない場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)の前記制御対象への適用を禁止する判定部とを備える。

Description

制御装置
 本発明は、制御装置に関し、特に、制御装置のパラメータを調節する技術に関する。
 本技術の背景技術として、特開2018-112858(特許文献1)がある。この特許文献1には、PID値を算出するPID算出部と、前記PID値、制御対象の目標値、および、前記制御対象の実測値を用いて、PID制御を実行し、前記制御対象に対する操作量を算出するPID制御部と、前記目標値と前記実測値との組合せ、および、前記PID値の少なくとも一方を用いて、前記PID値の算出の停止を判定する判定部と、を備える、制御装置が記載されている(請求項1参照)。
特開2018-112858号公報
 しかしながら、前述の先行技術(特許文献1)は、算出したPID値を制御対象に実際に適用した結果(制御対象からの出力の実測値)を用いて、PID値の算出の停止を判定するものであって、算出したPID値を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測し、予測結果を用いて、PID値の算出の停止を判定するものではない。
 本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、制御対象の所望の出力値y_dを演算する演算部と、前記所望の出力値y_dと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器のPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を調整する調整部と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する予測部と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定の条件を満たしていない場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)の前記制御対象への適用を禁止する判定部とを備えることを特徴とする。
 本発明によれば、PIDゲイン値の適用前の検証によって、制御システムへの悪影響を回避できる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。
実施例1~10における制御装置の全体図である。 実施例1~10における制御装置のシステム図である。 実施例1における制御装置と制御対象を示す図である。 実施例1~7における所望の出力値演算部の処理を示す図である。 実施例1~7におけるPID制御器ゲイン値調整部の処理を示す図である。 実施例1における制御対象出力予測部の処理を示す図である。 実施例1~4おけるPIDゲイン値適用判定部の処理を示す図である。 実施例1~7におけるPID制御器の処理を示す図である。 実施例2、4~5における制御装置と制御対象を示す図である。 実施例2における制御対象出力予測部の処理を示す図である。 実施例3における制御装置と制御対象を示す図である。 実施例3における制御対象出力予測部の処理を示す図である。 実施例4~5における制御対象出力予測部の処理を示す図である。 実施例5におけるPIDゲイン値適用判定部の処理を示す図である。 実施例6における制御装置と制御対象を示す図である。 実施例6における制御対象出力予測部の処理を示す図である。 実施例6におけるPIDゲイン値適用判定部の処理を示す図である。 実施例7における制御装置と制御対象を示す図である。 実施例7における制御対象出力予測部の処理を示す図である。 実施例7におけるPIDゲイン値適用判定部の処理を示す図である。 実施例8における制御装置と制御対象を示す図である。 実施例8における所望の出力値演算部の処理を示す図である。 実施例8におけるPID制御器ゲイン値調整部の処理を示す図である。 実施例8における制御対象出力予測部の処理を示す図である。 実施例8おけるPIDゲイン値適用判定部の処理を示す図である。 実施例8におけるPID制御器の処理を示す図である。 実施例9における制御装置と制御対象を示す図である。 実施例9における所望の出力値演算部の処理を示す図である。 実施例9におけるPID制御器ゲイン値調整部の処理を示す図である。 実施例9における制御対象出力予測部の処理を示す図である。 実施例9おけるPIDゲイン値適用判定部の処理を示す図である。 実施例9におけるPID制御器の処理を示す図である。 実施例10における制御装置と制御対象を示す図である。 実施例10における所望の出力値演算部の処理を示す図である。 実施例10におけるPID制御器ゲイン値調整部の処理を示す図である。 実施例10における制御対象出力予測部の処理を示す図である。 実施例10おけるPIDゲイン値適用判定部の処理を示す図である。 実施例10におけるPID制御器の処理を示す図である。
 <実施例1>
 本実施例においては、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する制御装置1について示す。
 また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。
 また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0と、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPIDゲイン値(Kp_0,Ki_0,Kd_0)から推定される制御目標r_0とを用いて、前記制御対象の伝達特性Gを演算し、任意の制御目標r_a(例えば、前記制御対象の出力値y_0を得たときの制御目標r_0と)を用いて調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)と前記制御対象の伝達特性Gとに基づいて、前記制御目標r_aのときの前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。なお、本明細書に開示される各実施例において、任意の制御目標はどのような形式(例えば、ステップ関数、ランプ関数で表されるもの)でもよい。同じ伝達関数で表される制御対象であれば、いずれの形式の制御目標で調整されたPIDゲイン値でも、他の形式の制御目標にも対応できる。
 また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。
 また、制御装置1は、プラント7を制御する装置である。
 図1は、制御装置1の中心機能を示す図である。
 制御装置1において、所望の出力値演算部2は、制御対象の出力の所望のプロフィールを演算する。PID制御器ゲイン値調整部3は、PID制御器6のゲイン値を調整する。制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値とPIDゲイン値の調整に用いた制御対象出力とを用いて、調整されたPIDゲイン値を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。PIDゲイン値適用判定部5は、制御対象出力予測部4が演算した制御対象出力予測値が所定条件を満たしているか否かを判定し、満たしていないときは、調整されたPIDゲイン値を実際に適用することを禁止し、現行のPIDゲイン値を引き続き使用する。
 図2は、制御装置1のシステム図である。
 制御装置1は、ハードウェアとして、記憶装置11、CPU12、ROM13、RAM14、データバス15、入力回路16、入出力ポート17及び出力回路18を有する。入力回路16は、外部から入力された信号を処理する。外部から入力される信号は、例えば、制御装置1に設置又は接続されているセンサから出力されるセンサ出力信号などである。外部から入力される信号は、入力回路16を経て、入力信号となり入出力ポート17へ送られる。入出力ポート17に送られた各入力情報は、データバス15を経て、RAM14又は記憶装置11に格納される。ROM13及び記憶装置11の少なくとも一方は、後述する処理を実行するためのプログラムを格納しており、該プログラムはCPU12で実行される。その際、RAM14及び記憶装置11の少なくとも一方に格納された値を、適宜、使用して演算を行う。演算結果のうち外部へ送り出す情報(値)は、データバス15を経て入出力ポート17に送られ、出力信号として出力回路18に送られる。出力回路18は、出力信号を外部に出力する。外部へ出力される出力信号は、制御対象を所望の動きをさせるために制御対象に備わるアクチュエータへ送信されるアクチュエータ駆動信号などである。
 なお、CPU12がプログラムを実行して行う処理の一部を、他の演算装置(例えば、FPGA(Field Programable Gate Array)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)などのハードウェア)で実行してもよい。
 図3は、制御装置1と制御装置1によって制御されるプラント7を示す図である。
 本実施例のPID制御器6は、プラント7の温度を制御するための操作量(例えば、蒸気温度を調節するための目標バルブ開度)を演算する。
 また、制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1と、PIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力と、制御対象出力を得たときのPIDゲイン値0とを用いて、調整されたPIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力(プラント7の温度)を予測する。ここで、PIDゲイン値0は、PIDゲイン値1の一つ前に調整されたPIDゲイン値であり、RAM14及び記憶装置11の少なくとも一方に記憶される。
 以下、各処理の詳細を説明する。
 <所望の出力値演算部(図4)>
 所望の出力値演算部2は、制御目標に基づいて、制御対象の出力(プラント7の温度)の所望のプロフィールを演算する。具体的には図4に示すように、制御目標である目標プラント温度Tg_Tdegに対して、例えば伝達関数などを用いて、所望のプラント温度プロフィールDe_Tdegを演算する。制御目標は、例えばステップ信号、ランプ信号などが考えられる。
 <PID制御器ゲイン値調整部(図5)>
 PID制御器ゲイン値調整部3は、PID制御器6のゲイン値を調整する。具体的には図5に示すように、プラント温度Tdegのプロフィールと所望のプラント温度De_Tdegのプロフィールとの差が最も小さくなるように、調整後PIDゲイン暫定値を決める。得られたPID制御器6のPゲイン値、Iゲイン値、Dゲイン値の暫定値をそれぞれKp_new,Ki_new,Kd_newとする。
 プラント温度Tdegのプロフィールと所望のプラント温度De_Tdegのプロフィールとの差を評価する評価関数は、例えば、J2=||Tdeg-De_Tdeg||であるL2ノルム、又は、J1=|Tdeg-De_Tdeg|であるL1ノルムなどがある。J1やJ2を最小化するPIDゲイン値は、例えば、IFT(Iterative Feedback Tuning)、FRIT(Fictitious Reference Iterative Tuning)などで決定すればよく、PIDゲイン値の決定は、最適化問題に帰着する。最適化のための解法は、ニュートン法、ガウス=ニュートン法などの様々な方法があり、多くの参考文献があるので、ここでは詳述しない。
 なお、本調整処理は、オフライン、オンラインのどちらで行ってもよい。IFTでは、最適化の過程において、その都度、制御対象にPIDゲイン値を適用する必要があるが、FRITでは、最適化の過程はオフラインで処理可能である。
 <制御対象出力予測部(図6)>
 制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(プラント温度Tdeg_0プロフィール)とプラント温度Tdeg_0プロフィールを得たときのPIDゲイン値0(Kp_0,Ki_0,Kd_0)とを用いて、調整されたPIDゲイン値を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。具体的には図6に示す処理を実行する。
・Kp_0,Ki_0,Kd_0(PIDゲイン値0)とTdeg_0(プラント温度)プロフィールから、制御対象への入力信号であるTg_VO_0_est(目標バルブ開度推定値)を推定する。調整前PIDゲイン値(PIDゲイン値0)とPID制御器6の入力値である、制御目標と制御対象からの出力T_deg0との差を演算し、PID制御器6の出力値(制御対象への入力信号)であるTg_VO_estを演算する。
・Tg_VO_est(制御対象への入力信号)プロフィールとTdeg_0(制御対象からの出力)プロフィールとを用いて、制御対象の伝達関数Gを同定する。制御対象の入出力信号から制御対象の伝達関数を同定する方法については、多くの文献があるので、ここでは詳述しない。
・同定された制御対象の伝達関数GとKp_1,Ki_1,Kd_1(PIDゲイン値1)を用いて、任意又は所定の制御目標のときの制御対象からの出力予測値であるTdeg_1_est(プラント温度予測値)を演算する。
 PID制御器6と制御対象とは直列に接続され、制御対象からの出力はPID制御器6にフィードバックする閉ループ系を構成しているので、PID制御器6の式と制御対象の式があれば、任意又は所定の制御目標のときの制御対象からの出力予測値であるTdeg_1_est(プラント温度予測値)が演算できる。
 <PIDゲイン値適用判定部(図7)>
 PIDゲイン値適用判定部5は、制御対象出力予測部4で演算された制御対象出力予測値のオーバーシュート量及びアンダーシュート量が所定範囲にあるか否かを判定し、オーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定範囲にない場合、調整されたPIDゲイン値を実際に適用することを禁止し、現行のPIDゲイン値を引き続き使用する。具体的には図7に示す処理を実行する。
・Tdeg_1_estの制御目標に対するオーバーシュート量OS_Tdeg_1及びアンダーシュート量US_Tdeg_1を求める。
・OS_Tdeg_1≧K_OS_Tdeg_1又はUS_Tdeg_1≧K_US_Tdeg_1の場合、f_Kpid_NG=1とする。
・それ以外の場合、f_Kpid_NG=0とする。
 <PID制御器(図8)>
 PID制御器6は、PID制御の処理を実行する。また、PIDゲイン値適用判定部5による判定結果に応じて、PIDゲイン値を決定する。具体的には図8に示す処理を実行する。
・f_Kpid_NG=0の場合、
 PIDゲイン値を、Kp_1,Ki_1,Kd_1(PIDゲイン値1)とする。
・f_Kpid_NG=1の場合、
 PIDゲイン値を、Kp_0,Ki_0,Kd_0(PIDゲイン値0)とする。
 本実施例の制御装置1は、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とからなる。また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0と、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPIDゲイン値(Kp_0,Ki_0,Kd_0)から推定される制御目標r_0とを用いて、前記制御対象の伝達特性Gを演算し、任意の制御目標r_a(例えば、前記制御対象の出力値y_0を得たときの制御目標r_0と)を用いて調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)と前記制御対象の伝達特性Gとに基づいて、前記制御目標r_aのときの前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。また、制御装置1は、プラント7を制御する装置である。
 このため、制御対象出力予測部4は、PIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(プラント温度)及び制御対象出力を得たときのPIDゲイン値0とを用いて制御対象(プラント7)の伝達特性Gを同定する。さらに、制御対象出力予測部4は、調整されたPIDゲイン値1と制御対象の伝達特性Gとを用いて、PIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測できる。
 前述したように、PIDゲイン値1の決定には、例えば、IFT(Iterative Feedback Tuning)、FRIT(Fictitious Reference Iterative Tuning)などの方法を用いることができ、これらの方法は、最適化問題に帰着するが、IFTは、最適化の過程において、その都度、制御対象にPIDゲイン値を適用する必要があるが、FRITは、最適化の過程はオフラインで処理が可能である。特に、オフラインでPIDゲイン値1の最適化が可能なFRITの場合は、本実施例によって、最適化したPIDゲイン値1を適用した結果(性能)もオフラインで予測可能となる。
 また、予測した制御対象からの出力のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上か否かで、PIDゲイン値1の妥当性を判定するので、制御対象からの出力が目標値から想定以上にずれることを防止できる。
 以上、本実施例によれば、算出したPIDゲイン値を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測でき、当該予測結果を用いて、PIDゲイン値の妥当性を事前に検証できる。検証の結果、PIDゲイン値に妥当性がない場合、当該PIDゲイン値を実際に適用することを禁止できる。さらに、制御対象出力の観点で、PIDゲイン値の妥当性を当該ゲイン値適用前に検証することによって、制御システムへの悪影響を回避でき、さらに制御システムの性能を安定させることができ、当該システムの信頼性を高められる。より具体的には、プラント7の効率的な運用と安全な運用を両立できる。
 <実施例2>
 本実施例においては、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する制御装置1について示す。
 また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。
 また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0と、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0とに基づいて、前記制御対象の伝達特性Gを演算し、任意の制御目標r_a(例えば、前記制御対象の出力値y_0を得たときの制御目標r_0)を用いて調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)と前記制御対象の伝達特性Gとに基づいて、前記制御目標r_aのときの前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。
 また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。
 また、制御装置1は、プラント7を制御する装置である。
 図1は、制御装置1の中心機能を示す図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。図2は、制御装置1のシステム図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 図9は、制御装置1と制御装置1によって制御されるプラント7を示す図である。本実施例のPID制御器6は、プラント7の温度を制御するための操作量(例えば、蒸気温度を調節するための目標バルブ開度)を演算する。
 また、制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1と、PIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力と、操作量(目標バルブ開度)とを用いて、調整されたPIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。ここで、PIDゲイン値0は、PIDゲイン値1の一つ前に調整されたPIDゲイン値であり、RAM14及び記憶装置11の少なくとも一方に記憶される。
 以下、各処理の詳細を説明する。
 <所望の出力値演算部(図4)>
 所望の出力値演算部2は、制御目標に基づいて、制御対象の出力(プラント7の温度)の所望のプロフィールを演算する。具体的には図4に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <PID制御器ゲイン値調整部(図5)>
 PID制御器ゲイン値調整部3は、PID制御器6のゲイン値を調整する。具体的には図5に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <制御対象出力予測部(図10)>
 制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(プラント温度Tdeg_0プロフィール)及びプラント温度Tdeg_0プロフィールに対応する操作量(目標バルブ開度TgVOプロフィール)とを用いて、調整されたPIDゲイン値を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。具体的には図10に示す処理を実行する。
・Tg_VO(目標バルブ開度)プロフィールとTdeg_0(プラント温度)プロフィールを用いて、制御対象の伝達関数Gを同定する。制御対象の入出力信号から制御対象の伝達関数を同定する方法については、多くの文献があるので、ここでは詳述しない。
・同定された制御対象の伝達関数GとKp_1,Ki_1,Kd_1(PIDゲイン値1)を用いて、任意又は所定の制御目標のときの制御対象からの出力予測値であるTdeg_1_est(プラント温度予測値)を演算する。
 PID制御器6と制御対象とは直列に接続され、制御対象からの出力はPID制御器6にフィードバックする閉ループ系を構成しているので、PID制御器6の式と制御対象の式があれば、任意又は所定の制御目標のときの制御対象からの出力予測値であるTdeg_1_est(プラント温度予測値)が演算できる。
 <PIDゲイン値適用判定部(図7)>
 PIDゲイン値適用判定部5は、制御対象出力予測部4で演算された制御対象出力予測値のオーバーシュート量及びアンダーシュート量が所定範囲にあるか否かを判定し、オーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定範囲にない場合、調整されたPIDゲイン値を実際に適用することを禁止し、現行のPIDゲイン値を引き続き使用する。具体的には図7に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <PID制御器(図8)>
 PID制御器6は、PID制御の処理を実行する。また、PIDゲイン値適用判定部5による判定結果に応じて、PIDゲイン値を決定する。具体的には図8に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 本実施例の制御装置1は、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する。また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0と、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0とに基づいて、前記制御対象の伝達特性Gを演算し、任意の制御目標r_a(例えば、前記制御対象の出力値y_0を得たときの制御目標r_0)を用いて調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)と前記制御対象の伝達特性Gとに基づいて、前記制御目標r_aのときの前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。また、制御装置1は、プラント7を制御する装置である。
 このため、制御対象出力予測部4は、PIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(プラント温度)及び操作量(目標バルブ開度)とを用いて制御対象(プラント7)の伝達特性Gを同定する。さらに、制御対象出力予測部4は、調整されたPIDゲイン値1と制御対象の伝達特性Gを用いて、PIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測できる。
 前述したように、PIDゲイン値1の決定には、例えば、IFT、FRITなどの方法を用いることができ、これらの方法は、最適化問題に帰着するが、IFTは、最適化の過程において、その都度、制御対象にPIDゲイン値を適用する必要があるが、FRITは、最適化の過程はオフラインで処理が可能である。特に、オフラインでPIDゲイン値1の最適化が可能なFRITの場合は、本実施例によって、最適化したPIDゲイン値1を適用した結果(性能)もオフラインで予測可能となる。
 また、予測した制御対象からの出力のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上か否かで、PIDゲイン値1の妥当性を判定するので、制御対象からの出力が目標値から想定以上にずれることを防止できる。
 以上、本実施例によれば、制御対象出力の観点で、PIDゲイン値の妥当性を当該ゲイン値適用前に検証することによって、制御システムへの悪影響を回避でき、さらに制御システムの性能を安定させることができ、当該システムの信頼性を高められる。より具体的には、プラント7の効率的な運用と安全な運用を両立できる。
 <実施例3>
 本実施例においては、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する制御装置1について示す。
 また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。
 また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象を伝達特性Gを表す物理モデルと、前記PIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、任意の制御目標r_aのときの調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。
 また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。
 また、制御装置1は、プラント7を制御する装置である。
 図1は、制御装置1の中心機能を示す図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。図2は、制御装置1のシステム図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 図11は、制御装置1と制御装置1によって制御されるプラント7を示す図である。本実施例のPID制御器6は、プラント7の温度を制御するための操作量(例えば、蒸気温度を調節するための目標バルブ開度)を演算する。
 また、制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1を用いて、調整されたPIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。ここで、PIDゲイン値0は、PIDゲイン値1の一つ前に調整されたPIDゲイン値であり、RAM14及び記憶装置11の少なくとも一方に記憶される。
 以下、各処理の詳細を説明する。
 <所望の出力値演算部(図4)>
 所望の出力値演算部2は、制御目標に基づいて、制御対象の出力(プラント7の温度)の所望のプロフィールを演算する。具体的には図4に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <PID制御器ゲイン値調整部(図5)>
 PID制御器ゲイン値調整部3は、PID制御器6のゲイン値を調整する。具体的には図5に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <制御対象出力予測部(図12)>
 制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1(Kp_1,Ki_1,Kd_1)と物理モデルベースの制御対象の伝達関数Gとを用いて、調整されたPIDゲイン値を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。具体的には図12に示す処理を実行する。
・Tg_VO(目標バルブ開度)プロフィールとTdeg_0(プラント温度)プロフィールを用いて、制御対象の伝達関数Gを同定する。制御対象の入出力信号から制御対象の伝達関数を同定する方法については、多くの文献があるので、ここでは詳述しない。
・物理モデルベースの制御対象の伝達関数GとKp_1,Ki_1,Kd_1(PIDゲイン値1)を用いて、任意又は所定の制御目標のときの制御対象からの出力予測値であるTdeg_1_est(プラント温度予測値)を演算する。
 伝達関数Gは、例えば、熱収支を表す物理モデルベースとする。熱収支を表す物理式は、一般的に知られているので、ここでは詳述しない。
 PID制御器6と制御対象は、直列に接続され、制御対象からの出力はPID制御器6にフィードバックする閉ループ系を構成しているので、PID制御器6の式と制御対象の式があれば、任意又は所定の制御目標のときの制御対象からの出力予測値であるTdeg_1_est(プラント温度予測値)が演算できる。
 <PIDゲイン値適用判定部(図7)>
 PIDゲイン値適用判定部5は、制御対象出力予測部4で演算された制御対象出力予測値のオーバーシュート量及びアンダーシュート量が所定範囲にあるか否かを判定し、オーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定範囲にない場合、調整されたPIDゲイン値を実際に適用することを禁止し、現行のPIDゲイン値を引き続き使用する。具体的には図7に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <PID制御器(図8)>
 PID制御器6は、PID制御の処理を実行する。また、PIDゲイン値適用判定部5による判定結果に応じて、PIDゲイン値を決定する。具体的には図8に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 本実施例の制御装置1は、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する。また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象を伝達特性Gを表す物理モデルと、前記PIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、任意の制御目標r_aのときの調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。また、制御装置1は、プラント7を制御する装置である。
 このため、制御対象出力予測部4では、調整されたPIDゲイン値1と制御対象の物理モデルベースの伝達特性Gを用いて、PIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測できる。
 前述したように、PIDゲイン値1の決定には、例えば、IFT、FRITなどの方法を用いることができ、これらの方法は、最適化問題に帰着するが、IFTは、最適化の過程において、その都度、制御対象にPIDゲイン値を適用する必要があるが、FRITは、最適化の過程はオフラインで処理が可能である。特に、オフラインでPIDゲイン値1の最適化が可能なFRITの場合は、本実施例によって、最適化したPIDゲイン値1を適用した結果(性能)もオフラインで予測可能となる。
 また、予測した制御対象からの出力のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上か否かで、PIDゲイン値1の妥当性を判定するので、制御対象からの出力が目標値から想定以上にずれることを防止できる。
 以上、本実施例によれば、制御対象出力の観点で、PIDゲイン値の妥当性を当該ゲイン値適用前に検証することによって、制御システムへの悪影響を回避でき、さらに制御システムの性能を安定させることができ、当該システムの信頼性を高められる。より具体的には、プラント7の効率的な運用と安全な運用を両立できる。
 <実施例4>
 本実施例においては、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する制御装置1について示す。
 また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。
 また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とから、前記PID制御器6の入力値e_1を求め、前記制御対象の出力値y_0と前記PID制御器6の入力値e_1の和である制御目標r_1を所望の出力値演算部2の制御目標としたときの、前記制御対象の所望の出力値yd_1を演算し、前記制御対象の出力値y_0と前記所望の出力値yd_1との差d_1を演算し、任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の所望の出力値yd_aに前記演算された差d_1を足した値を、前記任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の出力値y_1とする。
 また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。
 また、制御装置1は、プラント7を制御する装置である。
 図1は、制御装置1の中心機能を示す図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。図2は、制御装置1のシステム図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 図9は、制御装置1と制御装置1によって制御されるプラント7を示す図であり、実施例2と同じであるので、詳述しない。
 以下、各処理の詳細を説明する。
 <所望の出力値演算部(図4)>
 所望の出力値演算部2は、制御目標に基づいて、制御対象の出力(プラント7の温度)の所望のプロフィールを演算する。具体的には図4に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <PID制御器ゲイン値調整部(図5)>
 PID制御器ゲイン値調整部3は、PID制御器6のゲイン値を調整する。具体的には図5に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <制御対象出力予測部(図13)>
 制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(プラント温度Tdeg_0プロフィール)及びプラント温度Tdeg_0プロフィールに対応する操作量(目標バルブ開度TgVOプロフィール)とを用いて、調整されたPIDゲイン値を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。具体的には図13に示す処理を実行する。
・Tg_VO(目標バルブ開度)とKp_1,Ki_1,Kd_1(PIDゲイン値1)を用いて、PID制御器逆関数から、e_1(PID制御器6の入力値)を求める。
・Tdeg_0(プラント温度)にe_1(PID制御器6の入力値)を加算して、Tg_Tdeg_1(目標プラント温度)を求める。
・Tg_Tdeg_1(目標プラント温度)に所望の出力値演算部2で用いた伝達関数を適用し、Tdeg_1_tilde(プラント温度暫定値)を求める。
・Tdeg_0(プラント温度)とTdeg_1_tilde(プラント温度暫定値)の差であるd_1(予測誤差)を求める。
・任意又は所定の制御目標であるTg_Tdeg_a(目標プラント温度)に所望の出力値演算部2で用いた伝達関数を適用し、De_Tdeg_a(所望のプラント温度)を求める。
・De_Tdeg_a(所望のプラント温度)にd_1(予測誤差)を加算して、任意又は所定の制御目標のときの制御対象からの出力予測値であるTdeg_1_est(プラント温度予測値)を演算する。
 <PIDゲイン値適用判定部(図7)>
 PIDゲイン値適用判定部5は、制御対象出力予測部4で演算された制御対象出力予測値のオーバーシュート量及びアンダーシュート量が所定範囲にあるか否かを判定し、オーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定範囲にない場合、調整されたPIDゲイン値を実際に適用することを禁止し、現行のPIDゲイン値を引き続き使用する。具体的には図7に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <PID制御器(図8)>
 PID制御器6は、PID制御の処理を実行する。また、PIDゲイン値適用判定部5による判定結果に応じて、PIDゲイン値を決定する。具体的には図8に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 本実施例の制御装置1は、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する。また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とから、前記PID制御器6の入力値e_1を求め、前記制御対象の出力値y_0と前記PID制御器6の入力値e_1の和である制御目標r_1を所望の出力値演算部2の制御目標としたときの、前記制御対象の所望の出力値yd_1を演算し、前記制御対象の出力値y_0と前記所望の出力値yd_1との差d_1を演算し、任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の所望の出力値yd_aに前記演算された差d_1を足した値を、前記任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の出力値y_1とする。また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。また、制御装置1は、プラント7を制御する装置である。
 このため、制御対象出力予測部4では、PIDゲイン値1とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(プラント温度)と操作量(目標バルブ開度)とを用いて、PIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測できる。
 前述したように、PIDゲイン値1の決定には、例えば、IFT、FRITなどの方法を用いることができ、これらの方法は、最適化問題に帰着するが、IFTは、最適化の過程において、その都度、制御対象にPIDゲイン値を適用する必要があるが、FRITは、最適化の過程はオフラインで処理が可能である。特に、オフラインでPIDゲイン値1の最適化が可能なFRITの場合は、本実施例によって、最適化したPIDゲイン値1を適用した結果(性能)もオフラインで予測可能となる。
 また、予測した制御対象からの出力のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上か否かで、PIDゲイン値1の妥当性を判定するので、制御対象からの出力が目標値から想定以上にずれることを防止できる。
 以上、本実施例によれば、制御対象出力の観点で、PIDゲイン値の妥当性を当該ゲイン値適用前に検証することによって、制御システムへの悪影響を回避でき、さらに制御システムの性能を安定させることができ、当該システムの信頼性を高められる。より具体的には、プラント7の効率的な運用と安全な運用を両立できる。
 <実施例5>
 本実施例においては、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する制御装置1について示す。
 また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。
 また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とから、前記PID制御器6の入力値e_1を求め、前記制御対象の出力値y_0と前記PID制御器6の入力値e_1の和である制御目標r_1を所望の出力値演算部2の制御目標としたときの、前記制御対象の所望の出力値yd_1を演算し、前記制御対象の出力値y_0と前記所望の出力値yd_1との差d_1を演算し、任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の所望の出力値yd_aに前記演算された差d_1を足した値を、前記任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の出力値y_1とする。
 また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定値に達するまでの応答時間が所定範囲にない場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。
 また、制御装置1は、プラント7を制御する装置である。
 図1は、制御装置1の中心機能を示す図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。図2は、制御装置1のシステム図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。
図9は、制御装置1と制御装置1によって制御されるプラント7を示しているが、実施例2と同じであるので、詳述しない。
 以下、各処理の詳細を説明する。
 <所望の出力値演算部(図4)>
 所望の出力値演算部2は、制御目標に基づいて、制御対象の出力(プラント7の温度)の所望のプロフィールを演算する。具体的には図4に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <PID制御器ゲイン値調整部(図5)>
 PID制御器ゲイン値調整部3は、PID制御器6のゲイン値を調整する。具体的には図5に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <制御対象出力予測部(図13)>
 制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(プラント温度Tdeg_0プロフィール)及びプラント温度Tdeg_0プロフィールに対応する操作量(目標バルブ開度TgVOプロフィール)とを用いて、調整されたPIDゲイン値を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。具体的には図13に示すように、実施例4と同じなので、詳述しない。
 <PIDゲイン値適用判定部(図14)>
 PIDゲイン値適用判定部5は、制御対象出力予測部4で演算された制御対象出力予測値のオーバーシュート量及びアンダーシュート量が所定範囲にあるか否かを判定し、オーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定範囲にない場合、調整されたPIDゲイン値を実際に適用することを禁止し、現行のPIDゲイン値を引き続き使用する。具体的には図14に示す処理を実行する。
・Tdeg_1_estが、所定値K1_Tdeg_1_estに達するまでの応答時間が所定範囲ない場合、f_Kpid_NG=1とする。
・それ以外の場合、 f_Kpid_NG=0とする。
 <PID制御器(図8)>
 PID制御器6は、PID制御の処理を実行する。また、PIDゲイン値適用判定部5による判定結果に応じて、PIDゲイン値を決定する。具体的には図8に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 本実施例の制御装置1は、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する。また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とから、前記PID制御器6の入力値e_1を求め、前記制御対象の出力値y_0と前記PID制御器6の入力値e_1の和である制御目標r_1を所望の出力値演算部2の制御目標としたときの、前記制御対象の所望の出力値yd_1を演算し、前記制御対象の出力値y_0と前記所望の出力値yd_1との差d_1を演算し、任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の所望の出力値yd_aに前記演算された差d_1を足した値を、前記任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の出力値y_1とする。また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定値に達するまでの応答時間が所定範囲にないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。また、制御装置1は、プラント7を制御する装置である。
 このため、制御対象出力予測部4では、PIDゲイン値1とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(プラント温度)と操作量(目標バルブ開度)とを用いて、PIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測できる。
 前述したように、PIDゲイン値1の決定には、例えば、IFT、FRITなどの方法を用いることができ、これらの方法は、最適化問題に帰着するが、IFTは、最適化の過程において、その都度、制御対象にPIDゲイン値を適用する必要があるが、FRITは、最適化の過程はオフラインで処理が可能である。特に、オフラインでPIDゲイン値1の最適化が可能なFRITの場合は、本実施例によって、最適化したPIDゲイン値1を適用した結果(性能)もオフラインで予測可能となる。
 また、予測した制御対象からの出力が所定値に達するまでの応答時間が所定範囲にあるか否かで、PIDゲイン値1の妥当性を判定するので、制御対象からの出力の応答性が想定よりずれることを防止できる。
 以上、本実施例によれば、制御対象出力の観点で、PIDゲイン値の妥当性を当該ゲイン値適用前に検証することによって、制御システムへの悪影響を回避でき、さらに制御システムの性能を安定させることができ、当該システムの信頼性を高められる。より具体的には、プラント7の効率的な運用と安全な運用を両立できる。
 <実施例6>
 本実施例においては、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する制御装置1について示す。
 また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。
 また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0と前記制御対象の出力値y_0とを得たときの制御目標r_0と、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPIDゲイン値(Kp_0,Ki_0,Kd_0)とに基づいて、前記制御対象の伝達特性Gを演算し、任意の制御目標r_aと(前記制御対象の出力値y_0を得たときの制御目標r_0と)前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)と前記制御対象の伝達特性Gとに基づいて、前記制御目標r_aのときの前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。
 また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1を求めた時の制御目標r_bを用いて、前記制御対象の所望の出力値yd_bを演算し、前記予測された制御対象の出力値y_1と前記制御対象の所望の出力値yd_bとの誤差d_2を演算し、前記誤差d_2の最大値又は前記誤差d_2の積算値又は前記誤差の二乗和が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。
 また、制御装置1は、プラント7を制御する装置である。
 図1は、制御装置1の中心機能を示す図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。図2は、制御装置1のシステム図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 図15は、制御装置1と制御装置1によって制御されるプラント7を示す図である。本実施例のPIDゲイン値適用判定部5は、制御対象出力予測値に加えて、出力予測に用いた制御目標も用いて、制御対象出力予測値が所定条件を満たしているか否かを判定し、制御対象出力予測値が所定条件を満たしていない場合、調整されたPIDゲイン値を実際に適用することを禁止し、現行のPIDゲイン値を引き続き使用する。それ以外は、実施例1と同じなので、詳述しない。
 以下、各処理の詳細を説明する。
 <所望の出力値演算部(図4)>
 所望の出力値演算部2は、制御目標に基づいて、制御対象の出力(プラント7の温度)の所望のプロフィールを演算する。具体的には図4に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <PID制御器ゲイン値調整部(図5)>
 PID制御器ゲイン値調整部3は、PID制御器6のゲイン値を調整する。具体的には図5に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <制御対象出力予測部(図16)>
 制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(プラント温度Tdeg_0プロフィール)及びプラント温度Tdeg_0プロフィールを得たときのPIDゲイン値0(Kp_0,Ki_0,Kd_0)とを用いて、調整されたPIDゲイン値を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。具体的には図16に示され、Tg_Tdeg_b(出力予測に用いた制御目標)も出力する処理以外は、実施例1と同じなので詳述しない。
 <PIDゲイン値適用判定部(図17)>
 PIDゲイン値適用判定部5は、制御対象からの出力予測値を求めた時の制御目標を用いて、所望の出力を演算し、当該値と制御対象からの出力予測値との誤差が所定条件を満たさない場合、調整されたPIDゲイン値を実際に適用することを禁止し、現行のPIDゲイン値を引き続き使用する。具体的には図17に示す処理を実行する。
・Tg_Tdeg_b(出力予測に用いた制御目標)に、所望の出力値演算部2で用いた伝達関数を適用し、De_Tdeg_b(所望のプラント温度)を求める。
・Tdeg_1_est(プラント温度予測値)とDe_Tdeg_b(所望のプラント温度)との差をd_2(誤差)とする。
・|d_2|≧K_d_2のとき、f_Kpid_NG=1とする。
・それ以外のとき、f_Kpid_NG=0とする。
 又は、d_2の二乗和が所定値以上のとき、f_Kpid_NG=1としてもよい。
 <PID制御器(図8)>
 PID制御器6は、PID制御の処理を実行する。また、PIDゲイン値適用判定部5による判定結果に応じて、PIDゲイン値を決定する。具体的には図8に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 本実施例の制御装置1は、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する。また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とから、前記PID制御器6の入力値e_1を求め、前記制御対象の出力値y_0と前記PID制御器6の入力値e_1の和である制御目標r_1を所望の出力値演算部2の制御目標としたときの、前記制御対象の所望の出力値yd_1を演算し、前記制御対象の出力値y_0と前記所望の出力値yd_1との差d_1を演算し、任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の所望の出力値yd_aに前記演算された差d_1を足した値を、前記任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の出力値y_1とする。また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1を求めた時の制御目標r_bで、前記制御対象の所望の出力値yd_bを演算し、前記予測された制御対象の出力値y_1と前記制御対象の所望の出力値yd_bとの誤差d_2を演算し、前記誤差d_2の最大値又は前記誤差d_2の積算値又は誤差の二乗和が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。また、制御装置1は、プラント7を制御する装置である。
 このため、制御対象出力予測部4では、PIDゲイン値1とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(プラント温度)及び操作量(目標バルブ開度)とを用いて、PIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測できる。
 前述したように、PIDゲイン値1の決定には、例えば、IFT、FRITなどの方法を用いることができ、これらの方法は、最適化問題に帰着するが、IFTは、最適化の過程において、その都度、制御対象にPIDゲイン値を適用する必要があるが、FRITは、最適化の過程はオフラインで処理が可能である。特に、オフラインでPIDゲイン値1の最適化が可能なFRITの場合は、本実施例によって、最適化したPIDゲイン値1を適用した結果(性能)もオフラインで予測可能となる。
 また、予測した制御対象からの出力と所望の出力との誤差に基づいて、PIDゲイン値1の妥当性を判定するので、制御領域全体に渡って、制御誤差が想定より大きくなることを防止できる。
 以上、本実施例によれば、制御対象出力の観点で、PIDゲイン値の妥当性を当該ゲイン値適用前に検証することによって、制御システムへの悪影響を回避でき、さらに制御システムの性能を安定させることができ、当該システムの信頼性を高められる。より具体的には、プラント7の効率的な運用と安全な運用を両立できる。
 <実施例7>
 本実施例においては、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する制御装置1について示す。
 また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。
 また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とから、前記PID制御器6の入力値e_1を求め、前記制御対象の出力値y_0と前記PID制御器6の入力値e_1の和である制御目標r_1を所望の出力値演算部2の制御目標としたときの、前記制御対象の所望の出力値yd_1を演算し、前記制御対象の出力値y_0と前記所望の出力値yd_1との差d_1を演算し、任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の所望の出力値yd_aに前記演算された差d_1を足した値を、前記任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の出力値y_1とする。
 また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記差d_1が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。
 また、制御装置1は、プラント7を制御する装置である。
 図1は、制御装置1の中心機能を示す図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。図2は、制御装置1のシステム図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 図18は、制御装置1と制御装置1によって制御されるプラント7を示す図である。本実施例のPIDゲイン値適用判定部5は、制御対象出力予測値及び予測誤差も用いて、制御対象出力予測値が所定条件を満たしているか否かを判定し、制御対象出力予測値が所定条件を満たしていない場合、調整されたPIDゲイン値を実際に適用することを禁止し、現行のPIDゲイン値を引き続き使用する。それ以外は、実施例4と同じなので、詳述しない。
 以下、各処理の詳細を説明する。
 <所望の出力値演算部(図4)>
 所望の出力値演算部2は、制御目標に基づいて、制御対象の出力(プラント7の温度)の所望のプロフィールを演算する。具体的には図4に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <PID制御器ゲイン値調整部(図5)>
 PID制御器ゲイン値調整部3は、PID制御器6のゲイン値を調整する。具体的には図5に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 <制御対象出力予測部(図19)>
 制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(プラント温度Tdeg_0プロフィール)とプラント温度Tdeg_0プロフィールに対応する操作量(目標バルブ開度TgVOプロフィール)とを用いて、調整されたPIDゲイン値を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。具体的には図19に示されるが、誤差d_1を出力する処理以外は、実施例4と同じなので詳述しない。
 <PIDゲイン値適用判定部(図20)>
 PIDゲイン値適用判定部5は、誤差d_1が所定条件を満たさない場合、調整されたPIDゲイン値を実際に適用することを禁止し、現行のPIDゲイン値を引き続き使用する。具体的には図20に示す処理を実行する。
・|d_1|≧K_d_1の場合、f_Kpid_NG=1とする。
・それ以外の場合、       f_Kpid_NG=0とする。
 また、PIDゲイン値適用判定部5は、d_1の二乗和が所定値以上の場合、f_Kpid_NG=1としてもよい。
 <PID制御器(図8)>
 PID制御器6は、PID制御の処理を実行する。また、PIDゲイン値適用判定部5による判定結果に応じて、PIDゲイン値を決定する。具体的には図8に示すように、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 本実施例の制御装置1は、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する。また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とから、前記PID制御器6の入力値e_1を求め、前記制御対象の出力値y_0と前記PID制御器6の入力値e_1の和である制御目標r_1を所望の出力値演算部2の制御目標としたときの、前記制御対象の所望の出力値yd_1を演算し、前記制御対象の出力値y_0と前記所望の出力値yd_1との差d_1を演算し、任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の所望の出力値yd_aに前記演算された差d_1を足した値を、前記任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の出力値y_1とする。また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記差d_1が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。また、制御装置1は、プラント7を制御する装置である。
 制御対象出力予測部4では、PIDゲイン値1とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(プラント温度)と操作量(目標バルブ開度)とを用いて、PIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測できる。
 前述したように、PIDゲイン値1の決定には、例えば、IFT、FRITなどの方法を用いることができ、これらの方法は、最適化問題に帰着するが、IFTは、最適化の過程において、その都度、制御対象にPIDゲイン値を適用する必要があるが、FRITは、最適化の過程はオフラインで処理が可能である。特に、オフラインでPIDゲイン値1の最適化が可能なFRITの場合は、本実施例によって、最適化したPIDゲイン値1を適用した結果(性能)もオフラインで予測可能となる。
 また、予測した制御対象からの出力と所望の出力との誤差に基づいて、PIDゲイン値1の妥当性を判定するので、制御領域全体に渡って、制御誤差が想定より大きくなることを防止できる。
 以上、本実施例によれば、制御対象出力の観点で、PIDゲイン値の妥当性を当該ゲイン値適用前に検証することによって、制御システムへの悪影響を回避でき、さらに制御システムの性能を安定させることができ、当該システムの信頼性を高められる。より具体的には、プラント7の効率的な運用と安全な運用を両立できる。
 <実施例8>
 本実施例においては、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する制御装置1について示す。
 また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。
 また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とから、前記PID制御器6の入力値e_1を求め、前記制御対象の出力値y_0と前記PID制御器6の入力値e_1の和である制御目標r_1を所望の出力値演算部2の制御目標としたときの、前記制御対象の所望の出力値yd_1を演算し、前記制御対象の出力値y_0と前記所望の出力値yd_1との差d_1を演算し、任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の所望の出力値yd_aに前記演算された差d_1を足した値を、前記任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の出力値y_1とする。
 また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。
 また、制御装置1は、自動運転車8を制御する装置である。
 図1は、制御装置1の中心機能を示す図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。図2は、制御装置1のシステム図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 図21は、制御装置1と制御装置1によって制御される自動運転車8を示す図である。本実施例のPID制御器6は、自動運転車8の速度を制御するための操作量(例えば、目標スロットル開度、目標舵角など)を演算する。
 また、制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1と、PIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(速度)と、操作量(目標スロットル開度)とを用いて、調整されたPIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。ここで、PIDゲイン値0は、PIDゲイン値1の一つ前に調整されたPIDゲイン値であり、RAM14及び記憶装置11の少なくとも一方に記憶される。
 以下、各処理の詳細を説明する。
 <所望の出力値演算部(図22)>
 所望の出力値演算部2は、制御目標に基づいて、制御対象の出力(自動運転車8の速度)の所望のプロフィールを演算する。具体的には図22に示すように、制御目標である目標速度Tg_VSPに対して、例えば伝達関数などを用いて、所望の速度プロフィールDe_VSPを演算する。制御目標は、例えばステップ信号、ランプ信号などが考えられる。
 <PID制御器ゲイン値調整部(図23)>
 PID制御器ゲイン値調整部3は、PID制御器6のゲイン値を調整する。具体的には図23に示すように、速度VSP_0プロフィールと所望の速度De_VSPプロフィールの差異が最も小さくなるように、調整後PIDゲイン暫定値を決める。得られたPID制御器6のPゲイン値、Iゲイン値、Dゲイン値の暫定値をそれぞれKp_1,Ki_1,Kd_1とする。
 速度VSP_0プロフィールと所望の速度De_VSPプロフィールの差を評価する評価関数は、例えば、J2=||VSP_0-De_Tdeg||であるL2ノルム、又は、J1=|VSP_0-De_Tdeg|であるL1ノルムなどがある。
 前述したように、J1、J2を最小化するPIDゲイン値は、例えば、IFT、FRITなどで決定すればよく、PIDゲイン値の決定は、最適化問題に帰着する。最適化のための解法は、ニュートン法、ガウス=ニュートン法などの様々な方法があり、多くの参考文献があるので、ここでは詳述しない。
 なお、本調整処理は、オフライン、オンラインのどちらで行ってもよい。IFTでは、最適化の過程において、その都度、制御対象にPIDゲイン値を適用する必要があるが、FRITでは、最適化の過程はオフラインで処理可能である。
 <制御対象出力予測部(図24)>
 制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(速度VSP_0プロフィール)と速度VSP_0プロフィールに対応する操作量(目標速度TgVSPプロフィール)とを用いて、調整されたPIDゲイン値を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。具体的には図24に示す処理を実行する。
・Tg_VO(目標スロットル開度)とKp_1,Ki_1,Kd_1(PIDゲイン値1)とを用いて、PID制御器逆関数から、e_1(PID制御器6の入力値)を求める。
・VSP_0(速度)にe_1(PID制御器6の入力値)を加算して、Tg_VSP_1(目標速度)を求める。
・Tg_VSP_1(目標速度)に、所望の出力値演算部2で用いた伝達関数を適用し、VSP_1_tilde(速度暫定値)を求める。
・VSP_0(速度)とVSP_1_tilde(速度暫定値)の差であるd_1(予測誤差)を求める。
・任意又は所定の制御目標であるTg_VSP_a(目標速度)に、所望の出力値演算部2で用いた伝達関数を適用し、De_VSP_a(所望の速度)を求める。
・De_VSP_a(所望の速度)にd_1(予測誤差)を加算して、任意又は所定の制御目標のときの制御対象からの出力予測値であるVSP_1_est(速度予測値)を演算する。
 <PIDゲイン値適用判定部(図25)>
 PIDゲイン値適用判定部5は、制御対象出力予測部4で演算された制御対象出力予測値のオーバーシュート量及びアンダーシュート量が所定範囲にあるか否かを判定し、オーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定範囲にない場合、調整されたPIDゲイン値を実際に適用することを禁止し、現行のPIDゲイン値を引き続き使用する。具体的には図25に示す処理を実行する。
・VSP_1_estの制御目標に対するオーバーシュート量OS_VSP_1及びアンダーシュート量US_VSP_1を求める。
・OS_VSP_1≧K_OS_VSP_1又はUS_VSP_1≧K_US_VSP_1の場合、f_Kpid_NG=1とする。
・それ以外の場合、f_Kpid_NG=0とする。
 <PID制御器(図26)>
 PID制御器6は、PID制御の処理を実行する。また、PIDゲイン値適用判定部5による判定結果に応じて、PIDゲイン値を決定する。具体的には図26に示す処理を実行する。
・f_Kpid_NG=0の場合、
 PIDゲイン値は、Kp_1,Ki_1,Kd_1(PIDゲイン値1)とする。
・f_Kpid_NG=1の場合、
 PIDゲイン値は、Kp_0,Ki_0,Kd_0(PIDゲイン値0)とする。
 本実施例の制御装置1は、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する。また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とから、前記PID制御器6の入力値e_1を求め、前記制御対象の出力値y_0と前記PID制御器6の入力値e_1の和である制御目標r_1を所望の出力値演算部2の制御目標としたときの、前記制御対象の所望の出力値yd_1を演算し、前記制御対象の出力値y_0と前記所望の出力値yd_1との差d_1を演算し、任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の所望の出力値yd_aに前記演算された差d_1を足した値を、前記任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の出力値y_1とする。また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。また、制御装置1は、自動運転車8を制御する装置である。
 このため、制御対象出力予測部4は、調整されたPIDゲイン値1とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(速度)と操作量(目標スロットル開度)とを用いて、PIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測できる。
 前述したように、PIDゲイン値1の決定には、例えば、IFT、FRITなどの方法を用いることができ、これらの方法は、最適化問題に帰着するが、IFTは、最適化の過程において、その都度、制御対象にPIDゲイン値を適用する必要があるが、FRITは、最適化の過程はオフラインで処理が可能である。特に、オフラインでPIDゲイン値1の最適化が可能なFRITの場合は、本実施例によって、最適化したPIDゲイン値1を適用した結果(性能)もオフラインで予測可能となる。
 また、予測した制御対象からの出力のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上か否かで、PIDゲイン値1の妥当性を判定するので、制御対象からの出力が目標値から想定以上にずれることを防止できる。
 以上、本実施例によれば、制御対象出力の観点で、PIDゲイン値の妥当性を当該ゲイン値適用前に検証することによって、制御システムへの悪影響を回避でき、さらに制御システムの性能を安定させることができ、当該システムの信頼性を高められる。より具体的には、自動運転車8の効率的な制御と安全な制御を両立できる。
 <実施例9>
 本実施例においては、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する制御装置1について示す。
 また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。
 また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とから、前記PID制御器6の入力値e_1を求め、前記制御対象の出力値y_0と前記PID制御器6の入力値e_1の和である制御目標r_1を所望の出力値演算部2の制御目標としたときの、前記制御対象の所望の出力値yd_1を演算し、前記制御対象の出力値y_0と前記所望の出力値yd_1との差d_1を演算し、任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の所望の出力値yd_aに前記演算された差d_1を足した値を、前記任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の出力値y_1とする。
 また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。
 また、制御装置1は、ロボット9を制御する装置である。
 図1は、制御装置1の中心機能を示す図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。図2は、制御装置1のシステム図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 図27は、制御装置1と制御装置1によって制御されるロボット9を示す図である。本実施例のPID制御器6は、ロボット9の位置を制御するための操作量(例えば、目標モーター電流量など)を演算する。
 また、制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1と、PIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(位置)と、操作量(目標モーター電流量)とを用いて、調整されたPIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。
 以下、各処理の詳細を説明する。
 <所望の出力値演算部(図28)>
 所望の出力値演算部2は、制御目標に基づいて、制御対象の出力(ロボット9の位置)の所望のプロフィールを演算する。具体的には図28に示すように、制御目標である目標位置Tg_POSに対して、例えば伝達関数などを用いて、所望の位置プロフィールDe_POSを演算する。制御目標は例えばステップ信号、ランプ信号などが考えられる。
 <PID制御器ゲイン値調整部(図29)>
 PID制御器ゲイン値調整部3は、PID制御器6のゲイン値を調整する。具体的には図29に示すように、位置POS_0プロフィールと所望の位置De_POSプロフィールの差異が最も小さくなるように、調整後PIDゲイン暫定値を決める。得られたPID制御器6のPゲイン値、Iゲイン値、Dゲイン値の暫定値をそれぞれKp_1,Ki_1,Kd_1とする。
 位置POS_0プロフィールと所望の位置De_POSプロフィールの差を評価する評価関数は、例えば、J2=||POS_0-De_POS||であるL2ノルム、又は、J1=|POS_0-De_POS|であるL1ノルムなどがある。
 前述したように、J1、J2を最小化するPIDゲイン値は、例えば、IFT、FRITなどで決定すればよく、PIDゲイン値の決定は、最適化問題に帰着する。最適化のための解法は、ニュートン法、ガウス=ニュートン法などの様々な方法があり、多くの参考文献があるので、ここでは詳述しない。
 なお、本調整処理は、オフライン、オンラインのどちらで行ってもよい。IFTでは、最適化の過程において、その都度、制御対象にPIDゲイン値を適用する必要があるが、FRITでは、最適化の過程はオフラインで処理可能である。
 <制御対象出力予測部(図30)>
 制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(位置POS_0プロフィール)及び位置POS_0プロフィールに対応する操作量(目標モーター電流量Tg_Icプロフィール)とを用いて、調整されたPIDゲイン値を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。具体的には図30に示す処理を実行する。
・Tg_Ic(目標モーター電流量)とKp_1,Ki_1,Kd_1(PIDゲイン値1)を用いて、PID制御器逆関数から、e_1(PID制御器6の入力値)を求める。
・POS_0(位置)にe_1(PID制御器6の入力値)を加算して、Tg_POS_1(目標位置)を求める。
・Tg_POS_1(目標位置)に、所望の出力値演算部2で用いた伝達関数を適用し、POS_1_tilde(位置暫定値)を求める。
・POS_0(位置)とPOS_1_tilde(位置暫定値)の差であるd_1(予測誤差)を求める。
・任意又は所定の制御目標であるTg_POS_a(目標位置)に、所望の出力値演算部2で用いた伝達関数を適用し、De_POS_a(所望の位置)を求める。
・De_POS_a(所望の位置)にd_1(予測誤差)を加算して、任意又は所定の制御目標のときの制御対象からの出力予測値であるPOS_1_est(位置予測値)を演算する。
 <PIDゲイン値適用判定部(図31)>
 PIDゲイン値適用判定部5は、制御対象出力予測部4で演算された制御対象出力予測値のオーバーシュート量及びアンダーシュート量が所定範囲にあるか否かを判定し、オーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定範囲にない場合、調整されたPIDゲイン値を実際に適用することを禁止し、現行のPIDゲイン値を引き続き使用する。具体的には図31に示す処理を実行する。
・POS_1_estの制御目標に対するオーバーシュート量OS_POS_1及びアンダーシュート量US_POS_1を求める。
・OS_POS_1≧K_OS_POS_1又はUS_POS_1≧K_US_POS_1の場合、f_Kpid_NG=1とする。
・それ以外の場合、f_Kpid_NG=0とする。
 <PID制御器(図32)>
 PID制御器6は、PID制御の処理を実行する。また、PIDゲイン値適用判定部5による判定結果に応じて、PIDゲイン値を決定する。具体的には図32に示す処理を実行する。
・f_Kpid_NG=0の場合、
 PIDゲイン値は、Kp_1,Ki_1,Kd_1(PIDゲイン値1)とする。
・f_Kpid_NG=1の場合、
 PIDゲイン値は、Kp_0,Ki_0,Kd_0(PIDゲイン値0)とする。
 本実施例の制御装置1は、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する。また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とから、前記PID制御器6の入力値e_1を求め、前記制御対象の出力値y_0と前記PID制御器6の入力値e_1の和である制御目標r_1を所望の出力値演算部2の制御目標としたときの、前記制御対象の所望の出力値yd_1を演算し、前記制御対象の出力値y_0と前記所望の出力値yd_1との差d_1を演算し、任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の所望の出力値yd_aに前記演算された差d_1を足した値を、前記任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の出力値y_1とする。また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。また、制御装置1は、ロボット9を制御する装置である。
 このため、制御対象出力予測部4では、調整されたPIDゲイン値1とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(位置)及び操作量(目標モーター電流量)とを用いて、PIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測できる。
 前述したように、PIDゲイン値1の決定には、例えば、IFT、FRITなどの方法を用いることができ、これらの方法は、最適化問題に帰着するが、IFTは、最適化の過程において、その都度、制御対象にPIDゲイン値を適用する必要があるが、FRITは、最適化の過程はオフラインで処理が可能である。特に、オフラインでPIDゲイン値1の最適化が可能なFRITの場合は、本実施例によって、最適化したPIDゲイン値1を適用した結果(性能)もオフラインで予測可能となる。
 以上、本実施例によれば、制御対象出力の観点で、PIDゲイン値の妥当性を当該ゲイン値適用前に検証することによって、制御システムへの悪影響を回避でき、さらに制御システムの性能を安定させることができ、当該システムの信頼性を高められる。より具体的には、ロボット9の効率的な運用と安全な運用を両立できる。
 <実施例10>
 本実施例においては、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する制御装置1について示す。
 また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。
 また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とから、前記PID制御器6の入力値e_1を求め、前記制御対象の出力値y_0と前記PID制御器6の入力値e_1の和である制御目標r_1を所望の出力値演算部2の制御目標としたときの、前記制御対象の所望の出力値yd_1を演算し、前記制御対象の出力値y_0と前記所望の出力値yd_1との差d_1を演算し、任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の所望の出力値yd_aに前記演算された差d_1を足した値を、前記任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の出力値y_1とする。
 また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。
 また、制御装置1は、ドローン10を制御する装置である。
 図1は、制御装置1の中心機能を示す図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。図2は、制御装置1のシステム図であり、実施例1と同じであるので、詳述しない。
 図33は、制御装置1と制御装置1によって制御されるドローン10を示す図である。本実施例のPID制御器6は、ドローン10の位置を制御するための操作量(例えば、各ローターの回転速度など)を演算する。
 また、制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1と、PIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(位置)と、操作量(各ローターの回転速度)とを用いて、調整されたPIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。
 以下、各処理の詳細を説明する。
 <所望の出力値演算部(図34)>
 所望の出力値演算部2は、制御目標に基づいて、制御対象の出力(ドローン10の飛行速度)の所望のプロフィールを演算する。具体的には図34に示すように、制御目標である目標飛行速度Tg_FSPに対して、例えば伝達関数などを用いて、所望の飛行速度プロフィールDe_FSPを演算する。制御目標は例えばステップ信号、ランプ信号などが考えられる。
 <PID制御器ゲイン値調整部(図35)>
 PID制御器ゲイン値調整部3は、PID制御器6のゲイン値を調整する。具体的には図35に示すように、飛行速度FSP_0プロフィールと所望の位置De_FSPプロフィールの差異が最も小さくなるように、調整後PIDゲイン暫定値を決める。得られたPID制御器6のPゲイン値、Iゲイン値、Dゲイン値の暫定値をそれぞれKp_1,Ki_1,Kd_1とする。
 飛行速度FSP_0プロフィールと所望の位置De_FSPプロフィールの差を評価する評価関数は、例えば、J2=||FSP_0-De_FSP||であるL2ノルム、又は、J1=|FSP_0-De_FSP|であるL1ノルムなどがある。
 前述したように、J1、J2を最小化するPIDゲイン値は、例えば、IFT、FRITなどで決定すればよく、PIDゲイン値の決定は、最適化問題に帰着する。最適化のための解法は、ニュートン法、ガウス=ニュートン法などの様々な方法があり、多くの参考文献があるので、ここでは詳述しない。
 なお、本調整処理は、オフライン、オンラインのどちらで行ってもよい。IFTでは、最適化の過程において、その都度、制御対象にPIDゲイン値を適用する必要があるが、FRITでは、最適化の過程はオフラインで処理可能である。
 <制御対象出力予測部(図36)>
 制御対象出力予測部4は、PID制御器ゲイン値調整部3で調整されたPIDゲイン値1(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(飛行速度FSP_0プロフィール)及び飛行速度FSP_0プロフィールに対応する操作量(目標ローター回転速度Tg_RPMプロフィール)とを用いて、調整されたPIDゲイン値を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測する。具体的には図36に示す処理を実行する。
・Tg_RPM(目標ローター回転速度)とKp_1,Ki_1,Kd_1(PIDゲイン値1)を用いて、PID制御器逆関数から、e_1(PID制御器6の入力値)を求める。
・FSP_0(飛行速度)にe_1(PID制御器6の入力値)を加算して、Tg_FSP_1(目標飛行速度)を求める。
・Tg_FSP_1(目標飛行速度)に、所望の出力値演算部2で用いた伝達関数を適用し、FSP_1_tilde(速度暫定値)を求める。
・FSP_0(飛行速度)とFSP_1_tilde(飛行速度暫定値)の差であるd_1(予測誤差)を求める。
・任意又は所定の制御目標であるTg_FSP_a(目標飛行速度)に、所望の出力値演算部2で用いた伝達関数を適用し、De_FSP_a(所望の飛行速度)を求める。
・De_FSP_a(所望の飛行速度)にd_1(予測誤差)を加算して、任意又は所定の制御目標のときの制御対象からの出力予測値であるFSP_1_est(飛行速度予測値)を演算する。
 <PIDゲイン値適用判定部(図37)>
 PIDゲイン値適用判定部5は、制御対象出力予測部4で演算された制御対象出力予測値のオーバーシュート量及びアンダーシュート量が所定範囲にあるか否かを判定し、オーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定範囲にない場合、調整されたPIDゲイン値を実際に適用することを禁止し、現行のPIDゲイン値を引き続き使用する。具体的には図37に示す処理を実行する。
・FSP_1_estの制御目標に対するオーバーシュート量OS_FSP_1及びアンダーシュート量US_FSP_1を求める。
・OS_FSP_1≧K_OS_FSP_1又はUS_FSP_1≧K_US_FSP_1の場合、f_Kpid_NG=1とする。
・それ以外の場合、f_Kpid_NG=0とする。
 <PID制御器(図38)>
 PID制御器6は、PID制御の処理を実行する。また、PIDゲイン値適用判定部5による判定結果に応じて、PIDゲイン値を決定する。具体的には図38に示す処理を実行する。
・f_Kpid_NG=0の場合、
 PIDゲイン値は、Kp_1,Ki_1,Kd_1(PIDゲイン値1)とする。
・f_Kpid_NG=1の場合、
 PIDゲイン値は、Kp_0,Ki_0,Kd_0(PIDゲイン値0)とする。
 本実施例の制御装置1は、制御対象の所望の出力値ydを演算する所望の出力値演算部2と、前記所望の出力値ydと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器6のゲイン値を調整するPID制御器ゲイン値調整部3と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する制御対象出力予測部4と、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定条件を満たしていないとき、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止するPIDゲイン値適用判定部5とを有する。また、前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を有する。制御対象出力予測部4は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する。また、制御対象出力予測部4は、前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器6の出力値u_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とから、前記PID制御器6の入力値e_1を求め、前記制御対象の出力値y_0と前記PID制御器6の入力値e_1の和である制御目標r_1を所望の出力値演算部2の制御目標としたときの、前記制御対象の所望の出力値yd_1を演算し、前記制御対象の出力値y_0と前記所望の出力値yd_1との差d_1を演算し、任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の所望の出力値yd_aに前記演算された差d_1を足した値を、前記任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の出力値y_1とする。また、PIDゲイン値適用判定部5は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を(実際の制御に)適用することを禁止する。また、制御装置1は、ドローン10を制御する装置である。
 このため、制御対象出力予測部4では、PIDゲイン値1とPIDゲイン値1の調整に用いた制御対象出力(速度)及び操作量(目標速度)とを用いて、PIDゲイン値1を制御対象に実際に適用する前に、制御対象からの出力を予測できる。
 前述したように、PIDゲイン値1の決定には、例えば、IFT、FRITなどの方法を用いることができ、これらの方法は、最適化問題に帰着するが、IFTは、最適化の過程において、その都度、制御対象にPIDゲイン値を適用する必要があるが、FRITは、最適化の過程はオフラインで処理が可能である。特に、オフラインでPIDゲイン値1の最適化が可能なFRITの場合は、本実施例によって、最適化したPIDゲイン値1を適用した結果(性能)もオフラインで予測可能となる。
 以上、本実施例によれば、制御対象出力の観点で、PIDゲイン値の妥当性を当該ゲイン値適用前に検証することによって、制御システムへの悪影響を回避でき、さらに制御システムの性能を安定させることができ、当該システムの信頼性を高められる。より具体的には、ドローン10などの飛行体の効率的な運用と安全な運用を両立できる。
 なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。
 また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
 各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記憶装置、又は、ICカード、SDカード、DVD、BD等の記録媒体に格納することができる。
 また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
1 制御装置
2 所望の出力値演算部
3 PID制御器ゲイン値調整部
4 制御対象出力予測部
5 PIDゲイン値適用判定部
6 PID制御器
7 発電プラント
8 自動運転車
9 ロボット
10 ドローン
11 制御装置の記憶装置
12 制御装置のCPU
13 制御装置のROM
14 制御装置のRAM
15 制御装置のデータバス
16 制御装置の入力回路
17 制御装置の入出力ポート
18 制御装置の出力回路

Claims (11)

  1.  制御対象の所望の出力値y_dを演算する演算部と、
     前記所望の出力値y_dと制御対象の出力値y_0との差が小さくなるように、PID制御器のPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を調整する調整部と、
     前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測する予測部と、
     前記予測された制御対象の出力値y_1が所定の条件を満たしていない場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)の前記制御対象への適用を禁止する判定部とを備えることを特徴とする制御装置。
  2.  請求項1に記載の制御装置であって、
     前記制御対象の出力値y_0を記憶する記憶部を備え、
     前記予測部は、少なくとも、前記記憶された出力値y_0と前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測することを特徴とする制御装置。
  3.  請求項1に記載の制御装置であって、
     前記予測部は、
     前記制御対象の出力値y_0と、当該出力値y_0を得たときのPIDゲイン値から推定される制御目標r_0とを用いて、前記制御対象の伝達特性Gを演算し、
     任意の制御目標r_aを用いて調整されたPIDゲイン値と前記演算された伝達特性Gとに基づいて、前記制御目標r_aのときの調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測することを特徴とする制御装置。
  4.  請求項1に記載の制御装置であって、
     前記予測部は、
     前記制御対象の出力値y_0と、当該出力値y_0を得たときのPID制御器の出力値u_0とを用いて、前記制御対象の伝達特性Gを演算し、
     任意の制御目標r_aを用いて調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)と前記制御対象の伝達特性Gとに基づいて、前記制御目標r_aのときの調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測することを特徴とする制御装置。
  5.  請求項1に記載の制御装置であって、
     前記予測部は、前記制御対象の伝達特性を表す物理モデルと、前記PIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、任意の制御目標のときの調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)を用いた場合の前記制御対象の出力値y_1を予測することを特徴とする制御装置。
  6.  請求項1に記載の制御装置であって、
     前記予測部は、
     前記制御対象の出力値y_0を得たときのPID制御器の出力値u_0と、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)とを用いて、前記PID制御器の入力値e_1を求め、
     当該出力値y_0と前記PID制御器の入力値e_1との和である制御目標r_1を前記制御対象の所望の出力値y_dを前記演算部の制御目標としたときの、前記制御対象の所望の出力値y_d1を演算し、
     当該出力値y_0と前記所望の出力値yd_1との差d_1を演算し、
     任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の所望の出力値yd_aに前記演算された差d_1を足した値を、前記任意の制御目標r_aのときの前記制御対象の出力値y_1とすることを特徴とする制御装置。
  7.  請求項1に記載の制御装置であって、
     前記判定部は、前記予測された制御対象の出力値y_1のオーバーシュート量及びアンダーシュート量の少なくとも一方が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)の前記制御対象への適用を禁止することを特徴とする制御装置。
  8.  請求項1に記載の制御装置であって、
     前記判定部は、前記予測された制御対象の出力値y_1が所定値に達するまでの応答時間が所定範囲にない場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)の前記制御対象への適用を禁止することを特徴とする制御装置。
  9.  請求項3から5のいずれか一つに記載の制御装置であって、
     前記判定部は、
     前記予測された制御対象の出力値y_1を求めた時の制御目標r_bを用いて、前記制御対象の所望の出力値yd_bを演算し、
     前記予測された制御対象の出力値と前記制御対象の所望の出力値yd_bとの誤差d_2を演算し、
     前記誤差d_2の最大値、前記誤差d_2の積算値、又は前記誤差d_2の二乗和が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)の前記制御対象への適用を禁止することを特徴とする制御装置。
  10.  請求項6に記載の制御装置であって、
     前記判定部は、前記差が所定値以上の場合、前記調整されたPIDゲイン値(Kp_1,Ki_1,Kd_1)の前記制御対象への適用を禁止することを特徴とする制御装置。
  11.  請求項1に記載の制御装置であって、
     少なくとも、プラントの温度を制御する装置、自動運転車を制御する装置、ロボットを制御する装置、及び飛行体を制御する装置のいずれかであることを特徴とする制御装置。
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