(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
フロー制御弁アセンブリであって、該アセンブリは、
流体入口、流体出口、第１作業ポート及び第２作業ポートを持ち、かつ、スプール孔及びパイロットスプール孔を形成するハウジングと、
前記スプール孔の中に配置される主段階用スプールと、
前記パイロットスプール孔に配置され、かつ、前記主段階用スプールと選択的に流体連通されているパイロット段階用スプールと、
所望のシステムパラメータ及び実際のシステムパラメータを受け取り、電気信号を出力する制御器と補償制御器とを持つマイクロプロセッサと、を含み、
前記制御器と前記補償制御器との出力は合計されて、前記パイロット段階用スプールに通信される電気信号を形成し、
前記制御器は、制御パラメータ及び自動チューニングモジュールを有し、かつ、
前記自動チューニングモジュールは、コスト関数定式化プロセス及び最適化プロセスを備えて構成され、前記制御器の少なくとも１つの制御パラメータを最適化する、ことを特徴とするフロー制御弁アセンブリ。
【請求項２】
前記電気信号は、PWM信号であることを特徴とする請求項１に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項３】
前記制御器は、スプール位置制御器であることを特徴とする請求項１に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項４】
前記制御器は、主段階用スプールの変位を測定するスプール位置センサからの情報を受けることを特徴とする請求項３に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項５】
前記制御器は、比例積分制御器であることを特徴とする請求項１に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項６】
前記補償制御器は、前記フロー制御弁アセンブリに固有のシステム非線形性を補償するために調整されるように構成されていることを特徴とする請求項１に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項７】
前記自動チューニングモジュールの前記コスト関数定式化プロセスは、確率的事象を利用することを含むことを特徴とする請求項１に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項８】
前記確率的事象は略同時に起こる摂動の確率的事象であることを特徴とする請求項７に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項９】
前記自動チューニングモジュールの前記最適化プロセスはグリッド最適化プロセスであることを特徴とする請求項１に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項１０】
前記グリッド最適化プロセスは、
制御用パラメータの第１ゲインを形成し、
該制御用パラメータの第２ゲインを形成し、
第１ゲイン、第２ゲイン及び前記制御用パラメータは、装置のための命令信号を発生するために制御器によって使用され、
第１ゲインのためにロウポイント及びハイポイントを選択し、
第２ゲインのためにロウポイント及びハイポイントを選択し、
第１ゲインのロウポイント及びハイポイントと、第２ゲインのためにロウポイント及びハイポイントとを組み合わせ、
各組合わせのための前記装置の前記命令信号の関数である実際のシステムパラメータと所望のシステムパラメータとの間の誤差を演算し、
最も低い誤差をもたらす組合わせを選択し、かつ、
後続のアイテレーションにおいて選択された組合わせの第１ゲインと第２ゲインの値を利用する、ことを含むことを特徴とする請求項９に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項１１】
前記グリッド最適化プロセスは、前記命令信号における変数を検出することをさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項１２】
前記変数が上限と下限の外側にある場合、前記グリッド最適化プロセスは、前記命令信号をゼロに設定することをさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項１３】
前記装置は、電気油圧制御弁であることを特徴とする請求項１０に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項１４】
前記命令信号は、PWM信号であることを特徴とする請求項１３に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項１５】
前記第１ゲインは、比例ゲインであることを特徴とする請求項１４に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項１６】
前記第２ゲインは、積分ゲインであることを特徴とする請求項１５に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項１７】
前記最適化プロセスは、
第１アイテレーションの第１時間間隔においてコスト関数を評価し、
制御パラメータを演算し、
第１アイテレーションの第２時間間隔において前記コスト関数を評価し、
前記制御パラメータを演算し、
第１アイテレーションの第３時間間隔において前記コスト関数を評価し、かつ、
第１アイテレーションと従前のアイテレーションとを比較し、かつ、制御パラメータの値を、第１アイテレーションで演算された前記制御パラメータと前記従前のアイテレーションで演算された前記制御パラメータの値の内いずれか１つに設定するアイテレーション分析を実行する、ことを含むことを特徴とする請求項１に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項１８】
前記アイテレーション分析は、第１アイテレーションの第３時間間隔における前記コスト関数と従前のアイテレーションの第３時間間隔における前記コスト関数とを比較することを特徴とする請求項１７に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項１９】
前記従前のアイテレーションは第１アイテレーションの直前のものであることを特徴とする請求項１７に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項２０】
前記コスト関数は、絶対値誤差、オーバーシュート及び整定時間の積分からなることを特徴とする請求項１７に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項２１】
前記最適化プロセスは、ベルヌーイ分布を用いてベクトルを発生させることをさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項２２】
前記最適化プロセスは、前記ベルヌーイ分布を正規化することをさらに含むことを特徴とする請求項２１に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【請求項２３】
前記最適化プロセスは、上限及び下限に対する前記制御パラメータの要素を比較することをさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載のフロー制御弁アセンブリ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電気油圧弁に関する。本出願は、米国を除くすべての国を指定国に対する出願人、米国会社のイートン社の名前で、及び、中華人民共和国の市民であるキングフイ ユアン、米国の市民である、クリス ショットラー、ウェード ゲーロフ、及び米国のみの指定国に対する出願人である中華人民共和国の市民、ホング シングハニアの名前で、PCT国際特許出願として、２００９年６月１１日に出願されている。
【０００２】
本出願は、２００８年６月１１日付けで出願された「同時に起こる摂動の確率的事象を近似的に利用することによるチューニング方法["Tuning Method by Using Simultaneous Perturbation Stochastic Approximately(SPSA)"]」の発明の名称の、米国仮特許出願No.61/060,601と、２００８年８月８日付けで出願された「自動チューニング電気油圧弁（"Auto-Tuning Electro-Hydraulic Valve"）」の発明の名称の米国仮特許出願No.61/087,608と、を基礎として優先権を主張している。上記の開示内容は、それら全体を参照することによってここに組込まれる。
【背景技術】
【０００３】
電気油圧弁は工業上及び携帯用の多くの用途に使用されている。電気油圧弁は修理又は交換される必要があるときには、修理又は交換される電気油圧弁がシステムと共に使用されるためにチューニング（同調）される必要がある。このようなチューニングは典型的には手動で行われる。しかし、電気油圧弁の手動チューニングは、エンドユーザに長い機械の休止時間をもたらす。
【発明の概要】
【０００４】
本開示の特徴は、二段階の流体制御弁に関する。制御器は、制限かつ構造化された制御器と補償制御器を含む。制限かつ構造化された制御器の出力と補償制御器の出力は、パイロット段階のスプールに伝送される電気信号を形成するために合計される。
【０００５】
本開示の他の特徴は、流体入口、流体出口、第1作業ポート及び第２作業ポートを含むハウジングを持つフロー制御弁に関する。ハウジングはスプール孔およびパイロットスプール孔を画成する。主段階用スプールはスプール孔内に配置される。パイロット段階用スプールはパイロット孔内に配置される。パイロット段階用スプールは、主段階用スプールと選択的に流体が連通するようにされている。マイクロプロセッサは、制限かつ構造化された制御器と補償制御器を含む。制限かつ構造化された制御器の出力と補償制御の出力は合計され、パイロット段階スプールと通信される電気信号を形成する。
【０００６】
本開示内容の他の特徴は、制御器の複数のゲインを最適化する方法に関する。該方法は、制御パラメータの第１ゲインを形成することを含む。制御パラメータの第２ゲインが定義される。第１ゲイン、第２ゲイン及び制御パラメータは、装置に対する命令信号を発生するために制御器により使用される。ロウポイント及びハイポイントは第１ゲインのために選択される。ロウポイント及びハイポイントは第２ゲインのために選択される。第１ゲインのロウポイント及びハイポイントのそれぞれは、第２ゲインのロウポイント及びハイポイントのそれぞれと組み合される。各組み合わせにおいて、誤差が装置の実際のシステムパラメータと所望のシステムパラメータとの間で演算される。実際のシステムパラメータは命令信号の関数である。最も低い誤差をもたらす組み合わせが選択される。選択された組み合わせの第１ゲイン及び第２ゲインの値は、後続のアイテレーションにおいて使用される。
【０００７】
本開示の他の特徴は、制限かつ構造化された制御器の制御パラメータを最適化する方法に関する。その方法は、第１アイテレーションの第１時間間隔におけるコスト関数を評価することを含む。制御パラメータは、演算される。コスト関数は、第１アイテレーションの第２時間間隔において評価される。制御パラメータは更新される。コスト関数は、第１アイテレーションの第３時間間隔において評価される。アイテレーション分析が実行される。このアイテレーション分析は、第１アイテレーションと従前のアイテレーションとを比較し、かつ、制御パラメータの値を、第１アイテレーションで演算された制御パラメータの値と従前のアイテレーションで演算された制御パラメータの値のいずれか１つの値に設定する。
【０００８】
様々な付加的な特徴は以下の詳細な説明において記載されるであろう。これらの特徴は、個々の特徴部および特徴部の組み合わせに関連しうる。前述の一般的な記載と次の詳細な説明の両方共、例示的なものと例にすぎないものの両方であり、ここに開示されている実施形態が基になっている広い概念に限定されない。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本開示の原理に従う特徴の実施例である特徴部を持つ油圧システムの概念図である。
【図２】図２は、図１の油圧システムで使用するのに適するフロー制御弁アセンブリの概念図である。
【図３】図３は、図２のフロー制御弁アセンブリで使用するのに適する制御器の概念図である。
【図４】図４は、図２のフロー制御弁アセンブリを自動チューニングするための方法である。
【図５】図５は、図４の自動チューニングプロセスを開始するためのプロセスである。
【図６】図６は、図４の自動チューニングプロセスの開始を検証するためのプロセスである。
【図７】図７は、図２のフロー制御弁アセンブリのシステムパラメータを較正するためのプロセスである。
【図８】図８は、図２のフロー制御弁アセンブリの断面図である。
【図９】図９は、パラメータを同定するためのプロセスである。
【図１０】図１０は、自動チューニングプロセスの自動チューニング段階の概念図である。
【図１１】図１１は、制御器の制御パラメータを自動チューニングするプロセスである。
【図１２】図１２は、制御パラメータを最適化するためのチューニングプロセスのグラフである。
【図１３】図１３は、制御器の制御パラメータを最適化するための第１プロセスである。
【図１４】図１４は、自動チューニングプロセス間の振動を減衰するプロセスである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
添付の図面に図示される本開示の例示的な特徴への参照が以下詳細になされるであろう。可能な限りにどの箇所においても、同一の参照番号は、同一又は類似の構造を参照するために図面を通じて使用されるであろう。
【００１１】
図１を参照すると、概ね１０で指定されている油圧システムの概略図が示されている。対象となる実施形態では、油圧システム１０は、リザーバ１２、ここでは定容積形ポンプとして示されている流体ポンプ１４、概ね１６で示されている第１装置及び概ね１８で示されている第２装置を含む。本開示の１つの特徴は、第１装置１６がフロー制御弁アセンブリである一方、第２装置１８がリニアアクチュエータ又はシリンダとして示されているアクチュエータであることである。
【００１２】
対象となる実施形態では、アクチュエータ１８はピストン２０を含み、このピストン２０は、アクチュエータ１８の内部孔２２を第１チャンバ２４と第２チャンバ２６に分離する。アクチュエータ１８がリニアアクチュエータとして本開示に記載されている一方、流体システム１０のアクチュエータ１８は、このアクチュエータ１８がロータリアクチュエータ（例えばモータ等）に代替しうるのでリニアアクチュエータに限られないことを理解されたい。
【００１３】
対象となる実施形態では、フロー制御弁アセンブリ１６は、電気油圧制御弁である。フロー制御弁アセンブリ１６は、流体ポンプ１４と流体が連通するようにされた供給ポート２８、リザーバ１２と流体が連通するようにされたタンクポート３０、第１作業ポート３２ａ及び第２作業ポート３２ｂを含む複数のポートを包含する。第１作業ポート３２ａはアクチュエータ１８の第１チャンバ２４と流体が通り、かつ、第２作業ポート３２ｂはアクチュエータ１８の第２チャンバ２６と流体が連通する。
【００１４】
対象となる実施形態では、フロー制御弁アセンブリ１６が、供給ポート２８と第１作業ポート３２ａとの間、及びタンクポート３０と第２作業ポート３２ｂとの間で流体が連通するようにするときに、流体ポンプ１４からの加圧流体がフロー制御弁アセンブリ１６を通りアクチュエータ１８の第１チャンバ２４へと流れる一方、アクチュエータ１８の第２チャンバ２６からの流体をリザーバ１２に流す。この流体の流通は、結果的にアクチュエータ１８を拡張する。代替的に、フロー制御弁アセンブリ１６は、タンクポート３０と第１作業ポート３２ａとの間および供給ポート２８と第２作業ポート３２ｂとの間で流体が連通するときに、流体ポンプ１４からの加圧流体が、フロー制御弁アセンブリ１６を通り、アクチュエータ１８の第２チャンバ２６に流れる一方、第１チャンバ２４からの流体はリザーバ１２に流れる。この流体の連通は、結果的にアクチュエータ１８を収縮させる。
【００１５】
図２を参照すると、フロー制御弁アセンブリ１６の例示的な実施形態の概略図が示されている。図２で示される実施形態では、フロー制御弁アセンブリ１６が二つのスプールの二段階弁として配置されている。しかし、本開示の範囲は、フロー制御弁アセンブリ１６が二つのスプールの二段階弁であることに制限されないことを理解されたい。
【００１６】
フロー制御弁アセンブリ１６は、第１メイン段階用スプール２０ａと第２メイン段階用スプール２０ｂを含み、この第１メイン段階用スプール２０ａは、第１パイロット段階用スプール２２ａと流体が連通する、一方、この第２メイン段階スプール２０ｂは第２パイロット段階用スプール２２ｂと流体が連通する。第１パイロットステージ用スプール２２ａと第２パイロットステージ用スプール２２ｂの位置は、それぞれ、電気磁気アクチュエータ２４ａ、２４ｂによって制御される。対象とされる実施形態では、電気磁気アクチュエータ２４ａ、２４ｂは、ボイスコイルである。第１及び第２メイン段階用スプール２０ａ、２０ｂは対象となる実施形態で略類似しているので、第１及び第２メイン段階用スプール２０ａ、２０ｂはコンテキストによって要求されるような１つ又は複数の形態のいずれかで、メイン段階用スプール２０として集められかつ参照される。同様に、第１及び第２メイン段階用スプール２０ａ、２０ｂ並びに第１及び第２電気磁気アクチュエータ２４ａ、２４ｂは、コンテキストによって要求される１つ又は複数の形態のいずれかで、パイロット段階用スプール２２と電気磁気アクチュエータ２４のぞれぞれとして集められて参照される。しかし、本開示の範囲は、第１、第２メイン段階用スプール２０ａ、２０ｂ、第１、第２パイロット段階用スプール２０ａ、２０ｂ及び第１、第２電気磁気アクチュエータ２４ａ、２４ｂ、以上のこれらは実質的に類似しているが、これらに限られないことを理解されたい。
【００１７】
メイン段階用スプール２０はパイロット駆動される。加圧流体は、メイン段階スプール２０の第１端部３４ａに供給されるとき、メイン段階用スプール２０は第１位置３６まで駆動される。加圧流体は、メイン段階用スプール２０の、反対側にある第２端部３４ｂに供給されるときに、メイン段階用スプール２０は第２位置３８まで駆動される。第１位置３６において、流体は供給ポート２８から作業ポート３２に連通される。第２位置３８において、流体は作業ポート３２からタンクポート３０に連通する。対象となる実施形態では、メイン段階用スプール２０は、メイン段階用のスプール２０の両端部のそれぞれの上に配置されたバネ４０によってニュートラル位置Ｎまで付勢される。
【００１８】
パイロット段階用スプール２２の位置は、メイン段階用スプール２０の端部３４に作用する流圧を規制することによってメイン段階用スプール２０の位置を制御する。作業用ポート３２は、供給ポート２８又はタンクポート３０に流体が連通するどうかについて制御することに加え、メイン段階用スプール２０の位置が作業ポート３２のところまで、流体の流量を制御する。パイロット段階用スプール２２は、電気磁気アクチュエータ２４によって受け取られる電気信号に反応して駆動される。対象となる実施形態では、電気磁気アクチュエータ２４によって受け取られる電気信号は、パルス幅同調（ＰＷＭ）信号である。パルス幅同調信号は方形波であり、そのパルス幅は波形の値（すなわちＰＷＭ値）を変更するために変調可能である。ＰＷＭ値を変更することによって、パイロット段階用スプール２２は、より正確に位置決めされかつ制御され得る。
【００１９】
フロー制御弁アセンブリ１６はさらにマイクロプロセッサ４１を含む。マイクロプロセッサ４１は制御器４２を含む。対象となる実施形態では、制御器４２は選択的に命令信号４４を、パイロット段階用スプール２２に伝送する。本開示の１つの特徴は、命令信号４４は電気信号４４であることである。本開示の他の特徴は、電気信号４４はＰＷＭ信号であることである。ＰＷＭ信号４４に応答して、パイロット段階用スプール２２は、加圧流体がメイン段階用スプール２０のそれぞれの端部３４の１つに連通するように駆動される。
【００２０】
対象となる実施形態では、制御器４２は、油圧システム１０及び／又は油圧システム１０のオペレータから、受け取られる情報に応答してＰＷＭ信号４４を発生する。制御器４２は、所望のシステム出力（例えば、アクチュエータ１８の位置、アクチュエータ１８へのフロー等）に対応する所望のシステムパラメータに関する情報と実際のシステムパラメータに関する情報とを受け取る。対応する所望のシステム出力（又は設定ポイント）は、限られないが、オペレータによって使用されるジョイスティック又はキーボードを介する様々な方法でオペレータによって入力され得る。例えば、一実施形態では、制御器４２は、第１及び第２位置センサ４８ａ、４８ｂから、第１及び第２のメイン段階用スプール２０ａ、２０ｂの位置に関して情報を受け取る。この実施形態では、第１及び第２のメイン段階用スプール２０ａ、２０ｂは、これに限られないが、線形可変差動変成器（Linear Variable Differential Transformers:「ＬＶＤＴｓ」）でよい。この実施形態では、制御器４２は、スプール位置用制御器として特徴付けられるであろう。他の実施形態では、制御器４２は、第１及び第２の圧力センサ５０ａ、５０ｂから情報を受け取る。この実施形態では、圧力センサ５０ａ、５０ｂは、作業ポート３２に配置される。この実施形態では、制御器４２は、圧力制御器として特徴付けられるであろう。他の実施形態では、制御器４２はスプール位置及び圧力制御器が適用可能であろう。
【００２１】
ここで、図３を参照すると、制御器４２の概略図が示されている。制御器４２は、制限され構造化された制御器（例えばＰＩ制御器、ＰＩＤ制御器等）５２を含む。制限され構造化された制御器５２は、所望のシステムパラメータ及び実際のシステムパラメータを受け取り、電気信号５４を出力する。制限され構造化された制御器５２からの電気信号５４は、それ自体によってＰＷＭ信号として使用可能である一方、このような電気信号５４は、フロー制御弁アセンブリ１６に固有の電気的な非線形性の原因とならならないであろう。結果として、このような電気信号５４は、ＰＷＭ信号としてそれのみで用いられる場合には、不正確又は非効率的になるであろう。したがって、制御器４２はまた、これらのシステムの非線形性を補償するための補償制御器５６を含む。制限かつ構造化された制御器５２からの出力と補償制御器５６からの出力は合計され、パイロット段階用スプール２２を制御するために使用されるＰＷＭ信号４４を形成する。
【００２２】
制御器４２は、ＰＷＭ信号４４がフロー制御弁アセンブリ１６の所望のパフォーマンス特性に対応するようにＰＷＭ信号４４を発生する。例えば、オペレータ又は製造者がフロー制御弁アセンブリ１６の応答性が、正確さよりも大切であると考える場合には、制御器４２の制御パラメータは当該結果を達成するために最適化され得る。しかし、正確さが、制御器４２の制御パラメータよりも重要である場合は、センサによって測定されるような実際のシステムパラメータ（例えば実際のメイン段階用スプール位置等）と、所望のシステムパラメータ（例えば所望のメイン段階用スプール位置等）との間の誤差を最小化するように最適化され得る。
【００２３】
制御パラメータは、限られることはないが、フロー制御弁アセンブリ１６、フロー制御弁アセンブリ１６の製造時の耐性及びフロー制御弁１６への負荷条件を含む多くの要因によって影響される。結果として、制御パラメータは、所望の制御応答を得るための最適値にチューニング又は調整されるのに必要である。しかし、制御パラメータが誤って選択された場合は、フロー制御弁アセンブリ１６は不安定になり得る。
【００２４】
制御パラメータは、手動で調整又はチューニングされ得るが、このような解決方法は不正確であり繰り返すことができず、主観的であり、非効率になりがちであろう。結果として、フロー制御弁アセンブリ１６は制御器４２の制御パラメータを自らチューニングするプロセスが記載される。
【００２５】
ここで図４を参照すると、フロー制御弁アセンブリ１６の制御器４２のための自動チューニングプロセス２００が示されている。対象となる実施形態では、自動チューニングプロセス２００が油圧システム１０のオペレータによって初期化される。オペレータは、フロー制御弁アセンブリ１６のパイロット段階用スプール２２のいずれか１つが交換されているか、或いはオペレータがフロー制御弁アセンブリ１６のパフォーマンスの劣化に気付いた場合に、自動チューニングプロセス２００を初期化してもよい。
【００２６】
フロー制御弁アセンブリ１６は、制御器４２の制御パラメータを自動チューニング又は自動調整するので、フロー制御弁アセンブリ１６は現場で使いやすい。フロー制御弁アセンブリ１６が現場で使いやすいため、フロー制御弁アセンブリ１６は、現場で比較的速やかに設定され、修理され又は交換される。これは、エンドユーザに短縮されたシステム停止時間をもたらす。
【００２７】
自動チューニングプロセス２００は複数の段階を含む。各段階では、パラメータの一組が、同定及び／又はチューニングされる。このパラメータの一組は、以降の続く段階で使用される。この多段階のソリューションは、問題を与えられた段階にローカライズされ得るため、潜在的に有益である。
【００２８】
ここで図４及び図５を参照すると、自動チューニングプロセス２００の第１段階２１０は初期化段階である。対象となる実施形態では、油圧システム１０のオペレータが様々な判定基準に対する応答に基づいて自動チューニングプロセス２００を初期化する。上記に示されたように、オペレータは、ステップ２１２で提供されるように、フロー弁アセンブリ１６のパフォーマンスが劣化する場合又はステップ２１４で提供されるように部品（例えばパイロット段階用スプール２２等）が交換が完了した場合に、自動チューニングプロセス２００を初期化することができる。
【００２９】
ここで図４及び図６を参照すると、自動チューニングプロセス２００が初期化された後、自動チューニングプロセス２００は検証段階２２０に進行する。検証段階２２０では、フロー制御弁アセンブリ１６の油圧条件と電気的条件が測定され、自動チューニングプロセス２００を進められるかどうかを評価する。例えば、ステップ２２２に提供されるように、マイクロプロセッサ４１は、圧力センサ５０から、作業ポート３２に加圧流体があるかどうかを評価するための情報又は流体ポンプ１４からフロー制御弁アセンブリ１６に供給される加圧流体があるかどうかを評価するための情報を受け取る。ステップ２２４では、マイクロプロセッサ４１は、受け取られたこの情報と、自動チューニングプロセス２００を連続化するために要求される圧力限界又は圧力レンジとを比較する。圧力センサ５０からの圧力の読み取りデータが当該圧力限界内ならば、自動チューニング２００を実行できる。
【００３０】
ここで図４と図７を参照すると、自動チューニング２００の第３段階２３０はシステム較正段階である。自動チューニングプロセス２００のシステム較正段階２３０では、フロー制御弁アセンブリ１６のマイクロプロセッサ４１と通信するセンサからの測定がシステムを較正するために使用される。フロー制御弁アセンブリ１６の製造プロセスの間に、これらのシステム用パラメータのための初期値が、フロー制御弁アセンブリ１６の不揮発性メモリユニット６０に格納される。これらの初期値は、アセンブリの試験中に取得される。
【００３１】
システム較正段階２３０では、フロー制御弁アセンブリ１６のセンサが、ステップ２３２において、これらのシステムパラメータの少なくともいくつかのためにマイクロプロセッサ４１に対する読み取りデータを提供する。これらの読み取りデータに基づいて、マイクロプロセッサ４１はまだ残っているシステムパラメータを較正する。例えば、第１位置センサ４８ａ、第２位置センサ４８ｂからの測定値は、フロー制御弁アセンブリ１６のメイン段階用スプール２０のそれぞれの機械的な中央部６２を評価するために使用され得る。この機械的な中央部６２の値を用いて、マイクロプロセッサ４１は、機械的な中央部６２からメイン段階用スプール２０のそれぞれの圧力エッジ６４とタンクエッジ６６までの距離を較正する。制御器４２は、補償制御器５６からの補償信号を発生するために、上記の読み取りデータ及び較正値を使用する。これらの値のそれぞれは、より詳細に以下に記載されるであろう。
【００３２】
ここで図８を参照すると、フロー制御弁アセンブリ１６の断面図が示されている。メイン段階用スプール２０の機械的な中央部６２は、ゼロ電流がパイロット段階用スプール２２に供給されるときのメイン段階用スプール２０の位置に対応する。パイロット段階用スプール２２に供給されるゼロ電流を用いて、メイン段階用スプール２０がメイン段階用スプール２０の端部３４に配置されているバネ４０によって中心に位置決めされる。
【００３３】
圧力エッジ６４は、機械的な中央部６２から軸方向の位置までの軸方向の距離に対応する。この軸方向の位置で、流体が供給ポート２８から作業ポート３２に連通するようにオリフィスが開く。タンクエッジ６６は、機械的な中央部６２から軸方向の位置までの軸方向の距離に対応する。この軸方向の位置で、流体が作業ポート３２からタンクポート３０に連通するようにオリフィスが開く。
【００３４】
ここで図７及び図８を参照すると、パイロット段階用スプール２２に供給されたゼロ電流を用いて、位置センサ４８が、ステップ２３２において、メイン段階用スプール２０の位置に関連して、マイクロプロセッサ４１に第１の読み取りデータを提供する。ステップ２３４では、マイクロプロセッサ４１が、この第１の読み取りデータと、不揮発性メモリユニット６０に格納される機械的な中央部６２の初期値とを比較する。第１の読み取りデータが、不揮発性メモリユニット６０に格納されている読み取りデータと異なる場合には、マイクロプロセッサ４１は、ステップ２３６において、不揮発性メモリユニット６０に格納された当該値を更新し、かつ、ステップ２３８において、圧力エッジ値６４及びタンクエッジ値６６との関係に基づいた圧力エッジ値６４及びタンクエッジ値６６を較正する。それから、マイクロプロセッサ４１は、これらの新しい値を反映するために、不揮発性メモリユニットに格納されたシステムパラメータを更新する。
【００３５】
機械的な中央部６２がパイロット段階用スプール２２の設置変動に基づいて変動可能であるが、機械的な中央部６２と圧力エッジ６４とタンクエッジ６６との間の関係は、ほぼ一定のままにある。結果として、対象となる実施形態では、圧力エッジ６４の値とタンクエッジ６６の値が、不揮発性メモリユニット６０に格納された初期値から取得されるような機械的な中央部６２と、圧力エッジ６４と、タンクエッジ６６と、の間の関係に基づいて第１の読み取りデータから較正され得る。
【００３６】
例えば、フロー制御弁アセンブリ１６が、１００の機械的な中央部６２のための初期値、１１００の圧力エッジ６４のための初期値及び、−９００のタンクエッジ６６のための初期値を持つ場合には、機械的な中央部６２と、圧力エッジ６４と、タンクエッジ６６との間の関係は、圧力エッジ６４と、機械的な中央部６２と、タンクエッジ６６と、機械的な中央部６２との間の差を取得することによって演算される。例えば、タンクエッジ６６と機械的な中央部６２との間の差が−１０００である一方、圧力エッジ６４と機械的な中央部６２との間との差は１０００である。上で提示されたように、これらの差は略一定のままの状態にすべきである。
【００３７】
上記の実施例では、自動チューニングプロセス２００が初期化されかつ位置センサ４８の第１の読み取りデータは、機械的な中央部６２が２００に等しいことを示す場合は、マイクロプロセッサ４１は、初期値における差に基づいて圧力エッジ６４とタンクエッジ６６を較正することができる。例えば、上記の実施例では、マクロプロセッサ４１は、機械的な中央部６２（即ち２００）を、機械的な中央部６２と圧力エッジ６４との間の初期の差（即ち１０００）とを加算することによって新しい圧力エッジ値を演算することができる。この手順では、圧力エッジのための新しい値は１２００（即ち２００＋１０００）になるであろう。同様にして、マイクロプロセッサ４１は、機械的な中央部６２（即ち２００）の新しい値を、機械的な中央部６２とタンクエッジ６６との間の初期の差（即ち−１０００）を加算することによって、新たなタンクエッジ値を演算することができる。この手順では、圧力エッジに対する新たな値は−８００（即ち２００+（−１０００））になるであろう。一旦これらの値が演算されたら、これらの値は更新されるか又は不揮発性メモリ６０に格納される。
【００３８】
ここで図４、８及び９を参照すると、自動チューニングプロセス２００の次の段階は臨界的なシステムパラメータ２４０の決定である。この段階２４０では、臨界的なシステムパラメータは連続する段階での使用のために決定される。対象となる実施形態では、これらの臨界的なシステムパラメータの１つは、パイロット段階用スプール２２が配置されている孔７０の移行領域６８を介してパイロット段階用スプール２２を駆動するために要求されるＰＷＭ値である。
【００３９】
対象となる実施形態では、孔７０は第１パイロット用圧力ポート７２ａと第１駆動ポート７４ａとの間の第１移行領域６８ａを含む。第１移行領域６８ａは、メイン段階用スプール２０が配置されているスプール孔７８の第１チャンバ７６ａに流体連通している。孔７０はさらに、第２パイロット用圧力ポート７２ｂと第２駆動ポート７４ｂとの間に第２移行領域６８ｂを含む。第２移行領域６８ｂは、スプール孔７８の第２チャンバ７６ｂに流体連通している。パイロット段階用スプール２２は位置センサと関連していないため、移行領域６８を介するパイロット段階用スプール２２を駆動するために要求されるＰＷＭ値は、所望のシステム出力に基づき孔７０にパイロット段階用スプール２２を正確に位置決めするために不揮発性メモリユニット６０に記録される。
【００４０】
図９に、第１移行領域６８ａと第２移行領域６８ｂを介してパイロット段階用スプール２２を駆動するのにそれぞれ要求される第１ＰＷＭオフセット値ＰＷＭ＿Ｐ、第２ＰＷＭオフセット値ＰＷＭ＿Ｔを決定する方法３００が示されている。これらの第１ＰＷＭオフセット値ＰＷＭ＿Ｐ、第２ＰＷＭオフセット値ＰＷＭ＿Ｔのうち１つは、ＰＷＭ信号４４を形成するために制限され構造化された制御器５２からの電気的信号５４を用いて合計される補償信号として、補償制御器５６によって使用される。第１ＰＷＭオフセット値ＰＷＭ＿Ｐは、第１パイロット圧力用ポート７２ａを第１アクチュエータポート７４ａに接続しながらオリフィスが開くように、第１移行領域６８ａを横切るようにパイロット段階用スプール２２を移動するのに要求されるＰＷＭ値を取得することにより決定される。
【００４１】
ステップ３０２では、補償制御器５６は、システム較正用段階２３０で決定されるように不揮発性メモリユニット６０から機械的な中央部６２を取得する。ステップ３０４では、メイン段階用ステージ２０の第１位置は、正の値を機械的な中央部６２に加えることによって演算される。例えば、第１位置は５０uｍの正の値を機械的な中央部６２に加えることによって演算され得る。
【００４２】
ステップ３０６では、パイロット段階用スプール２２は、パイロット圧力がスプール孔７８の第１チャンバ７６ａと連通されるように第１ＰＷＭオフセット値ＰＷＭ＿Ｐを使いながら駆動される。ステップ３０８では、位置センサ４８は、メイン段階用スプール２０の位置に関する情報を補償制御器５６に提供する。ステップ３１０では、低ゲイン制御器[例えば、比例-積分（ＰＩ）制御器等]が、第１位置においてメイン段階用スプール２０を安定化するのに必要とされる第１ＰＷＭオフセット値ＰＷＭ＿Ｐを決定するために補償制御器５６により使用される。ステップ３１２では、一旦メイン段階用スプール２０は時間の所定間隔で安定化されたら、第１ＰＷＭオフセット値ＰＷＭ＿Ｐは不揮発性メモリユニット６０に記録される。
【００４３】
第１移行領域６８ａを介してパイロット段階用スプール２２を駆動するために要求される第１ＰＷＭオフセット値ＰＷＭ＿Ｐが記録された後、第２移行領域６８ｂを介してパイロット段階用スプール２２を駆動するために要求される第２ＰＷＭオフセット値ＰＷＭ＿Ｔが決定される。この決定のためのステップは、方法３００のステップと類似する。しかし、ステップ３０４では、位置が負の値を用いて演算され、かつ、ステップ３０６では、パイロット段階用スプール２２が、パイロット圧力がスプール用孔７８の第２チャンバ７６ｂに連通するように駆動される。
【００４４】
再び図３を参照すると、補償制御器５６は、補償用信号として第１ＰＷＭオフセット値ＰＷＭ＿Ｐ又は第２ＰＷＭオフセット値Ｐを使用するかどうか決定するために、位置センサ４８からのメイン段階用スプール２０と機械的な中央部６２を利用する。位置センサ４８によって測定されるようなメイン段階用スプール２０の位置が、タンクエッジ６６よりも圧力エッジ６４により近い場合は、補償制御器５６は、第１ＰＷＭオフセット値ＰＷＭ＿Ｐを使用する。しかし、位置センサ４８によって測定されるようなメイン段階用スプール２０の位置が、圧力エッジ６４よりもタンクエッジ６６により近い場合は、補償制御器５６は、第２ＰＷＭオフセット値ＰＷＭ＿Ｔを使用する。
【００４５】
図４並びに図１０乃至１２を参照すると、自動チューニングプロセス２００の第５段階２５０は自動チューニング段階である。対象となる実施形態では、制限され構造化された制御器５２は比例積分（ＰＩ）制御器である。他の実施形態では、制限され構造化された制御器５２は比例積分微分（ＰＩＤ）制御器である。他の実施形態では、制限され構造化された制御器５２は他のタイプの制御器である。
【００４６】
ＰＩ制御器では、自動チューニング又は最適化されるために必要な二つの制御用パラメータθ（例えばゲイン）がある。自動チューニング段階２５０は、制限かつ構造化された制御器５２に関連する制御パラメータθを自動チューニングする。自動チューニング段階２５０の概略図は図１０に示されている。
【００４７】
図１０に示された実施形態では、制限かつ構造化された制御器５２は、オペレータからの所望のシステム出力（又は設定点）ｙd、フロー制御弁アセンブリ１６からの測定出力ｙm及び自動チューニングモジュール４００からの自動チューニングされた制御パラメータθを受け取る。制限され構造化された制御器５２は、命令信号ｕをフロー制御弁アセンブリ１６に出力する。
【００４８】
自動チューニングモジュール４００は、フロー制御弁アセンブリ１６から測定済みの出力ｙm及び参照モデル４０２からの出力ｙmodを受け取る。出力ｙmは制限かつ構造化された制御器５２によって制御される。出力ｙmodはオペレータによって提供される所望のシステム出力ｙdと参照モデル４０２の出力ｙmodとの間の所望の伝達関数を表す。参照モデル４０２の出力ｙmodは、フロー制御弁アセンブリ１６からの所望の応答を表す。
【００４９】
こららの入力に基づいて、自動チューニングモデュール４００は、制限され構造化された制御器５２に提供される制御用パラメータθを、誤差が最小化するように最適化する。
【００５０】
自動チューニングモジュール４００は、制限かつ構造化された制御器５２に関連する制御用パラメータθをチューニングし又は最適化するためのチューニングプロシージャ５００を使用する。チューニングプロシージャ５００の例が図１１に示されている。チューニングプロシージャ５００の目的の１つは、フロー制御弁アセンブリ１６からの測定出力ｙmが、参照用モデル４０２の出力ｙmodに近づくように制御パラメータθを最適化することにある。
【００５１】
本願開示の１つの特徴は、チューニングプロシージャ５００は時間領域（微分方程式）に基づくプロシージャである。本願開示のもう１つの特徴は、チューニングプロシージャ５００はステップ応答の時間領域に基づくプロシージャである。本願開示のさらに他の特徴では、ステップ応答は閉ループ応答である。本願開示の閉ループステップは、ステップ軌跡として所望のシステム出力ｙdを使用する（図１２に最も良く示されている）。
【００５２】
チューニングプロシージャ５００は、コスト関数定式化プロセス５０２と最適化プロセス５０４を含む。チューニングプロシージャ５００の最適化プロセス５０４は最適化された式として以下を定式化し得る。
【数１】
0005522414.tif 000002
ここでθ*は、すべてのｎに対してコスト関数L（θ，ｎ）を最小化する最適化された制御用パラメータである。
【００５３】
コスト関数Ｌ（θ，ｎ）は、工業で使用されるパフォーマンス仕様を反映するために定式化される。本願開示の１つの特徴においては、コスト関数Ｌ（θ，ｎ）は、絶対誤差、オーバーシュート、整定時間、ピーク誤差、これらのいずれかの組み合わせ、及びその他の積分のようなパフォーマンス仕様を説明するために公式化される。本願開示の１つの特徴においては、コスト関数Ｌ(θ，ｎ)によって説明されるパフォーマンスは、絶対誤差、オーバーシュート、整定時間の積分である。
【００５４】
対象となる実施形態においては、コスト関数L（θ，ｎ）は次のコスト関数式によって定義される。
【数２】
0005522414.tif 000003
L（θ，ｎ）は、ｔ∈[nT，（ｎ+１）T]なる時間スパンにおいて与えれる制御パラメータθのための制御関数であり、かつ、Tはステッププロファイルの間隔であり、ｙmは、フロー制御弁アセンブリ１６からの測定出力であり、ｙmodは、参照用モデル４０２の出力である。また、OS（ｘ，ｎ）：｛RZ，R｝→Rにおいて、Rは、時間スパンｔ∈[nT，（ｎ+１）T]においてオーバーシュートするための軌跡ｘ∈RZのマッピングである。OSd∈Rは所望のオーバシュートであり、ＳＴ（ｘ，ｎ）：｛RZ，R｝→Rは、時間スパンｔ∈[nT，（ｎ+１）T]におけるセトリングタイムまでのマッピング軌跡ｘ∈RZである。STd∈Rは所望のセトリングタイムであり、ω1、ω2、ω3は、絶対値誤差、オーバーシュート及びセトリングタイムの積分のための重み付け関数である。
【００５５】
本願開示の１つの特徴において、コスト関数L（θ，ｎ）は、離散事象である。パフォーマンス仕様（例えば、絶対値誤差、オーバーシュート及びセトリングタイムの積分等）は、ステッププロファイルのフル間隔T（図１２で図示）に関連する。本願開示の１つの特徴において、コスト関数L（θ，ｎ）は、これらのパフォーマンス仕様を適切に反映するために各間隔Tの最後に評価される。コスト関数L（θ，ｎ）は、各間隔Tの最後に評価されるのみであるため、コスト関数L（θ，ｎ）は、T分の１の周波数を持つ離散事象である。
【００５６】
本願開示の他の特徴において、コスト関数Ｌ（θ，ｎ）は、離散的である。１つの間隔Ｔはコスト関数Ｌ（θ，ｎ）を評価するのに必要とされる。１つの間隔Ｔ以上の間隔は、１つ以上のコスト関数Ｌ（θ，ｎ）を評価するのに必要とされる。例えば、図１２では、二つのコスト関数Ｌ（θn-1，ｎ−１）及びＬ（θ，ｎ）は、それぞれ（ｎ−１）Ｔ及びｎＴで評価される。
【００５７】
本願開示の１つの特徴は、制御パラメータθの最適化は、好ましくは、略同時に起こる摂動の確率的事象を利用することによるチューニング方法(ＳＰＳＡ)に基づく。しかし、制御パラメータの最適化は、標準的な有限差分の確率的事象(ＦＤＳＡ)又はランダムに離散的に起こる確率的事象（ＲＤＳＡ）に基づきうることを理解されたい。
【００５８】
再帰的な確率的事象（ＳＡ）のプロシージャは次のＳＡ式によって支配される。
【数３】
0005522414.tif 000004
ここで、＾付きのθk∈RPは、再帰のk番目のソリューションθ*の近似値であり、akは次第にゼロに近づく正のスカラーの連続であり、＾付きのｇ（・）∈RPは、グラジェントｇ（・）の近似値であり、かつ、ｋ＝１，２，３…はアイテレーションを数える。
【００５９】
ｇ（＾付きのθk）のためのＳＰＳＡグラジェントの近似値は次のグラジェントによって与えられる。
【数４】
0005522414.tif 000005
ここで、ｃkは、正のスカラーの連続値、Δk∈RPは、アイテレーションのkthステップにおけるベルヌーイ分布を用いたベクトルである。k=１,２,..,ｐのΔkiはΔkのi番目の構成要素であり、Ｌ（・，・）はコスト関数式５０８のコスト関数である。
【００６０】
ここで図１3を参照すると、チューニングプロシージャ５００の最適化プロセス５０４が記載されている。
最適化プロセス５０４のステップ５２０では、プロセス用パラメータは時間ｔ＝０で初期化される。一実施形態では、次のパラメータが時間ｔ＝０で初期化される。
【数５】
0005522414.tif 000006
【数６】
0005522414.tif 000007
ここで、θは制御用パラメータθの低い方の境界、オーババー付きのθは制御用パラメータθの上の限界である。Ｍ3＞０及びθnは次の間隔Ｔのための制御用パラメータである。
【００６１】
ステップ５２２では、コスト関数Ｌ+k＝Ｌ（θn，３ｋ−２）は、時間ｔ＝３ｋ−２で評価される。ステップ５２４では、制御用パラメータθnは次のサイクルの評価のために更新される。次のサイクルのための制御パラメータθnは（＾付きのθk−ｃkΔk）に等しい。
【００６２】
ステップ５２６では、コスト関数Ｌ-k＝Ｌ（θn,３ｋ−１）は時間ｔ＝３ｋ−１で評価される。ステップ５２８では、制御用パラメータθnは次のサイクルの評価のために更新される。制御用パラメータθnは次のサイクルのために更新される。次のサイクルのための制御用パラメータθnは＾付きのθkに等しい。
【００６３】
ステップ５３０では、制御関数Ｌ0k＝Ｌ（θn,３ｋ）は時間ｔ＝３ｋで評価される。
【００６４】
ステップ５３２では、アイテレーション分析（ＩＡ1）が実行される。本願開示の１つの特徴は、アイテレーション分析は、後続のアイテレーションが過剰になる場合は、後続のアイテレーションを拒絶する関数であることである。アイテレーション分析は次のＩＡ1式によって規定される。
【数７】
0005522414.tif 000008
ここで、Ｍ1＞は大きなスカラーである。
【００６５】
上記のＩＡ1の式５３４では、現在のアイテレーションｋで近似された制御用パラメータ＾付きのθkの値と、従前のアイテレーションｋ−１で近似された制御用パラメータ＾付きのθkの値と、の差の絶対値がスカラー制限値Ｍ1よりも大きい場合は、現在のアイテレーションｋで近似された制御パラメータ＾付きのθkは、従前のアイテレーションｋ−１の近似された制御パラメータ＾付きのθk-1に設定される。しかし、現在のアイテレーションｋで近似された制御用パラメータ＾付きのθkの値と、従前のアイテレーションｋ−１で近似された制御用パラメータ＾付きのθkの値との差の絶対値がスカラー制限値Ｍ1よりも小さい場合は、現在のアイテレーションｋにおける近似された制御用パラメータ＾付きのθkは未だ変わらないままである。
【００６６】
本願開示の他の特徴は、代替的なアイテレーション分析（ＩＡ2）が使用されることである。代替的なアイテレーション分析は、コスト関数Ｌ（θ，ｎ）の関数である。典型的なＳＰＳＡのアプローチは、各アイテレーションｋのために、２度[すなわち、Ｌ（＾付きのθk+ｃkΔk'）、Ｌ（＾付きのθk−ｃkΔk'）]、コスト関数Ｌ（θ，ｎ）を評価する一方、本願開示のチューニングプロシージャ５００の最適化プロセス５０４は、コスト関数Ｌ（＾付きのθk´・）、各アイテレーションｋのための第三の時間を評価する。本願開示の１つの特徴は、隣り合うコスト関数Ｌ（＾付きのθk-1´・）→Ｌ（＾付きのθk´・）の第３の評価間で比較されることである。この代替的なアイテレーションの拒絶は、次のＩＡ2によって支配される。
【数８】
0005522414.tif 000009
ここで、Ｍ2＞０は大きなスカラーである。
【００６７】
上記のＩＡ2式５３６において、現在のアイテレーションｋにおけるコスト関数Ｌ（＾付きのθk´・）と従前のアイテレーションｋ−１のコスト関数Ｌ（＾付きのθk-1´・）との間の差がスカラー限界値Ｍ2よりも大きい場合、現在のアイテレーションｋにおける近似された制御パラメータ＾付きのθkは従前のアイテレーションｋ−１の近似された制御パラメータ＾付きのθk-1に設定される。しかし、現在のアイテレーションｋにおけるコスト関数Ｌ（＾付きのθk´・）と従前のアイテレーションｋ−１のコスト関数Ｌ（＾付きのθk-1´・）との間の差がスカラー限界値Ｍ2以下の場合は、現在のアイテレーションｋにおける近似された制御パラメータ＾付きのθkは変化なしのままにある。
【００６８】
ステップ５３８では、ＳＡ式５１０とグラジェント式５１２に関連したak及びckの値が更新される。ステップ５４０では、ベルヌーイ分布を用いたベクトルΔkが発生される。本願開示の１つの特徴は、ベルヌーイ分布が、パラメータのレンジに対して正規化されることである。Δki（すなわち、Δk：＝[Δk1，Δk2,・・・,Δkp]T）のための確率質量関数は次式で与えられる。
【数９】
0005522414.tif 000010
ここで、０＜δ＜１は、更新された比率を決定するためのスカラーであり、かつ、θｉ及びオーバーバ付きのθｉは、θの各要素の下限及び上限である。ステップ５４２では、グラジェント式５１２は以下のように書き直される。
【数１０】
0005522414.tif 000011
【００６９】
ステップ５４４において、制御用パラメータ＾付きのθkは、SA式５１０を用いて更新される。ステップ５４６において、アイテレーションkは、インデックス化されている（すなわち、k＝ｋ＋１）。
【００７０】
ステップ５４８において、停止基準が評価される。ステップ５４８において、停止基準は多くのアイテレーションｋに関連している。多くのアイテレーションｋが所定値を超える場合は、チューニングプロシージャ５００から出る。
【００７１】
ステップ５５０では、制御用パラメータ＾付きのθkの各要素＾付きのθkiは、拘束条件に対して比較される。制御用パラメータ＾付きのθkの要素＾付きのθkiは、下限θi未満である場合、当該要素＾付きのθkiは下限θiに設定される。要素＾付きのθkiが上限＾付きのθiよりも大きい場合は、その要素は上限オーバーバー付きθiに設定される。要素＾付きのθkiが拘束条件内にある場合は、要素＾付きのθkiは変わらない状態にある。制御パラメータ＾付きのθkの要素θkiが拘束された場合は、チューニングプロシージャ５００の最適化プロセス５０４はステップ５２２に戻る。
【００７２】
他の実施形態では、代替の最適化プロセスが使用される。この代替の実施形態では、代替の最適化プロセスは、グリッド最適化プロセスである。グリッド最適化プロセスでは、ゲインのそれぞれのレンジが定義される。本願開示の１つの特徴では、第１ゲインと第２ゲインといった二つのゲインがある。制御器がＰＩ制御器であるという手順では、第１ゲインは比例ゲイン（ＰＧ）である一方、第２ゲインは積分ゲイン（ＩＧ）である。制御器は、制御パラメータと命令信号を発生させるための第１及び第２ゲインを使用する。
【００７３】
比例ゲインは０から０．５の間のレンジを持ち得るであろうが、一方、積分ゲインは０．５から１の間のレンジを持ち得るであろう。それぞれにロウポイント及びハイポイントが各ゲインのために選択される。例えば、比例ゲインのためにロウポイントとハイポイントはそれぞれ０．５及び１でありえよう。それから、比例ゲインのロウポイントとハイポイントのうちの一方は、すべての組み合わせが排出されるまで、ロウポイントとハイポイントの一方と組み合わされる（又は乗算される）。本実施例には、４つの組み合わせ、ＰＧLOW＊ＩＧLOW；ＰＧLOW＊ＩＧHIGH；PGHIGH＊ＩＧLOW；ＰＧHIGH＊ＩＧHIGHがあり得るであろう。対象となる実施形態における各組み合わせに対し、実際のシステムパラメータと所望のシステムパラメータとの間の誤差が演算される。
【００７４】
それから、最良の結果を導く組み合わせは、続行するラン実行のためにスターティングポイントとして使用される。上記の実施例において、ＰＧLOW*ＩＧHIGHが最良の結果を提供するのであれば、次のラン実行における比例ゲインのためのロウポイントとハイポイントのいずれかがＰＧLOWのある比率を占めるであろう。一方、積分ゲインのロウポイントとハイポイントのそれぞれはＩＧHIGHのある比率を占めるであろう。例えば、次のラン実行で、比率ゲインのロウポイントとハイポイントが０．０及び０．２５に成り得るであろう。一方、積分ゲインのロウポイントとハイポイントが０．７５及び１．０に成り得るであろう。
【００７５】
再度、それから、比例ゲインのロウポイントとハイポイントのいずれか一つが、積分ゲインのロウポイントとハイポイントのいずれか一つ及び実際のシステムパラメータと各組み合わせに対して比較される所望のシステムパラメータとの間の誤差と組み合わせられる。それから、最良の結果を導く組み合わせは、続行するラン実行のためのスターティングポイントとして使用される。このプロセスは、ソリューションのバリエーションが所定の境界内に入るまで繰り返される。
【００７６】
ここで、図１４を参照すると、振動減衰プロセス６００が記載されている。最適化プロセス中に、ゲイン値のセットが不安定な力学的応答を発生することを可能にしうる。不安定さの結果として得られる機械的な部品へのダメージのリスクを低減するために、振動減衰プロセスが使用され得る。
【００７７】
ステップ６１０では、ＰＷＭ振動の上限、下限が検出される。電流が５％と９５％との間で変化するならば、不安定さが発生しうる。電流が５％と９５％との間で変化するならば、そのときＰＷＭ出力はステップ６２０でゼロに設定される。メイン段階用スプール２０は、スプリング４０による機械的な中央部６２に次第に戻るように移動する。メイン段階用スプール２０がゼロにあるときは絶対値誤差の積分が大きいために、パフォーマンスはとても貧弱である。このように、このゲインセットは次のラン実行のための最適な解決手段として選択されないであろう。
【００７８】
この開示の様々な変形例や代替例は、本開示内の範囲と精神を逸脱することなく当業者にとって明らかになるであろう。そして、本開示の範囲はこれまで記載した例示的な実施形態を過度に限定するものではないことが理解されるべきである。
【図１】
0005522414.tif 000012
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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