JPH10222207A - フィードフォワード制御装置 - Google Patents
フィードフォワード制御装置Info
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- JPH10222207A JPH10222207A JP1941397A JP1941397A JPH10222207A JP H10222207 A JPH10222207 A JP H10222207A JP 1941397 A JP1941397 A JP 1941397A JP 1941397 A JP1941397 A JP 1941397A JP H10222207 A JPH10222207 A JP H10222207A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】既知外乱が変動するような場合でも安定した制
御性能が得られ、またプロセスの特性が経時変化する場
合でも学習機能により高精度の制御性能を維持できるフ
ィードフォワード制御装置を提供すること。 【解決手段】目標値に従ってプロセス１に対する操作量
を出力する調節計２を有する閉ループ系と、前記目標値
を修正した修正目標値からプロセス１の制御量を減算し
制御偏差を求める減算器３と、既知外乱及び前記目標値
の少なくとも一方を入力し、フィードフォワード信号を
出力するフィードフォワード信号発生器５ａと、この信
号発生器５ａからの出力と調節計２からの出力とを加算
しプロセス１の操作量を出力する加算器４と、前記操作
量及び前記既知外乱を基にしプロセス１から出力された
制御量と前記修正目標値とを基に所要のパラメータを学
習機能により算出し、信号発生器５ａへ出力するパラメ
ータ学習器７と、を具備。
御性能が得られ、またプロセスの特性が経時変化する場
合でも学習機能により高精度の制御性能を維持できるフ
ィードフォワード制御装置を提供すること。 【解決手段】目標値に従ってプロセス１に対する操作量
を出力する調節計２を有する閉ループ系と、前記目標値
を修正した修正目標値からプロセス１の制御量を減算し
制御偏差を求める減算器３と、既知外乱及び前記目標値
の少なくとも一方を入力し、フィードフォワード信号を
出力するフィードフォワード信号発生器５ａと、この信
号発生器５ａからの出力と調節計２からの出力とを加算
しプロセス１の操作量を出力する加算器４と、前記操作
量及び前記既知外乱を基にしプロセス１から出力された
制御量と前記修正目標値とを基に所要のパラメータを学
習機能により算出し、信号発生器５ａへ出力するパラメ
ータ学習器７と、を具備。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ボイラプラント等
のプロセスを対象にし制御性能を改善した学習型のフィ
ードフォワード制御装置に関する。
のプロセスを対象にし制御性能を改善した学習型のフィ
ードフォワード制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】図６は、従来のボイラプラント等の熱プ
ロセスを対象にしたフィードフォワード制御装置の構成
を示す図である。プロセス１を調節計２で制御する閉ル
ープ系において、目標値ｒ(t) を減算器３に入力し、減
算器３にて目標値ｒ(t) からプロセス１の制御量ｙ(t)
を減算して制御偏差ｅ(t) を求め、この制御偏差ｅ(t)
を調節計２に入力する。
ロセスを対象にしたフィードフォワード制御装置の構成
を示す図である。プロセス１を調節計２で制御する閉ル
ープ系において、目標値ｒ(t) を減算器３に入力し、減
算器３にて目標値ｒ(t) からプロセス１の制御量ｙ(t)
を減算して制御偏差ｅ(t) を求め、この制御偏差ｅ(t)
を調節計２に入力する。
【０００３】そして、調節計２とプロセス１の間に加算
器４が設けられており、既知外乱ｄ(t) が入力されるフ
ィードフォワード信号発生器５からの出力（フィードフ
ォワード信号ｚ(t) ）と調節計２からの出力ｖ(t) とを
加算器４にて加算し、操作量ｕ(t) としてプロセス１に
入力する。フィードフォワード信号発生器５は、既知外
乱ｄ(t) に対する操作量ｕ(t) の定常状態の関係を関数
発生器で設定したものである。
器４が設けられており、既知外乱ｄ(t) が入力されるフ
ィードフォワード信号発生器５からの出力（フィードフ
ォワード信号ｚ(t) ）と調節計２からの出力ｖ(t) とを
加算器４にて加算し、操作量ｕ(t) としてプロセス１に
入力する。フィードフォワード信号発生器５は、既知外
乱ｄ(t) に対する操作量ｕ(t) の定常状態の関係を関数
発生器で設定したものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来のフィードフォワ
ード制御装置は上記のような構成にすることで、既知外
乱と対応した操作量を先行的に決定でき、制御性能の改
善が図れる。しかし、上記フィードフォワード制御装置
のフィードフォワード信号は静的であるため、制御性能
の改善に限界がある。また、プロセスの特性が経時変化
する場合には、正しいフィードフォワード信号が得られ
ず、制御性能の改善の面で好ましくないという問題があ
る。
ード制御装置は上記のような構成にすることで、既知外
乱と対応した操作量を先行的に決定でき、制御性能の改
善が図れる。しかし、上記フィードフォワード制御装置
のフィードフォワード信号は静的であるため、制御性能
の改善に限界がある。また、プロセスの特性が経時変化
する場合には、正しいフィードフォワード信号が得られ
ず、制御性能の改善の面で好ましくないという問題があ
る。
【０００５】本発明の目的は、既知外乱が変動するよう
な場合でも安定した制御性能が得られ、またプロセスの
特性が経時変化する場合でも学習機能により高精度の制
御性能を維持できるフィードフォワード制御装置を提供
することにある。
な場合でも安定した制御性能が得られ、またプロセスの
特性が経時変化する場合でも学習機能により高精度の制
御性能を維持できるフィードフォワード制御装置を提供
することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決し目的を
達成するために、本発明のフィードフォワード制御装置
は以下の如く構成されている。本発明のフィードフォワ
ード制御装置は、目標値に従って所定のプロセスに対す
る操作量を出力する調節計を有する閉ループ系と、前記
目標値を修正した修正目標値から前記プロセスの制御量
を減算し制御偏差を求める減算器と、既知外乱及び前記
目標値の少なくとも一方を入力し、フィードフォワード
信号を出力するフィードフォワード信号発生器と、この
フィードフォワード信号発生器からの出力と前記調節計
からの出力とを加算し前記プロセスの操作量を出力する
加算器と、前記操作量及び前記既知外乱を基にし前記プ
ロセスから出力された制御量と前記修正目標値を基に所
要のパラメータを学習機能により算出し、前記フィード
フォワード信号発生器へ出力するパラメータ学習器と、
から構成されている。
達成するために、本発明のフィードフォワード制御装置
は以下の如く構成されている。本発明のフィードフォワ
ード制御装置は、目標値に従って所定のプロセスに対す
る操作量を出力する調節計を有する閉ループ系と、前記
目標値を修正した修正目標値から前記プロセスの制御量
を減算し制御偏差を求める減算器と、既知外乱及び前記
目標値の少なくとも一方を入力し、フィードフォワード
信号を出力するフィードフォワード信号発生器と、この
フィードフォワード信号発生器からの出力と前記調節計
からの出力とを加算し前記プロセスの操作量を出力する
加算器と、前記操作量及び前記既知外乱を基にし前記プ
ロセスから出力された制御量と前記修正目標値を基に所
要のパラメータを学習機能により算出し、前記フィード
フォワード信号発生器へ出力するパラメータ学習器と、
から構成されている。
【０００７】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の実施の形態に係
る学習型フィードフォワード制御装置の構成を示す図で
ある。図１において図６と同一な部分には同一符号を付
してある。図１に示すように、プロセス１を調節計２で
制御する閉ループ系において、目標値ｒ(t) をレートリ
ミッタ６を介して得られる修正目標値ｒ* (t) を減算器
３に入力し、減算器３にて修正目標値ｒ* (t) からプロ
セス１の制御量ｙ(t) を減算して制御偏差ｅ(t) を求
め、この制御偏差ｅ(t) を調節計２に入力する。また、
調節計２とプロセス１の間には加算器４が設けられてい
る。フィードフォワード信号発生器５ａに既知外乱ｄ
(t) 及び目標値ｒ(t) の両方あるいはいずれか一方を入
力し、このフィードフォワード信号発生器５ａからの出
力（フィードフォワード信号ｚ(t) ）と調節計２からの
出力ｖ(t) とを加算器４にて加算し、操作量ｕ(t) とし
てプロセス１に入力する。
る学習型フィードフォワード制御装置の構成を示す図で
ある。図１において図６と同一な部分には同一符号を付
してある。図１に示すように、プロセス１を調節計２で
制御する閉ループ系において、目標値ｒ(t) をレートリ
ミッタ６を介して得られる修正目標値ｒ* (t) を減算器
３に入力し、減算器３にて修正目標値ｒ* (t) からプロ
セス１の制御量ｙ(t) を減算して制御偏差ｅ(t) を求
め、この制御偏差ｅ(t) を調節計２に入力する。また、
調節計２とプロセス１の間には加算器４が設けられてい
る。フィードフォワード信号発生器５ａに既知外乱ｄ
(t) 及び目標値ｒ(t) の両方あるいはいずれか一方を入
力し、このフィードフォワード信号発生器５ａからの出
力（フィードフォワード信号ｚ(t) ）と調節計２からの
出力ｖ(t) とを加算器４にて加算し、操作量ｕ(t) とし
てプロセス１に入力する。
【０００８】また、プロセス１には既知外乱ｄ(t) が与
えられる。さらに、プロセス１の制御量ｙ(t) と修正目
標値ｒ* (t) は、パラメータ学習器７に入力される。こ
のパラメータ学習器７は、フィードフォワード信号発生
器５ａへのパラメータＡを学習機能により算出し、それ
らパラメータＡのうちフィードフォワード信号発生器５
ａで必要とされるものを出力する。同時に、パラメータ
学習器７で必要とされる情報（Ｘ）をフィードフォワー
ド信号発生器５ａから取り込む。このフィードフォワー
ド信号発生器５ａは、既知外乱ｄ(t) および目標値ｒ
(t) を取り込み、パラメータ学習器７で学習されたパラ
メータＡを用いてフィードフォワード信号ｚ(t) を求
め、加算器４へ出力する。
えられる。さらに、プロセス１の制御量ｙ(t) と修正目
標値ｒ* (t) は、パラメータ学習器７に入力される。こ
のパラメータ学習器７は、フィードフォワード信号発生
器５ａへのパラメータＡを学習機能により算出し、それ
らパラメータＡのうちフィードフォワード信号発生器５
ａで必要とされるものを出力する。同時に、パラメータ
学習器７で必要とされる情報（Ｘ）をフィードフォワー
ド信号発生器５ａから取り込む。このフィードフォワー
ド信号発生器５ａは、既知外乱ｄ(t) および目標値ｒ
(t) を取り込み、パラメータ学習器７で学習されたパラ
メータＡを用いてフィードフォワード信号ｚ(t) を求
め、加算器４へ出力する。
【０００９】図２は、上記フィードフォワード信号発生
器５ａの構成を示すブロック図である。フィードフォワ
ード信号発生器５ａは、二台のフィードフォワード補償
器を備えている。第１フィードフォワード補償器８への
入力は既知外乱ｄ(t) であり、第１フィードフォワード
補償器８からの出力はｕｃ(t) である。第２フィードフ
ォワード補償器９への入力は目標値ｒ(t) であり、第２
フィードフォワード補償器９からの出力はｕｃ(t) ′で
ある。そして、加算器１０にてｕｃ(t) とｕｃ(t) ′と
を加算し、フィードフォワード信号発生器５ａからの出
力ｚ(t) とする。一方、第１及び第２フィードフォワー
ド補償器８，９は、演算を実行する上で必要なパラメー
タＡをパラメータ学習器７から取り込み、またパラメー
タ学習器７で必要とされるパラメータＸを出力する。
器５ａの構成を示すブロック図である。フィードフォワ
ード信号発生器５ａは、二台のフィードフォワード補償
器を備えている。第１フィードフォワード補償器８への
入力は既知外乱ｄ(t) であり、第１フィードフォワード
補償器８からの出力はｕｃ(t) である。第２フィードフ
ォワード補償器９への入力は目標値ｒ(t) であり、第２
フィードフォワード補償器９からの出力はｕｃ(t) ′で
ある。そして、加算器１０にてｕｃ(t) とｕｃ(t) ′と
を加算し、フィードフォワード信号発生器５ａからの出
力ｚ(t) とする。一方、第１及び第２フィードフォワー
ド補償器８，９は、演算を実行する上で必要なパラメー
タＡをパラメータ学習器７から取り込み、またパラメー
タ学習器７で必要とされるパラメータＸを出力する。
【００１０】図３は、上記第１フィードフォワード補償
器８の構成を示すブロック図である。なお、第１フィー
ドフォワード補償器８と第２フィードフォワード補償器
９の構成は同一であるため、以下第１フィードフォワー
ド補償器８についてのみ述べる。第２フィードフォワー
ド補償器９については、第１フィードフォワード補償器
８における既知外乱ｄ(t) を目標値ｒ(t) に置き換えれ
ばよく、図３において第２フィードフォワード補償器９
に係る符号については、各括弧内に記した。
器８の構成を示すブロック図である。なお、第１フィー
ドフォワード補償器８と第２フィードフォワード補償器
９の構成は同一であるため、以下第１フィードフォワー
ド補償器８についてのみ述べる。第２フィードフォワー
ド補償器９については、第１フィードフォワード補償器
８における既知外乱ｄ(t) を目標値ｒ(t) に置き換えれ
ばよく、図３において第２フィードフォワード補償器９
に係る符号については、各括弧内に記した。
【００１１】既知外乱ｄ(t) は１次遅れ要素１１に入力
され、１次遅れ要素１１からの出力ｘ１は乗算器１２の
一方側および微分器１３に入力される。微分器１３から
の出力ｘ２は乗算器１４の一方側に入力され、乗算器１
２からの出力と乗算器１４からの出力とが加算器１５で
加算される。なお、乗算器１２の他方側にはパラメータ
学習器７からの出力であるパラメータＡ（ａ１）が入力
され、同様に乗算器１４の他方側にはパラメータ学習器
７からの出力であるパラメータＡ（ａ２）が入力され
る。
され、１次遅れ要素１１からの出力ｘ１は乗算器１２の
一方側および微分器１３に入力される。微分器１３から
の出力ｘ２は乗算器１４の一方側に入力され、乗算器１
２からの出力と乗算器１４からの出力とが加算器１５で
加算される。なお、乗算器１２の他方側にはパラメータ
学習器７からの出力であるパラメータＡ（ａ１）が入力
され、同様に乗算器１４の他方側にはパラメータ学習器
７からの出力であるパラメータＡ（ａ２）が入力され
る。
【００１２】定数器１６には値“１”が設定されてお
り、この定数器１６からの出力ｘ３が乗算器１７の片方
側に入力し、乗算器１７の他方側にはパラメータ学習器
７からの出力であるパラメータＡ（ａ３）が入力する。
加算器１５からの出力は１次進み要素１８に入力され、
この１次進み要素１８からの出力と乗算器１７からの出
力が加算器１９に入力され、加算される。そして、加算
器１９からの出力が第１フィードフォワード補償器８の
出力ｕｃ(t) になる。
り、この定数器１６からの出力ｘ３が乗算器１７の片方
側に入力し、乗算器１７の他方側にはパラメータ学習器
７からの出力であるパラメータＡ（ａ３）が入力する。
加算器１５からの出力は１次進み要素１８に入力され、
この１次進み要素１８からの出力と乗算器１７からの出
力が加算器１９に入力され、加算される。そして、加算
器１９からの出力が第１フィードフォワード補償器８の
出力ｕｃ(t) になる。
【００１３】図４は、パラメータ学習器７における主要
部の構成を示すブロック図である。パラメータ学習器７
は、減算器２０、不感帯要素２１、フィルター付微分器
２２、ニューラルネットワークによる第１学習回路２
３、及びニューラルネットワークによる第２学習回路２
４を備えている。減算器２０では、修正目標値ｒ* から
制御量ｙを差し引き、その出力ｅが不感帯要素２１に入
力する。不感帯要素２１からの出力ｅ* は、第１学習回
路２３及び第２学習回路２４に入力される。
部の構成を示すブロック図である。パラメータ学習器７
は、減算器２０、不感帯要素２１、フィルター付微分器
２２、ニューラルネットワークによる第１学習回路２
３、及びニューラルネットワークによる第２学習回路２
４を備えている。減算器２０では、修正目標値ｒ* から
制御量ｙを差し引き、その出力ｅが不感帯要素２１に入
力する。不感帯要素２１からの出力ｅ* は、第１学習回
路２３及び第２学習回路２４に入力される。
【００１４】また、フィルター付微分器２２からの出力
ε* も、第１学習回路２３及び第２学習回路２４に入力
される。さらに、第１学習回路２３及び第２学習回路２
４には、それぞれフィードフォワード信号発生器５ａか
らの出力Ｘ（ｘ１〜ｘ３）、Ｘ（ｘ１′〜ｘ３′）が入
力される。そして第１学習回路２３及び第２学習回路２
４は、それぞれパラメータ学習器７からの出力Ａ（ａ１
〜ａ３）、出力Ａ（ａ１′〜ａ３′）を算出する。
ε* も、第１学習回路２３及び第２学習回路２４に入力
される。さらに、第１学習回路２３及び第２学習回路２
４には、それぞれフィードフォワード信号発生器５ａか
らの出力Ｘ（ｘ１〜ｘ３）、Ｘ（ｘ１′〜ｘ３′）が入
力される。そして第１学習回路２３及び第２学習回路２
４は、それぞれパラメータ学習器７からの出力Ａ（ａ１
〜ａ３）、出力Ａ（ａ１′〜ａ３′）を算出する。
【００１５】図５は、ニューラルネットワークによる第
１学習回路２３の構成を示すブロック図である。なお、
第１学習回路２３と第２学習回路２４の構成は同一であ
るため、以下第１学習回路２３についてのみ述べる。図
５において第２学習回路２４に係る符号については、各
括弧内に記した。
１学習回路２３の構成を示すブロック図である。なお、
第１学習回路２３と第２学習回路２４の構成は同一であ
るため、以下第１学習回路２３についてのみ述べる。図
５において第２学習回路２４に係る符号については、各
括弧内に記した。
【００１６】上記パラメータ学習器７における不感帯要
素２１からの出力ｅ* は、乗算器２５と乗算器２６に入
力される。そして、上記フィルター付微分器２２からの
出力ε* は、乗算器２７に入力される。定数器２８から
の出力“β1 ”は乗算器２５に入力され、定数器２９か
らの出力“β2 ”は乗算器２７に入力され、定数器３０
からの出力“β3 ”は乗算器２６に入力される。さら
に、第１フィードフォワード補償器８からの出力ｘ１〜
ｘ３は、ｘ１が乗算器２５に入力され、ｘ２が乗算器２
７に入力され、ｘ３が乗算器２６に入力される。
素２１からの出力ｅ* は、乗算器２５と乗算器２６に入
力される。そして、上記フィルター付微分器２２からの
出力ε* は、乗算器２７に入力される。定数器２８から
の出力“β1 ”は乗算器２５に入力され、定数器２９か
らの出力“β2 ”は乗算器２７に入力され、定数器３０
からの出力“β3 ”は乗算器２６に入力される。さら
に、第１フィードフォワード補償器８からの出力ｘ１〜
ｘ３は、ｘ１が乗算器２５に入力され、ｘ２が乗算器２
７に入力され、ｘ３が乗算器２６に入力される。
【００１７】また、乗算器２５からの出力は積分器３１
に、乗算器２７からの出力は積分器３２に、乗算器２６
からの出力は積分器３３に入力され、各積分器３１，３
２，３３からの出力はそれぞれ第１学習回路２３からの
出力ａ１，ａ２，ａ３となる。
に、乗算器２７からの出力は積分器３２に、乗算器２６
からの出力は積分器３３に入力され、各積分器３１，３
２，３３からの出力はそれぞれ第１学習回路２３からの
出力ａ１，ａ２，ａ３となる。
【００１８】以上のように本実施の形態によるフィード
フォワード制御装置では、従来の静的なフィードフォワ
ード補償を発展させ、動的なフィードフォワード補償を
構成した。また、負荷等の既知外乱の他、目標値の変動
に対する追従性能の向上も図った。当該装置の構成は１
次進み要素を主体としたもので、急激な補償を避けるた
めと学習精度を上げるために、１次進み要素の上流側に
１次遅れ要素のフィルターを配置し、前記１次進み要素
の下流側に、前記上流側に前記１次遅れ要素のフィルタ
ーを配置したことによる遅れを減らすための進み補償要
素を配置した。さらに、前記１次進み要素の各パラメー
タはオンラインで学習できるようにした。その結果、プ
ロセスの特性が経時変化する場合でも高制御性を得るこ
とができ、さらに予め１次進み要素のパラメータを設定
する必要もなくなる。なお、本発明は上記実施の形態の
みに限定されず、要旨を変更しない範囲で適時変形して
実施できる。
フォワード制御装置では、従来の静的なフィードフォワ
ード補償を発展させ、動的なフィードフォワード補償を
構成した。また、負荷等の既知外乱の他、目標値の変動
に対する追従性能の向上も図った。当該装置の構成は１
次進み要素を主体としたもので、急激な補償を避けるた
めと学習精度を上げるために、１次進み要素の上流側に
１次遅れ要素のフィルターを配置し、前記１次進み要素
の下流側に、前記上流側に前記１次遅れ要素のフィルタ
ーを配置したことによる遅れを減らすための進み補償要
素を配置した。さらに、前記１次進み要素の各パラメー
タはオンラインで学習できるようにした。その結果、プ
ロセスの特性が経時変化する場合でも高制御性を得るこ
とができ、さらに予め１次進み要素のパラメータを設定
する必要もなくなる。なお、本発明は上記実施の形態の
みに限定されず、要旨を変更しない範囲で適時変形して
実施できる。
【００１９】
【発明の効果】本発明のフィードフォワード制御装置に
よれば、学習型の動的補償器を使用することにより、既
知外乱が変動した場合や目標値が変化した場合でも、プ
ロセスの制御量を変動させないためのフィードフォワー
ド信号を求めることができ、この信号を調節計の出力信
号に加算し、操作量としてプロセスへ供給できる。した
がって、既知外乱が変動した場合や目標値が変化した場
合でも前記プロセスの制御を安定して行なえる。また学
習機能により、プロセス特性が経時変化する場合でも制
御性能の劣化を防止でき、高精度の制御性能を維持でき
る。
よれば、学習型の動的補償器を使用することにより、既
知外乱が変動した場合や目標値が変化した場合でも、プ
ロセスの制御量を変動させないためのフィードフォワー
ド信号を求めることができ、この信号を調節計の出力信
号に加算し、操作量としてプロセスへ供給できる。した
がって、既知外乱が変動した場合や目標値が変化した場
合でも前記プロセスの制御を安定して行なえる。また学
習機能により、プロセス特性が経時変化する場合でも制
御性能の劣化を防止でき、高精度の制御性能を維持でき
る。
【図１】本発明の実施の形態に係る学習型フィードフォ
ワード制御装置の構成を示す図。
ワード制御装置の構成を示す図。
【図２】本発明の実施の形態に係るフィードフォワード
信号発生器の構成を示すブロック図。
信号発生器の構成を示すブロック図。
【図３】本発明の実施の形態に係る第１（第２）フィー
ドフォワード補償器の構成を示すブロック図。
ドフォワード補償器の構成を示すブロック図。
【図４】本発明の実施の形態に係るパラメータ学習器に
おける主要部の構成を示すブロック図。
おける主要部の構成を示すブロック図。
【図５】本発明の実施の形態に係るニューラルネットワ
ークによる第１（第２）学習回路の構成を示す図。
ークによる第１（第２）学習回路の構成を示す図。
【図６】従来例に係るフィードフォワード制御装置の構
成を示す図。
成を示す図。
１…プロセス ２…調節計 ３…減算器 ４…加算器 ５，５ａ…フィードフォワード信号発生器 ６…レートリミッタ ７…パラメータ学習器 ８…第１フィードフォワード補償器 ９…第２フィードフォワード補償器 １０…加算器 １１…１次遅れ要素 １２…乗算器 １３…微分器 １４…乗算器 １５…加算器 １６…定数器 １７…乗算器 １８…１次進み要素 １９…加算器 ２０…減算器 ２１…不感帯要素 ２２…フィルター付微分器 ２３…ニューラルネットワークによる第１学習回路 ２４…ニューラルネットワークによる第２学習回路 ２５，２６，２７…乗算器 ２８，２９，３０…定数器 ３１，３２，３３…積分器
Claims (1)
- 【請求項１】目標値に従って所定のプロセスに対する操
作量を出力する調節計を有する閉ループ系と、 前記目標値を修正した修正目標値から前記プロセスの制
御量を減算し制御偏差を求める減算器と、 既知外乱及び前記目標値の少なくとも一方を入力し、フ
ィードフォワード信号を出力するフィードフォワード信
号発生器と、 このフィードフォワード信号発生器からの出力と前記調
節計からの出力とを加算し前記プロセスの操作量を出力
する加算器と、 前記操作量及び前記既知外乱を基にし前記プロセスから
出力された制御量と前記修正目標値とを基に所要のパラ
メータを学習機能により算出し、前記フィードフォワー
ド信号発生器へ出力するパラメータ学習器と、 を具備したことを特徴とするフィードフォワード制御装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1941397A JPH10222207A (ja) | 1997-01-31 | 1997-01-31 | フィードフォワード制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1941397A JPH10222207A (ja) | 1997-01-31 | 1997-01-31 | フィードフォワード制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10222207A true JPH10222207A (ja) | 1998-08-21 |
Family
ID=11998577
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1941397A Withdrawn JPH10222207A (ja) | 1997-01-31 | 1997-01-31 | フィードフォワード制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10222207A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020144590A (ja) * | 2019-03-06 | 2020-09-10 | オムロン株式会社 | 外乱抑制装置、外乱抑制方法、およびプログラム |
| DE102007044809B4 (de) * | 2007-09-20 | 2021-05-12 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Regelung einer Istgröße auf eine Sollgröße |
| WO2023053514A1 (ja) | 2021-09-28 | 2023-04-06 | オムロン株式会社 | 制御装置、制御システム、および制御方法 |
-
1997
- 1997-01-31 JP JP1941397A patent/JPH10222207A/ja not_active Withdrawn
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102007044809B4 (de) * | 2007-09-20 | 2021-05-12 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Regelung einer Istgröße auf eine Sollgröße |
| JP2020144590A (ja) * | 2019-03-06 | 2020-09-10 | オムロン株式会社 | 外乱抑制装置、外乱抑制方法、およびプログラム |
| WO2020179531A1 (ja) * | 2019-03-06 | 2020-09-10 | オムロン株式会社 | 外乱抑制装置、外乱抑制方法、およびプログラム |
| WO2023053514A1 (ja) | 2021-09-28 | 2023-04-06 | オムロン株式会社 | 制御装置、制御システム、および制御方法 |
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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: 20040406 |