JPH0922305A - 予見制御機能付加方法 - Google Patents
予見制御機能付加方法Info
- Publication number
- JPH0922305A JPH0922305A JP19245395A JP19245395A JPH0922305A JP H0922305 A JPH0922305 A JP H0922305A JP 19245395 A JP19245395 A JP 19245395A JP 19245395 A JP19245395 A JP 19245395A JP H0922305 A JPH0922305 A JP H0922305A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- equation
- preview
- control
- gain
- state
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Withdrawn
Links
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来の最適予見制御サーボ系等の予見制御方
法では、全状態量を計測不可能の場合に適用できず、Ｆ
Ｂの動きを予見ＦＦゲインに反映できない。また、その
ままの形では一般の出力ＦＢ制御系に対応できない。 【解決手段】 制御対象の伝達関数とＰＩＤパラメータ
とが既知であるＰＩＤ制御系に予見ＦＦ補償を行って目
標値に関する予見制御機能を付加する方法において、Ｐ
ＩＤ制御系をエラーシステムに拡大し、この拡大系に対
応する状態ＦＢゲインを用いて予見ＦＦゲインを算出す
る。制御対象の伝達関数と分母分子が有理関数形式で表
わされる補償器の伝達関数とが既知であるＦＢ制御系に
予見ＦＦ補償を行って目標値に関する予見制御機能を付
加する方法において、前記ＦＢ制御系を制御対象及び補
償器を含むエラーシステムに拡大し、この拡大系に対応
する状態ＦＢゲインを用いて予見ＦＦゲインを算出す
る。
法では、全状態量を計測不可能の場合に適用できず、Ｆ
Ｂの動きを予見ＦＦゲインに反映できない。また、その
ままの形では一般の出力ＦＢ制御系に対応できない。 【解決手段】 制御対象の伝達関数とＰＩＤパラメータ
とが既知であるＰＩＤ制御系に予見ＦＦ補償を行って目
標値に関する予見制御機能を付加する方法において、Ｐ
ＩＤ制御系をエラーシステムに拡大し、この拡大系に対
応する状態ＦＢゲインを用いて予見ＦＦゲインを算出す
る。制御対象の伝達関数と分母分子が有理関数形式で表
わされる補償器の伝達関数とが既知であるＦＢ制御系に
予見ＦＦ補償を行って目標値に関する予見制御機能を付
加する方法において、前記ＦＢ制御系を制御対象及び補
償器を含むエラーシステムに拡大し、この拡大系に対応
する状態ＦＢゲインを用いて予見ＦＦゲインを算出す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、サーボ系やメカト
ロ機器、プロセス制御等の分野において、目標値や外乱
などの未来情報を有効に用いて制御性能を向上させるた
めの予見制御機能付加方法に関する。
ロ機器、プロセス制御等の分野において、目標値や外乱
などの未来情報を有効に用いて制御性能を向上させるた
めの予見制御機能付加方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、予見制御には種々の方法が提案さ
れている。第１に、最も基本的な方法として、最適レギ
ュレータを基本とする状態フィードバック（ＦＢ）制御
に、予めわかっている目標値または外乱の未来情報を利
用するフィードフォワード（ＦＦ）制御を付加した最適
予見サーボ系と呼ばれるものがある（“デイジタル予見
制御”(土谷・江上，産業図書(株)，ｐｐ．３９〜４
６，１９９３)）。
れている。第１に、最も基本的な方法として、最適レギ
ュレータを基本とする状態フィードバック（ＦＢ）制御
に、予めわかっている目標値または外乱の未来情報を利
用するフィードフォワード（ＦＦ）制御を付加した最適
予見サーボ系と呼ばれるものがある（“デイジタル予見
制御”(土谷・江上，産業図書(株)，ｐｐ．３９〜４
６，１９９３)）。
【０００３】これは、目標値と制御量との偏差を含む状
態量と操作量とに関する２次形式評価関数を最小にする
ような予見制御入力を求めるもので、これにより、ＦＢ
のゲイン及びＦＦのゲインを同時に算出する。この方法
においては、ＦＢによる安定性を保証し、目標値への追
随性や操作量のピーク値の低減を期待することができ
る。
態量と操作量とに関する２次形式評価関数を最小にする
ような予見制御入力を求めるもので、これにより、ＦＢ
のゲイン及びＦＦのゲインを同時に算出する。この方法
においては、ＦＢによる安定性を保証し、目標値への追
随性や操作量のピーク値の低減を期待することができ
る。
【０００４】予見ＦＦゲインを求めるに当たり、上記第
１の方法では、ＦＢ制御系を最適レギュレータ手法によ
り求めた状態フィードバックの場合以外には使えない。
そこで第２の方法として、最適レギュレータ手法以外の
方法により構成されたＦＢにも適用できるように、第１
の方法とは異なって目標値と制御量との偏差を含む状態
量とＦＦによる操作量とに関する２次形式評価関数を最
小にするように、ＦＦの制御則を変えることなく予見Ｆ
Ｆゲインを算出する方法がある（同上，ｐｐ．３９〜４
６）。
１の方法では、ＦＢ制御系を最適レギュレータ手法によ
り求めた状態フィードバックの場合以外には使えない。
そこで第２の方法として、最適レギュレータ手法以外の
方法により構成されたＦＢにも適用できるように、第１
の方法とは異なって目標値と制御量との偏差を含む状態
量とＦＦによる操作量とに関する２次形式評価関数を最
小にするように、ＦＦの制御則を変えることなく予見Ｆ
Ｆゲインを算出する方法がある（同上，ｐｐ．３９〜４
６）。
【０００５】ここで、予め設計された出力フィードバッ
ク制御系に対し、予見制御だけを設計するには上記第２
の方法などがあるが、この場合、Ｉ−ＰＤディジタル制
御系のように微分動作を出力の差分を用いて演算する場
合には、このままでは使えない。従って、出力のｎステ
ップ過去値までを新たな状態量として導入し、これに積
分補償器を含めた拡大状態方程式を作ってその系に対し
予見制御設計を行う方法がある（“計測自動制御学会論
文集”(愛田，ＶＯＬ.２４，ＮＯ.１１，ｐｐ１１２９
〜１１３６，１９８８)）
ク制御系に対し、予見制御だけを設計するには上記第２
の方法などがあるが、この場合、Ｉ−ＰＤディジタル制
御系のように微分動作を出力の差分を用いて演算する場
合には、このままでは使えない。従って、出力のｎステ
ップ過去値までを新たな状態量として導入し、これに積
分補償器を含めた拡大状態方程式を作ってその系に対し
予見制御設計を行う方法がある（“計測自動制御学会論
文集”(愛田，ＶＯＬ.２４，ＮＯ.１１，ｐｐ１１２９
〜１１３６，１９８８)）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】第１の方法は、状態Ｆ
Ｂを基本とするものであり、全状態量を計測できない場
合にはそのままの形では適用できない。また、第２の方
法は、ＦＦのみの操作量を２次形式評価関数によって評
価しており、この場合、ＦＢの特性は無視してしまうの
でＦＢの動きを予見ＦＦゲインに反映できない。
Ｂを基本とするものであり、全状態量を計測できない場
合にはそのままの形では適用できない。また、第２の方
法は、ＦＦのみの操作量を２次形式評価関数によって評
価しており、この場合、ＦＢの特性は無視してしまうの
でＦＢの動きを予見ＦＦゲインに反映できない。
【０００７】更に、第３の方法において、Ｉ−ＰＤ制御
系の完全フィードバック補償の形は状態ＦＢ補償と等価
になると考えられ、Ｉ−ＰＤ制御系は一種の状態ＦＢ制
御系と考えることができる。このため、この形のままで
は一般の出力ＦＢ制御系には対応できない。
系の完全フィードバック補償の形は状態ＦＢ補償と等価
になると考えられ、Ｉ−ＰＤ制御系は一種の状態ＦＢ制
御系と考えることができる。このため、この形のままで
は一般の出力ＦＢ制御系には対応できない。
【０００８】本発明は上記課題を解決するためになされ
たもので、その目的とするところは、既に設計されてい
る様々な出力ＦＢ制御系に対し、そのＦＢ補償器を変更
することなく予見制御機能を付加することができる予見
制御機能付加方法を提供することにある。
たもので、その目的とするところは、既に設計されてい
る様々な出力ＦＢ制御系に対し、そのＦＢ補償器を変更
することなく予見制御機能を付加することができる予見
制御機能付加方法を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１記載の発明は、制御対象の伝達関数とＰＩ
Ｄパラメータとが既知であるＰＩＤ制御系に予見フィー
ドフォワード補償を行って目標値に関する予見制御機能
を付加する方法において、前記ＰＩＤ制御系をエラーシ
ステムに拡大し、前記ＰＩＤパラメータに基づき拡大エ
ラーシステムに対応する状態フィードバックゲインを算
出してこの状態フィードバックゲインを用いて予見フィ
ードフォワードゲインを算出するものである。
め、請求項１記載の発明は、制御対象の伝達関数とＰＩ
Ｄパラメータとが既知であるＰＩＤ制御系に予見フィー
ドフォワード補償を行って目標値に関する予見制御機能
を付加する方法において、前記ＰＩＤ制御系をエラーシ
ステムに拡大し、前記ＰＩＤパラメータに基づき拡大エ
ラーシステムに対応する状態フィードバックゲインを算
出してこの状態フィードバックゲインを用いて予見フィ
ードフォワードゲインを算出するものである。
【００１０】また、請求項２記載の発明は、制御対象の
伝達関数と分母分子が有理関数形式にて表わされる補償
器の伝達関数とが既知であるフィードバック制御系に予
見フィードフォワード補償を行って目標値に関する予見
制御機能を付加する方法において、フィードバック制御
系を制御対象及び補償器を含むエラーシステムに拡大
し、この拡大エラーシステムに対応する状態フィードバ
ックゲインを算出してこの状態フィードバックゲインを
用いて予見フィードフォワードゲインを算出するもので
ある。
伝達関数と分母分子が有理関数形式にて表わされる補償
器の伝達関数とが既知であるフィードバック制御系に予
見フィードフォワード補償を行って目標値に関する予見
制御機能を付加する方法において、フィードバック制御
系を制御対象及び補償器を含むエラーシステムに拡大
し、この拡大エラーシステムに対応する状態フィードバ
ックゲインを算出してこの状態フィードバックゲインを
用いて予見フィードフォワードゲインを算出するもので
ある。
【００１１】
【作用】まず、請求項１記載の発明の作用を説明する。
請求項１記載の発明では、図３に示すようなＰＩＤ制御
系に予見制御機能を付加するものとする。なお、図３に
おいて、ｒは目標値、ｅは誤差信号（制御偏差）、ｕは
操作量、ｙは制御量であり、制御対象Ｐは数式１に示す
ような伝達関数Ｐ（ｓ）によってモデル化できるものと
する。数式１において、ａ1〜ａn，ｂ1〜ｂnは係数、ｓ
はラプラス演算子である。
請求項１記載の発明では、図３に示すようなＰＩＤ制御
系に予見制御機能を付加するものとする。なお、図３に
おいて、ｒは目標値、ｅは誤差信号（制御偏差）、ｕは
操作量、ｙは制御量であり、制御対象Ｐは数式１に示す
ような伝達関数Ｐ（ｓ）によってモデル化できるものと
する。数式１において、ａ1〜ａn，ｂ1〜ｂnは係数、ｓ
はラプラス演算子である。
【００１２】
【数１】
【００１３】この制御対象Ｐを、数式２に示す連続形状
態方程式に変換する。但し、係数行列Ａ’，Ｂ’，Ｃ’
は数式３に示すとおりであり、数式３においてＩrはｒ
行ｒ列の単位行列である。
態方程式に変換する。但し、係数行列Ａ’，Ｂ’，Ｃ’
は数式３に示すとおりであり、数式３においてＩrはｒ
行ｒ列の単位行列である。
【００１４】
【数２】
【００１５】
【数３】
【００１６】数式２をサンプリング周期Δｔで離散化
し、離散形状態方程式である数式４に変換する。また、
誤差信号ｅ（ｋ）を数式５により表わすものとする。な
お、数式４における係数Ａ，Ｂ，Ｃは数式６に示すとお
りである。
し、離散形状態方程式である数式４に変換する。また、
誤差信号ｅ（ｋ）を数式５により表わすものとする。な
お、数式４における係数Ａ，Ｂ，Ｃは数式６に示すとお
りである。
【００１７】
【数４】
【００１８】
【数５】
【００１９】
【数６】
【００２０】これらの数式において、 ｘ（ｋ）：状態変数（ｎ×１）， ｙ（ｋ）：出力変数（ｍ×１）， ｕ（ｋ）：入力変数（ｒ×１）， Ｒ（ｋ）：目標値信号（ｍ×１）， Ａ：ｎ×ｎ， Ｂ：ｎ×ｒ， Ｃ：ｎ×ｍ （ｎ，ｒ，ｍはそれぞれ状態変数の数、入力変数の数、
出力変数の数であり、ｒ≧ｍ）とする。また、数式２で
表わされる系は可制御・可観測であるとする。
出力変数の数であり、ｒ≧ｍ）とする。また、数式２で
表わされる系は可制御・可観測であるとする。
【００２１】ここで、偏差及び１ステップ前の偏差をそ
れぞれｅ（ｋ），ｅ1（ｋ）とし、その状態量を付加し
たエラーシステムへ拡大すると数式７が得られ、これを
書き替えて数式８が得られる。但し、数式８における係
数行列Φ，Ｇ，ＧRは数式９のとおりである。
れぞれｅ（ｋ），ｅ1（ｋ）とし、その状態量を付加し
たエラーシステムへ拡大すると数式７が得られ、これを
書き替えて数式８が得られる。但し、数式８における係
数行列Φ，Ｇ，ＧRは数式９のとおりである。
【００２２】
【数７】
【００２３】
【数８】
【００２４】
【数９】
【００２５】更に、離散化したＰＩＤ補償器の制御則を
展開していくと、数式１０となる。この数式１０におい
て、ＫPは比例ゲイン、ＫIは積分ゲイン、ＫD1は微分ゲ
イン、ＴIは積分時間、ＴD1は微分時間である。また、
数式１１を条件とする。
展開していくと、数式１０となる。この数式１０におい
て、ＫPは比例ゲイン、ＫIは積分ゲイン、ＫD1は微分ゲ
イン、ＴIは積分時間、ＴD1は微分時間である。また、
数式１１を条件とする。
【００２６】
【数１０】
【００２７】
【数１１】
【００２８】この時のＰＩＤ予見制御系のブロック線図
を図４に示す。この図４において、ｚ-1はサンプリング
遅れ演算子である。
を図４に示す。この図４において、ｚ-1はサンプリング
遅れ演算子である。
【００２９】ここで、目標値変化に対する予見制御の場
合を考える。すなわち、予見フィードフォワード項の設
計を、数式１２に示すように現在時刻からＭＲステップ
未来までの目標値が既知であるとして誤差項及び予見入
力項を含む２次形式評価関数Ｊ’を定義し、この評価関
数Ｊ’を最小にすることを考える。但し、制御入力Δｕ
（ｔ）は数式１３に示すとおりである。これらの数式１
２、１３において、Ｑ，Ｈは重み行列、Ｆ1は状態ＦＢ
ゲイン、Ｆ1Rは予見ＦＦゲインである。
合を考える。すなわち、予見フィードフォワード項の設
計を、数式１２に示すように現在時刻からＭＲステップ
未来までの目標値が既知であるとして誤差項及び予見入
力項を含む２次形式評価関数Ｊ’を定義し、この評価関
数Ｊ’を最小にすることを考える。但し、制御入力Δｕ
（ｔ）は数式１３に示すとおりである。これらの数式１
２、１３において、Ｑ，Ｈは重み行列、Ｆ1は状態ＦＢ
ゲイン、Ｆ1Rは予見ＦＦゲインである。
【００３０】
【数１２】
【００３１】
【数１３】
【００３２】数式１２の第２項目は数式１４のようにな
り、これから、数式１２は数式１５のように変換され
る。
り、これから、数式１２は数式１５のように変換され
る。
【００３３】
【数１４】
【００３４】
【数１５】
【００３５】よって、求める評価関数は数式１６のよう
になる。なお、数式１６のＦ1R’，Δ1R’，Γ1R’は数
式１７に示すとおりである。
になる。なお、数式１６のＦ1R’，Δ1R’，Γ1R’は数
式１７に示すとおりである。
【００３６】
【数１６】
【００３７】
【数１７】
【００３８】但し、これらの数式において、ξ1＝Φ＋
ＧＦ1、リアプノフ方程式 Ｐ1＝η＋ξ1Ｐ1ξ1 Tの解、
η＝Ｑ＋Ｆ1ＨＦ1 Tである。また、Ｒ0はｋ＝０における
ΔＲ（１）＝Ｒ0の目標値変化の値である。数式１６の
評価関数を最小にする予見ゲインＦ1R’は、数式１６を
偏微分することにより数式１８のように求められる。
ＧＦ1、リアプノフ方程式 Ｐ1＝η＋ξ1Ｐ1ξ1 Tの解、
η＝Ｑ＋Ｆ1ＨＦ1 Tである。また、Ｒ0はｋ＝０における
ΔＲ（１）＝Ｒ0の目標値変化の値である。数式１６の
評価関数を最小にする予見ゲインＦ1R’は、数式１６を
偏微分することにより数式１８のように求められる。
【００３９】
【数１８】
【００４０】次いで、請求項２記載の発明の作用を説明
する。請求項２記載の発明では、分母分子が有理関数形
式の伝達関数で表わされる一般補償器を持つＦＢ制御系
に予見制御機能を付加するものとする。図５は、一般補
償器Ｃ（ｓ）及び制御対象Ｐ（ｓ）で表わされたＦＢ制
御系のブロック線図である。制御対象Ｐ（ｓ）を前記同
様に数式１でモデル化し、この離散形状態方程式表現を
数式１９とする。数式１９において、ＡP，ＢP，ＣPは
係数行列である。なお、離散化の手順は数式２から数式
４への変換手順と同様とする。
する。請求項２記載の発明では、分母分子が有理関数形
式の伝達関数で表わされる一般補償器を持つＦＢ制御系
に予見制御機能を付加するものとする。図５は、一般補
償器Ｃ（ｓ）及び制御対象Ｐ（ｓ）で表わされたＦＢ制
御系のブロック線図である。制御対象Ｐ（ｓ）を前記同
様に数式１でモデル化し、この離散形状態方程式表現を
数式１９とする。数式１９において、ＡP，ＢP，ＣPは
係数行列である。なお、離散化の手順は数式２から数式
４への変換手順と同様とする。
【００４１】
【数１９】
【００４２】次に、一般補償器Ｃ（ｓ）を数式２０のよ
うな伝達関数によって定義する。この数式２０におい
て、Ｃａ1〜Ｃａk，Ｃｂ1〜Ｃｂkは係数である。
うな伝達関数によって定義する。この数式２０におい
て、Ｃａ1〜Ｃａk，Ｃｂ1〜Ｃｂkは係数である。
【００４３】
【数２０】
【００４４】予見制御設計を行う上でサーボ系の形にす
るために、図６に示すように一般補償器Ｃ（ｓ）を〔積
分器＋一般補償器Ｃ’〕に分離し、この一般補償器Ｃ’
の離散形状態方程式表現を数式２１とする。この数式２
１において、ＡC’，ＢC’，ＣC’は係数である。離散
化の手順は、数式２から数式４への変換手順と同様であ
る。
るために、図６に示すように一般補償器Ｃ（ｓ）を〔積
分器＋一般補償器Ｃ’〕に分離し、この一般補償器Ｃ’
の離散形状態方程式表現を数式２１とする。この数式２
１において、ＡC’，ＢC’，ＣC’は係数である。離散
化の手順は、数式２から数式４への変換手順と同様であ
る。
【００４５】
【数２１】
【００４６】ここで、数式１９と数式２１とをまとめる
と、数式２２のようになる。そして、この系に対して拡
大エラーシステムを構成すると、数式２３のようにな
る。但し、数式２４を条件とする。
と、数式２２のようになる。そして、この系に対して拡
大エラーシステムを構成すると、数式２３のようにな
る。但し、数式２４を条件とする。
【００４７】
【数２２】
【００４８】
【数２３】
【００４９】
【数２４】
【００５０】このときのＦＢ制御部分の速度形の制御則
は、数式２５のようになる。但し、Δｔはサンプリング
間隔、ＫＩ＝ＴＩ・Δｔ，ＴＩは伝達関数表現における
コントローラの積分器のゲイン、Ｆ1＝［Ｆe Ｆx］
は、この制御系における最適サーボ系ゲインに相当す
る。
は、数式２５のようになる。但し、Δｔはサンプリング
間隔、ＫＩ＝ＴＩ・Δｔ，ＴＩは伝達関数表現における
コントローラの積分器のゲイン、Ｆ1＝［Ｆe Ｆx］
は、この制御系における最適サーボ系ゲインに相当す
る。
【００５１】
【数２５】
【００５２】この一般補償器予見制御系のブロック図を
図７に示す。この図７は、図５に示したＦＢ制御系に基
づき、新たなプラントＡ，Ｂと補償器のゲインＦe，Ｆx
に分解したブロック図である。数式２３に示した拡大エ
ラーシステム及び数式２５のＦ1を用いて、数式１２か
ら数式１８への手順に従って予見制御設計を行う。
図７に示す。この図７は、図５に示したＦＢ制御系に基
づき、新たなプラントＡ，Ｂと補償器のゲインＦe，Ｆx
に分解したブロック図である。数式２３に示した拡大エ
ラーシステム及び数式２５のＦ1を用いて、数式１２か
ら数式１８への手順に従って予見制御設計を行う。
【００５３】
【発明の実施の形態】図１は、請求項１に記載した発明
の実施の形態を示すもので、ＰＩＤ制御系に予見制御機
能を付加する設計演算手順のフローチャートである。以
下、このフローチャートを参照しつつ予見制御系の設計
例を説明する。まず、制御対象Ｐ（ｓ）が例えば数式２
６により表わされるものとして、ＰＩＤ予見制御を考え
る。
の実施の形態を示すもので、ＰＩＤ制御系に予見制御機
能を付加する設計演算手順のフローチャートである。以
下、このフローチャートを参照しつつ予見制御系の設計
例を説明する。まず、制御対象Ｐ（ｓ）が例えば数式２
６により表わされるものとして、ＰＩＤ予見制御を考え
る。
【００５４】
【数２６】
【００５５】はじめに、制御対象Ｐ（ｓ）の係数を入力
し（図１のＳ１０１）、モデルマッチング法により求め
た数式２７のＰＩＤパラメータを入力する（Ｓ１０
２）。
し（図１のＳ１０１）、モデルマッチング法により求め
た数式２７のＰＩＤパラメータを入力する（Ｓ１０
２）。
【００５６】
【数２７】
【００５７】次に、前記数式６により離散形状態方程式
の係数Ａ，Ｂ，Ｃを算出し（Ｓ１０３）、数式９により
拡大エラーシステムの係数行列（Φ，Ｇ，ＧR）を算出
する（Ｓ１０４）。ＰＩＤパラメータを状態ＦＢ制御系
へ変換するために数式２８を演算し（数式２８において
Δｔ＝０．６４）、これを用いて状態ＦＢゲインＦ1を
演算すると数式２９のようになる（Ｓ１０５）。
の係数Ａ，Ｂ，Ｃを算出し（Ｓ１０３）、数式９により
拡大エラーシステムの係数行列（Φ，Ｇ，ＧR）を算出
する（Ｓ１０４）。ＰＩＤパラメータを状態ＦＢ制御系
へ変換するために数式２８を演算し（数式２８において
Δｔ＝０．６４）、これを用いて状態ＦＢゲインＦ1を
演算すると数式２９のようになる（Ｓ１０５）。
【００５８】
【数２８】
【００５９】
【数２９】
【００６０】次いで、重みＱ，Ｈを設定し（Ｓ１０６：
例えばＱ(１，１)＝１，Ｈ＝１）、リアプノフ解Ｐ1及
びΔ1R’，Γ1R’を計算する（Ｓ１０７，Ｓ１０８）。
その後、前記数式１８により予見ＦＦゲインＦ1R’を計
算する（Ｓ１０９）。
例えばＱ(１，１)＝１，Ｈ＝１）、リアプノフ解Ｐ1及
びΔ1R’，Γ1R’を計算する（Ｓ１０７，Ｓ１０８）。
その後、前記数式１８により予見ＦＦゲインＦ1R’を計
算する（Ｓ１０９）。
【００６１】ここで、従来の技術で説明した第２の方法
により予見ＦＦゲインＦ1Rを求めると数式３０のように
なる。また、請求項１の発明の実施の形態により予見Ｆ
ＦゲインＦ1R’を求めると数式３１のようになる。
により予見ＦＦゲインＦ1Rを求めると数式３０のように
なる。また、請求項１の発明の実施の形態により予見Ｆ
ＦゲインＦ1R’を求めると数式３１のようになる。
【００６２】
【数３０】
【００６３】
【数３１】
【００６４】予見制御機能を付加しないＦＢのみ、予見
ＦＦゲインＦ1R及びＦ1R’を用いたそれぞれの制御量の
ステップ応答を図８の，，に、また、この時の操
作量のステップ応答を図９の，，に示す。但し、
予見ステップ数は４であり、目標値のステップ変化は開
始から９．６秒後に与えている。これらの図から、本発
明では応答性能が向上していることがわかる。
ＦＦゲインＦ1R及びＦ1R’を用いたそれぞれの制御量の
ステップ応答を図８の，，に、また、この時の操
作量のステップ応答を図９の，，に示す。但し、
予見ステップ数は４であり、目標値のステップ変化は開
始から９．６秒後に与えている。これらの図から、本発
明では応答性能が向上していることがわかる。
【００６５】次に、図２は請求項２に記載した発明の実
施の形態を示すものであり、一般補償器を持つＦＢ制御
系に予見制御機能を付加する設計演算手順のフローチャ
ートである。以下、このフローチャートを参照しつつ予
見制御系の設計例を説明する。
施の形態を示すものであり、一般補償器を持つＦＢ制御
系に予見制御機能を付加する設計演算手順のフローチャ
ートである。以下、このフローチャートを参照しつつ予
見制御系の設計例を説明する。
【００６６】まず、制御対象（２次安定系）Ｐ（ｓ）を
数式３２に示し、一般補償器Ｃ（ｓ）を数式３３のＨ∞
制御設計によるコントローラとする。
数式３２に示し、一般補償器Ｃ（ｓ）を数式３３のＨ∞
制御設計によるコントローラとする。
【００６７】
【数３２】
【００６８】
【数３３】
【００６９】図２において、はじめに制御対象Ｐ（ｓ）
の係数を入力し（Ｓ２０１）、数式１９における離散形
状態方程式の係数ＡP，ＢP，ＣPを算出する（Ｓ２０
２）。次いで一般補償器Ｃ（ｓ）の係数を入力し（Ｓ２
０３）、予見制御設計のためにサーボ系の形にするべく
積分器を分離して補償器Ｃ（ｓ）を補償器Ｃ（ｓ）’＋
積分器とする（Ｓ２０４）。そして、数式２１に示した
補償器Ｃ（ｓ）’の離散形状態方程式の係数ＡC’，
ＢC’，ＣC’を算出する（Ｓ２０５）。
の係数を入力し（Ｓ２０１）、数式１９における離散形
状態方程式の係数ＡP，ＢP，ＣPを算出する（Ｓ２０
２）。次いで一般補償器Ｃ（ｓ）の係数を入力し（Ｓ２
０３）、予見制御設計のためにサーボ系の形にするべく
積分器を分離して補償器Ｃ（ｓ）を補償器Ｃ（ｓ）’＋
積分器とする（Ｓ２０４）。そして、数式２１に示した
補償器Ｃ（ｓ）’の離散形状態方程式の係数ＡC’，
ＢC’，ＣC’を算出する（Ｓ２０５）。
【００７０】次に、前記ＡP，ＢP及びＡC’，ＢC’をま
とめて新たな制御対象Ａ，Ｂを構成する（Ｓ２０６）。
その後、数式２４における拡大エラーシステムの係数行
列（Φ，Ｇ，ＧR）を算出し（Ｓ２０７）、状態ＦＢゲ
インＦ1（＝［Ｆe Ｆx］）を算出する（Ｓ２０８）。
とめて新たな制御対象Ａ，Ｂを構成する（Ｓ２０６）。
その後、数式２４における拡大エラーシステムの係数行
列（Φ，Ｇ，ＧR）を算出し（Ｓ２０７）、状態ＦＢゲ
インＦ1（＝［Ｆe Ｆx］）を算出する（Ｓ２０８）。
【００７１】なお、数式３３のコントローラにおけるＦ
Ｂ制御の制御則は数式３４に示すとおりである。但し、
ＫＩ＝ＴＩ・Δｔであり、ここではΔｔ＝０．１，ＴＩ
＝０．１０８８からＫＩ＝０．０１０８８である。
Ｂ制御の制御則は数式３４に示すとおりである。但し、
ＫＩ＝ＴＩ・Δｔであり、ここではΔｔ＝０．１，ＴＩ
＝０．１０８８からＫＩ＝０．０１０８８である。
【００７２】
【数３４】
【００７３】この状態ＦＢゲインＦ1による制御則を用
い、重みＱ，Ｈを設定して（Ｓ２０９：例えばＱ(１，
１)＝０．０１，Ｈ＝１）、図１と同様に予見ＦＦゲイ
ンＦ1R’を計算する（Ｓ２１０〜Ｓ２１２）。
い、重みＱ，Ｈを設定して（Ｓ２０９：例えばＱ(１，
１)＝０．０１，Ｈ＝１）、図１と同様に予見ＦＦゲイ
ンＦ1R’を計算する（Ｓ２１０〜Ｓ２１２）。
【００７４】ここで、従来の技術で説明した第２の方法
により予見ＦＦゲインＦ1Rを求めると数式３５のように
なる。また、請求項２の発明の実施の形態により予見Ｆ
ＦゲインＦ1R’を求めると数式３６のようになる。
により予見ＦＦゲインＦ1Rを求めると数式３５のように
なる。また、請求項２の発明の実施の形態により予見Ｆ
ＦゲインＦ1R’を求めると数式３６のようになる。
【００７５】
【数３５】
【００７６】
【数３６】
【００７７】予見制御機能を付加しないＦＢのみ、予見
ＦＦゲインＦ1R及びＦ1R’を用いたそれぞれの制御量の
ステップ応答を図１０の，，に、また、この時の
操作量のステップ応答を図１１の，，に示す。但
し、開始から５秒後に目標値のステップ変化を与えてい
る。また、サンプリング間隔Δｔは前述の如く０．１秒
である。これらの図から、従来技術に対する本発明の優
位性が確認された。
ＦＦゲインＦ1R及びＦ1R’を用いたそれぞれの制御量の
ステップ応答を図１０の，，に、また、この時の
操作量のステップ応答を図１１の，，に示す。但
し、開始から５秒後に目標値のステップ変化を与えてい
る。また、サンプリング間隔Δｔは前述の如く０．１秒
である。これらの図から、従来技術に対する本発明の優
位性が確認された。
【００７８】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、制御対象
の伝達関数とＰＩＤパラメータまたは補償器の伝達関数
が既知であれば、ＰＩＤパラメータや補償器を変更する
ことなく予見ＦＦゲインを算出して各種のＦＢ制御系に
対し予見制御機能を付加することができ、既に稼働して
いるＦＢ制御系を予見サーボ系とすることができる。
の伝達関数とＰＩＤパラメータまたは補償器の伝達関数
が既知であれば、ＰＩＤパラメータや補償器を変更する
ことなく予見ＦＦゲインを算出して各種のＦＢ制御系に
対し予見制御機能を付加することができ、既に稼働して
いるＦＢ制御系を予見サーボ系とすることができる。
【図１】請求項１の発明の実施の形態によるＰＩＤ予見
制御系設計演算手順を示すフローチャートである。
制御系設計演算手順を示すフローチャートである。
【図２】請求項２の発明の実施の形態による一般補償器
予見制御系設計演算手順を示すフローチャートである。
予見制御系設計演算手順を示すフローチャートである。
【図３】請求項１の発明が適用されるＰＩＤ制御系のブ
ロック線図である。
ロック線図である。
【図４】ＰＩＤ予見制御系のブロック線図である。
【図５】請求項２の発明が適用される制御系のブロック
線図である。
線図である。
【図６】図５における一般補償器を分離した制御系のブ
ロック線図である。
ロック線図である。
【図７】一般補償器予見制御系のブロック線図である。
【図８】ＰＩＤ予見制御による制御量のステップ応答を
示す図である。
示す図である。
【図９】ＰＩＤ予見制御による操作量のステップ応答を
示す図である。
示す図である。
【図１０】Ｈ∞制御＋予見制御による制御量のステップ
応答を示す図である。
応答を示す図である。
【図１１】Ｈ∞制御＋予見制御による操作量のステップ
応答を示す図である。
応答を示す図である。
Claims (2)
- 【請求項１】 制御対象の伝達関数とＰＩＤパラメータ
とが既知であるＰＩＤ制御系に予見フィードフォワード
補償を行って目標値に関する予見制御機能を付加する方
法において、 前記ＰＩＤ制御系をエラーシステムに拡大し、前記ＰＩ
Ｄパラメータに基づき拡大エラーシステムに対応する状
態フィードバックゲインを算出してこの状態フィードバ
ックゲインを用いて予見フィードフォワードゲインを算
出することを特徴とする予見制御機能付加方法。 - 【請求項２】 制御対象の伝達関数と分母分子が有理関
数形式にて表わされる補償器の伝達関数とが既知である
フィードバック制御系に予見フィードフォワード補償を
行って目標値に関する予見制御機能を付加する方法にお
いて、 前記フィードバック制御系を制御対象及び補償器を含む
エラーシステムに拡大し、この拡大エラーシステムに対
応する状態フィードバックゲインを算出してこの状態フ
ィードバックゲインを用いて予見フィードフォワードゲ
インを算出することを特徴とする予見制御機能付加方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19245395A JPH0922305A (ja) | 1995-07-05 | 1995-07-05 | 予見制御機能付加方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19245395A JPH0922305A (ja) | 1995-07-05 | 1995-07-05 | 予見制御機能付加方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0922305A true JPH0922305A (ja) | 1997-01-21 |
Family
ID=16291559
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19245395A Withdrawn JPH0922305A (ja) | 1995-07-05 | 1995-07-05 | 予見制御機能付加方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0922305A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103454923A (zh) * | 2013-09-26 | 2013-12-18 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于无源理论的船舶航向海浪滤波方法 |
| WO2020261649A1 (ja) * | 2019-06-28 | 2020-12-30 | オムロン株式会社 | パラメータ調整方法 |
-
1995
- 1995-07-05 JP JP19245395A patent/JPH0922305A/ja not_active Withdrawn
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103454923A (zh) * | 2013-09-26 | 2013-12-18 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于无源理论的船舶航向海浪滤波方法 |
| CN103454923B (zh) * | 2013-09-26 | 2016-03-09 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于无源理论的船舶航向海浪滤波方法 |
| WO2020261649A1 (ja) * | 2019-06-28 | 2020-12-30 | オムロン株式会社 | パラメータ調整方法 |
| JP2021006952A (ja) * | 2019-06-28 | 2021-01-21 | オムロン株式会社 | パラメータ調整方法 |
| US11809148B2 (en) | 2019-06-28 | 2023-11-07 | Omron Corporation | Parameter adjustment method for adjusting control parameters for device that performs servo control |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20020016640A1 (en) | Multi-variable matrix process control | |
| Tham et al. | Soft-sensors for process estimation and inferential control | |
| Yoshitani et al. | Model-based control of strip temperature for the heating furnace in continuous annealing | |
| US5568378A (en) | Variable horizon predictor for controlling dead time dominant processes, multivariable interactive processes, and processes with time variant dynamics | |
| JPH06301406A (ja) | 階層型モデル予測制御システム | |
| JP4908433B2 (ja) | 制御パラメータ調整方法および制御パラメータ調整プログラム | |
| Ilyas et al. | Tuning of conventional PID and fuzzy logic controller using different defuzzification techniques | |
| Gurban et al. | Comparison of modified Smith predictor and PID controller tuned by genetic algorithms for greenhouse climate control | |
| CN112462614A (zh) | 改进的ladrc线性自抗扰控制***及参数整定方法 | |
| Guilandoust et al. | An adaptive estimation algorithm for inferential control | |
| CN104111605B (zh) | 单输入单输出非自衡生产过程的控制器及控制方法 | |
| Mahfouf et al. | Fuzzy model-based predictive control using an ARX structure with feedforward | |
| JPH0922305A (ja) | 予見制御機能付加方法 | |
| Song et al. | Partial least square-based model predictive control for large-scale manufacturing processes | |
| Taylor et al. | Design and application of PIP controllers: robust control of the IFAC93 benchmark | |
| Montague et al. | Artificial neural network based control | |
| Lightbody et al. | A novel neural internal model control structure | |
| de Castro et al. | Unrestricted horizon predictive control applied to a nonlinear SISO system | |
| Achnib et al. | Anticipative robust design applied to a water level control system | |
| Montague et al. | Artificial neural network based multivariable predictive control | |
| Preitl et al. | Tuning of 2-DOF fuzzy PI (D) controllers. Laboratory applications | |
| JPH04256102A (ja) | モデル予測制御装置 | |
| Keziz et al. | Recursive Parameter Estimation Algorithm for a Fractional Order PI λ Controller Design Using MRAC Configuration | |
| Huang et al. | Neural-network-based multiple feedback long-range predictive control | |
| CN113568309B (zh) | 用于温度场的在线时空控制方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20021001 |