(57)【要約】【課題】本発明は、制御対象モデルの自動生成を可能にすることで、制御パラメータの調整に精通した作業者でなくても、制御器の持つ制御パラメータを簡単に調整できるようにする技術の提供を目的とする。【解決手段】制御対象モデルの数学的モデルとして、ある伝達関数を想定して、制御対象へ与えられた操作量の時系列データと、それに応じて制御対象から出力された制御量の時系列データとを使って、Ｐｏｗｅｌｌ　法などのような最適化手法を用いて、その伝達関数の持つパラメータを同定することで、制御対象モデルを生成するように処理する。このようにして生成される制御対象モデルを使うことで、作業者は制御器の持つ制御パラメータを色々と調整するときに、どのような制御が行えるのかを直ちに知ることができるようになることから、制御パラメータを簡単に調整できるようになる。【選択図】　　　　　図１
2004038428.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象のモデルを生成する制御対象モデル生成方法であって、
制御対象へ与えられた操作量の時系列データと、それに応じて制御対象から出力された制御量の時系列データとを取得する過程と、
予め想定したある伝達関数を処理対象として、上記取得した操作量の時系列データを該伝達関数に入力するときに該伝達関数から出力される値の時系列データを得て、その出力値の時系列データとこれに対応する上記取得した制御量の時系列データとの誤差あるいはそれから導出される値が最適になるようにと、該伝達関数の持つ１つ又は複数のパラメータを同定することで、制御対象のモデルを生成する過程とを備えることを、
特徴とする制御対象モデル生成方法。
【請求項２】
制御対象のモデルを生成する制御対象モデル生成方法であって、
制御対象へ与えられた操作量の時系列データと、それに応じて制御対象から出力された制御量の時系列データとを取得する過程と、
予め想定した複数の伝達関数のそれぞれを処理対象として、上記取得した操作量の時系列データを該伝達関数に入力するときに該伝達関数から出力される値の時系列データを得て、その出力値の時系列データとこれに対応する上記取得した制御量の時系列データとの誤差あるいはそれから導出される値が最適になるようにと、該伝達関数の持つ１つ又は複数のパラメータを同定する過程と、
上記同定を完了するときに得られた上記誤差あるいはそれから導出される値に従って、上記同定したパラメータを持つ複数の伝達関数の中から、制御対象のモデルとして最適なものを選択する過程とを備えることを、
特徴とする制御対象モデル生成方法。
【請求項３】
制御器の持つ制御パラメータを調整する制御パラメータ調整方法であって、
請求項１又は２記載の制御対象モデル生成方法に従って、制御対象のモデルを生成する過程と、
上記制御器の制御アルゴリズムを調整対象として、該制御アルゴリズムの持つ制御パラメータを調整する過程と、
上記制御対象モデルと上記制御アルゴリズムとを使って、上記調整した制御パラメータを持つ上記制御器が制御対象を制御するときの状態をシミュレーションすることで、制御目標量、操作量及び制御量の間の関係を示すデータを作成して、それを出力する過程とを備えることを、
特徴とする制御パラメータ調整方法。
【請求項４】
請求項１又は２記載の制御対象モデル生成方法の実現に用いられる処理をコンピュータに実行させるための制御対象モデル生成プログラム。
【請求項５】
請求項３記載の制御パラメータ調整方法の実現に用いられる処理をコンピュータに実行させるための制御パラメータ調整プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、制御対象のモデルを生成する制御対象モデル生成方法と、その制御対象モデル生成方法により生成される制御対象モデルを使って、制御器の持つ制御パラメータを調整する制御パラメータ調整方法と、その制御対象モデル生成方法の実現に用いられる制御対象モデル生成プログラムと、その制御パラメータ調整方法の実現に用いられる制御パラメータ調整プログラムとに関する。
【０００２】
【従来の技術】
制御対象となるプロセスをコントロールする温調計などの制御器を実装する場合には、その制御器の持つＰＩＤなどの制御パラメータを適切なものに調整していく必要がある。
【０００３】
従来では、制御器の持つ制御パラメータを調整する場合、実際に制御対象を制御器で制御するという構成を採って、作業者が経験とノウハウとを使って制御パラメータを色々と調整してみて、そのときに制御器から与えられる操作量に応答して制御対象が出力する制御量の動きを得て、それを制御目標量と比較することを繰り返していくことで、最適な制御パラメータを決定していくという方法を用いている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来技術に従っていると、制御対象によっては制御量が得られるまでに数時間もかかる場合があることで、制御パラメータの調整に多大な労力と調整コストとを強いられるという問題がある。
【０００５】
この問題を解決するために、制御対象のモデルを作成し、シミュレーションにより制御器の持つ制御パラメータを決定して、それを制御器に設定していくという方法を用いることが考えられる。
【０００６】
これまでにも、制御対象をモデリングする手法が提案されているので、それを使って制御対象のモデルを作成し、シミュレーションにより制御器の持つ制御パラメータを決定して、それを制御器に設定していくという方法を用いることが考えられるのである。
【０００７】
しかしながら、これまでに試みられている制御対象のモデリング手法は、逐次最小２乗法などを利用した線形代数理論に立脚した手法であり、制御対象の次数の探索まで含む厳密なモデリングを目的とする場合には有効な手法であるものの、誰でもが用いることができるというようなものではない。
【０００８】
このように、従来技術に従っていると、制御パラメータの調整や制御対象のモデリング手法に精通した作業者でないと制御器の持つ制御パラメータを調整できないとともに、そのような作業者であっても、制御器の持つ制御パラメータを簡単に調整できないという問題がある。
【０００９】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、制御対象のモデルを自動生成することを可能にすることで、直ちに制御対象の出力する制御量が得られるようにし、これにより、制御パラメータを変更したときの制御状態を直ちに知ることができるようになることで、制御パラメータの調整に精通した作業者でなくても、制御器の持つ制御パラメータを簡単に調整できるようにする新たな制御パラメータ調整技術の提供を目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するために、本発明の制御パラメータ調整方法は、先ず最初に、本発明の制御対象モデル生成方法によって制御対象のモデルを生成し、続いて、その生成した制御対象モデルを使って、制御器の持つ制御パラメータを調整する処理を行う。
【００１１】
本発明の制御パラメータ調整方法を実現すべく用意される本発明の制御対象モデル生成方法は、▲１▼制御対象へ与えられた操作量の時系列データと、それに応じて制御対象から出力された制御量の時系列データとを取得する過程と、▲２▼予め想定したある伝達関数を処理対象として、取得した操作量の時系列データをその伝達関数に入力するときにその伝達関数から出力される値の時系列データを得て、その出力値の時系列データとこれに対応する取得した制御量の時系列データとの誤差あるいはそれから導出される値が最適になるようにと、その伝達関数の持つ１つ又は複数のパラメータを同定することで、制御対象のモデルを生成する過程とを備えるように構成する。
【００１２】
このとき、複数の伝達関数を想定して、それらの伝達関数のそれぞれを処理対象として、伝達関数の持つパラメータの同定処理を行うようにする構成を採って、その同定を完了するときに得られた誤差（あるいはそれから導出される値）に従って、同定したパラメータを持つ複数の伝達関数の中から、制御対象のモデルとして最適なものを選択する過程を備えることがある。
【００１３】
以上の各処理過程はコンピュータプログラムで実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、半導体メモリなどの記録媒体に記録して提供することができる。
【００１４】
このように構成される本発明の制御対象モデル生成方法では、制御対象モデルの数学的モデルとして、ある伝達関数（１つ又は複数のパラメータを持つ）を想定して、制御対象へ与えられた操作量（ＭＶ）の時系列データと、それに応じて制御対象から出力された制御量（ＰＶ）の時系列データとを使って、Ｐｏｗｅｌｌ　法などのような最適化手法を用いて、その伝達関数の持つパラメータを同定することで、制御対象モデル（ＰＶ／ＭＶの伝達特性を持つ）を生成するように処理する。
【００１５】
ここで、制御対象の伝達特性については、その多くが「１次遅れ＋むだ時間」の伝達特性を持つもので近似できるものと考えられるが、制御対象によっては、「２次遅れ＋むだ時間」の伝達特性を持つもので近似する方がより適切である場合も考えられるし、あるいは、「積分＋１次遅れ＋むだ時間」の伝達特性を持つもので近似する方がより適切である場合も考えられる。
【００１６】
そこで、本発明の制御対象モデル生成方法では、このような場合を考慮して、複数の伝達関数を想定して、それらの伝達関数のそれぞれを処理対象として、伝達関数の持つパラメータの同定処理を行うようにして、その同定を完了するときに得られた誤差（あるいはそれから導出される値）に従って、同定したパラメータを持つ複数の伝達関数の中から、制御対象のモデルとして最適なものを選択するように処理する。
【００１７】
このようにして、本発明の制御対象モデル生成方法によれば、制御対象へ与えられた操作量の時系列データと、それに応じて制御対象から出力された制御量の時系列データとが得られれば、専門的な考察や作業を一切要求されずに制御対象のモデルを自動的に生成できるようになる。
【００１８】
そして、本発明の制御対象モデル生成方法によれば、複数の伝達関数を想定することで、さらに高精度のモデリングを実現する制御対象モデルを自動的に生成できるようになる。
【００１９】
プロセス制御分野で必要とされる制御対象モデリングの主な目的は、制御器の実装する制御アルゴリズム（制御方式の数学的モデル）が持つ制御パラメータを適切に調整できるようにすることであり、現場で制御パラメータを調整する場合には、厳密なモデリングによる専門的な調整手法よりも、誰でも簡単に調整が行えて概ね良好な制御結果が得られる調整手法が望まれており、本発明の制御対象モデル生成方法は、そのような期待に応えることができる制御対象のモデリング手法を提供するものである。
【００２０】
一方、本発明の制御パラメータ調整方法は、▲１▼本発明の制御対象モデル生成方法に従って、制御対象のモデルを生成する過程と、▲２▼制御器の制御アルゴリズムを調整対象として、その制御アルゴリズムの持つ制御パラメータを調整する過程と、▲３▼生成した制御対象モデルと、調整した制御パラメータを持つ制御器の制御アルゴリズムとを使って、調整した制御パラメータを持つ制御器が制御対象を制御するときの状態をシミュレーションすることで、制御目標量、操作量及び制御量の間の関係を示すデータを作成して、それを出力する過程とを備えるように構成する。
【００２１】
以上の各処理過程はコンピュータプログラムで実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、半導体メモリなどの記録媒体に記録して提供することができる。
【００２２】
このように構成される本発明の制御パラメータ調整方法では、本発明の制御対象モデル生成方法に従って制御対象のモデルを生成すると、例えば対話処理に従って、制御器の制御アルゴリズムの持つ制御パラメータを調整することで、制御器の操作量算出機能（制御目標量と制御量とから操作量を算出する機能）を特定の特性のものとして得て、これにより、調整した制御パラメータを持つ制御器が制御対象を制御するときの状態をシミュレーションすることで、制御対象モデルへ入力される操作量と、制御対象モデルから出力される操作量と、制御目標量との間の関係を示すデータを作成して、それを出力するように処理する。
【００２３】
このようにして、本発明の制御パラメータ調整方法によれば、本発明の制御対象モデル生成方法により生成された制御対象モデルを使うことで、作業者は制御器の持つ制御パラメータを色々と調整するときに、どのような制御が行えるのかを直ちに知ることができるようになることから、制御パラメータの調整に精通しない作業者でも制御パラメータを簡単に調整できるようになる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。
【００２５】
図１に、本発明の一実施形態例を図示する。
【００２６】
図中、１は例えばＰＩＤ制御を行う制御器、２は炉などのような制御対象、３は制御器１の実装する制御アルゴリズムが持つ制御パラメータ（ＰＩＤ値など）を設定する本発明を具備するコンピュータである。
【００２７】
本発明を具備するコンピュータ３は、例えば携帯用コンピュータで構成されて、本発明を実現するために、制御データを収集する制御データ収集部３０と、制御データ収集部３０の収集した制御データを格納する制御データ格納部３１と、予めある伝達関数を想定して、制御データ格納部３１に格納される制御データを使って、制御対象２のモデルとなる制御対象モデル３３を生成する制御対象モデル生成部３２と、制御器１の実装する制御アルゴリズムをシミュレーションする機能（制御器１の制御アルゴリズム）を有して、そのシミュレーション機能と制御対象モデル３３とを使って、制御器１の実行する制御動作をシミュレーションすることで制御器１に設定する制御パラメータを決定する制御器シミュレーション部３４と、ディスプレイやキーボードなどを有して、作業者との対話処理を実行する入出力部３５とを備える。
【００２８】
ここで、制御データ収集部３０、制御対象モデル生成部３２および制御器シミュレーション部３４は、例えばプログラムで構成されることになる。
【００２９】
図２に、制御データ収集部３０の実行する処理フローの一実施形態例を図示し、図３に、制御対象モデル生成部３２の実行する処理フローの一実施形態例を図示し、図４に、制御器シミュレーション部３４の実行する処理フローの一実施形態例を図示する。
【００３０】
次に、これらの処理フローに従って、本発明を具備するコンピュータ３の実行する処理について詳細に説明する。先ず最初に、制御データ収集部３０の実行する処理について説明する。
【００３１】
制御データ収集部３０は、作業者から制御データの収集要求が発行されると、図２の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１０で、例えば対話処理に従って、制御データの収集周期Δｔ（例えば１秒）を設定する。続いて、ステップ１１で、変数ｉに１をセットし、続くステップ１２で、タイマの計時値を０にクリアする。
【００３２】
続いて、ステップ１３で、タイマの計時値が“ｉ×Δｔ”に到達するのを待って、タイマの計時値が“ｉ×Δｔ”に到達することを判断するとき、すなわち、制御データの収集周期に到達することを判断するときには、ステップ１４に進んで、制御対象２に与えられる操作量と、それに応じて制御対象２から出力される制御量との対データを収集して、制御データ格納部３１に格納する。
【００３３】
このとき、制御対象２については、制御器１により制御されている状態にあってもよいし、制御されていない状態（例えば、制御器１が手動モードに設定されていて、作業者が制御器１を介して順次適当な操作量を制御対象２に与えているような状態）にあってもよい。
【００３４】
続いて、ステップ１５で、変数ｉの値を１つインクリメントし、続くステップ１６で、変数ｉの値が予め設定されている最大値を超えたのか否かを判断して、最大値を超えてないことを判断するときには、ステップ１３に戻り、最大値を超えたことを判断するときには、処理を終了する。
【００３５】
このようにして、制御データ収集部３０は、図５に示すように、制御対象２へ与えられた操作量の時系列データと、それに応じて制御対象２から出力された制御量の時系列データとを収集して、それを制御データ格納部３１に格納するように処理するのである。
【００３６】
次に、制御対象モデル生成部３２の実行する処理について説明する。
【００３７】
制御対象モデル生成部３２は、予めある伝達関数を想定して、制御データ格納部３１に格納されている制御データを使って、制御対象２のモデルとなる制御対象モデル３３を生成する処理を行うことになる。
【００３８】
このときに想定する伝達関数としては、例えば「１次遅れ＋むだ時間」の伝達特性を持つ下記に示す数式（以下、数式１と称することがある）を用いることができる。
【００３９】
【数１】
2004038428.tif 000003
【００４０】
ここで、Ｋｐ　はゲインを示し、Ｌｐ　はむだ時間を示し、Ｔ１　は時定数を示している。
【００４１】
このとき、ｘ＝（Ｋｐ，Ｔ１，Ｌｐ　）とすると、伝達関数の出力する制御量ＰＶｍ（ｘ）は、
ＰＶｍ（ｘ）＝Ｇ（ｘ）・ＭＶ＋ＰＶｏｆｆｓｅｔ
となる。
【００４２】
制御対象モデル生成部３２は、作業者から制御対象モデル３３の生成要求が発行されると、図３の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ２０で、制御データ格納部３１に格納されている制御データを取得し、続くステップ２１で、予め想定した伝達関数のパラメータｘに適当な初期値を設定する。例えば、ランダムに発生した値を初期値として設定するのである。
【００４３】
続いて、ステップ２２で、取得した制御データを構成する操作量の時系列データを伝達関数への入力として、そのときに伝達関数から出力される制御量の時系列データを得て、そのようにして得た制御量の時系列データと、取得した制御データを構成する制御量の時系列データとの誤差を算出する。
【００４４】
例えば下記に示す算出式（以下、数式２と称することがある）に従って、両者の制御量の差分絶対値の総和を算出して、その平均値を算出することで、誤差を算出するのである。
【００４５】
【数２】
2004038428.tif 000004
【００４６】
ここで、ＰＶｉ　はｉ番目の制御量を示し、ＰＶｍ　ｉ　（ｘ）　は伝達関数のｉ番目の出力値を示し、ｎは時系列データ数を示している。
【００４７】
ここでは、数式２に従って誤差を算出するようにしているが、平均値を算出するのではなくて、２乗総和を算出するなど別の算出式を用いることができることは言うまでもない。
【００４８】
続いて、ステップ２３で、この算出した誤差が規定値以下になったのか否かを判断して、規定値以下になっていないことを判断するときには、ステップ２４に進んで、例えばＰｏｗｅｌｌ　法の最適解探索アルゴリズムに従って、上述した誤差が小さくなる方向に進む伝達関数のパラメータｘを算出して、それに従って、伝達関数のパラメータｘを変更してから、ステップ２２に戻る。
【００４９】
そして、ステップ２２〜ステップ２４の処理を繰り返していくことで、ステップ２３で、上述した誤差が規定以下になったことを判断するときには、伝達関数のパラメータの同定を完了したことを判断して、ステップ２５に進んで、その同定したパラメータを持つ伝達関数を制御対象２のモデルとして出力することで、制御対象モデル３３の生成を終了する。
【００５０】
このようにして、制御対象モデル生成部３２は、予めある伝達関数を想定して、例えばＰｏｗｅｌｌ　法の最適解探索アルゴリズムに従って、制御データ格納部３１に格納される制御データを使って、その伝達関数のパラメータを同定することで、制御対象２のモデルとなる制御対象モデル３３を生成するように処理するのである。
【００５１】
これにより、伝達関数のパラメータの同定処理の開始時には、図６に示すように、伝達関数から出力される制御量の時系列データ（図中の▲１▼）と、制御データ格納部３１から取得した制御量の時系列データ（図中の▲２▼）との間に大きな違いがあったものが、その同定処理を完了するときには、図７に示すように、両者の時系列データはほぼ一致するようになり、これにより、高精度のモデリングを実現する制御対象モデル３３を生成できるようになる。
【００５２】
ここで、図６及び図７に示す表示画面は、制御対象モデル生成部３２が作業者への通知用に入出力部３５の持つディスプレイに表示するものであり、図中に示す▲３▼は伝達関数に入力する操作量の時系列データを示している。
【００５３】
次に、制御器シミュレーション部３４の実行する処理について説明する。
【００５４】
制御器シミュレーション部３４は、作業者から制御器１への制御パラメータの設定要求が発行されると、図４の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ３０で、例えば対話処理に従って、制御目標量（ＳＰ）を設定する。
【００５５】
続いて、ステップ３１で、例えば対話処理に従って、制御器１の実装する制御アルゴリズムが持つ制御パラメータの値（制御器１の制御アルゴリズム上での値）を設定する。制御器１の実装する制御アルゴリズムが持つ制御パラメータがＰＩＤである場合には、ＰＩＤの値を設定するのである。
【００５６】
続いて、ステップ３２で、作業者からシミュレーションの開始指示が発行されるのを待って、シミュレーションの開始指示が発行されると、ステップ３３に進んで、経過時間を表す変数ｔに０をセットする。
【００５７】
続いて、ステップ３４で、制御対象モデル３３から出力される制御量（ＰＶ）を取得し、続くステップ３５で、その取得した制御量と設定した制御目標量とから、制御器１の実装する制御アルゴリズムをシミュレーションすることで操作量（ＭＶ）を決定する。
【００５８】
続いて、ステップ３６で、その決定した操作量を制御対象モデル３３に入力する。続いて、ステップ３７で、変数ｔの値を１つインクリメントし、続くステップ３８で、変数ｔの値が予め設定されている最大値を超えたのか否かを判断する。
【００５９】
この判断処理に従って、変数ｔの値が最大値を超えていないことを判断するときには、ステップ３４に戻り、変数ｔの値が最大値を超えたことを判断するときには、ステップ３９に進んで、設定した制御目標量と、制御対象モデル３３に入力した操作量の時系列データと、その操作量の入力に応答して制御対象モデル３３から出力された制御量の時系列データとを、入出力部３５の持つディスプレイに出力する。
【００６０】
例えば図８に示すように、設定した制御目標量（図中の▲２▼）と、制御対象モデル３３に入力した操作量の時系列データ（図中の▲３▼）と、その操作量の入力に応答して制御対象モデル３３から出力された制御量の時系列データ（図中の▲１▼）とを、入出力部３５の持つディスプレイに出力するのである。
【００６１】
なお、図８では、「Ｐ＝１．０，Ｉ＝７．０，Ｄ＝２．０」という制御パラメータの値が設定されているときの制御状態データを示している。
【００６２】
続いて、ステップ４０で、作業者からシミュレーションの終了指示が発行されたのか否かを判断する。
【００６３】
ステップ３１で設定した制御パラメータが適切なものになることで、例えば図９に示すように、ステップ３９でディスプレイに出力する出力データが好ましい制御状態にあることを示しているときには、作業者はシミュレーションの終了指示を発行するので、このステップ４０では、ディスプレイに出力した出力データに応答して、作業者からシミュレーションの終了指示が発行されたのか否かを判断するのである。
【００６４】
なお、図９では、「Ｐ＝４．０，Ｉ＝３２．０，Ｄ＝８．０」という制御パラメータの値が設定されているときの制御状態データを示している。
【００６５】
ステップ４０で、シミュレーションの終了指示が発行されないことを判断するときには、新たな制御パラメータに対しての処理を行うべくステップ３１に戻り、シミュレーションの終了指示が発行されたことを判断するときには、ステップ４１に進んで、最終設定した制御パラメータを制御器１に設定する制御パラメータであると決定して、それを制御器１に設定して、処理を終了する。
【００６６】
このようにして、制御器シミュレーション部３４は、制御対象モデル３３を使って、制御器１の実行する制御動作をシミュレーションし、それを作業者に提示することで制御器１に設定する制御パラメータを決定して、それを制御器１に設定するように処理するのである。
【００６７】
以上に説明した実施形態例では、制御対象モデル３３の生成元となる伝達関数として、ある１つの伝達関数（例えば、上述の数式１の伝達特性を持つ伝達関数）を想定するという構成を用いたが、複数の伝達関数を想定して、その中から最も適切な伝達関数を選択するという構成を用いることも可能である。
【００６８】
例えば、制御対象モデル３３の生成元となる伝達関数として、上述の数式１の伝達特性を持つ伝達関数の他に、「２次遅れ＋むだ時間」の伝達特性を持つ下記に示す数式（〔数３〕式のもの）と、「積分＋むだ時間」の伝達特性を持つ下記に示す数式（〔数４〕式のもの）とを想定して、その中から最も適切な伝達関数を選択するという構成を用いることも可能である。
【００６９】
【数３】
2004038428.tif 000005
【００７０】
【数４】
2004038428.tif 000006
【００７１】
この構成を用いる場合には、制御対象モデル生成部３２は、図１０に示す処理フローに従って、制御対象モデルを生成するように処理することになる。
【００７２】
すなわち、この構成を用いる場合には、制御対象モデル生成部３２は、作業者から制御対象モデル３３の生成要求が発行されると、図１０の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ５０で、制御データ格納部３１に格納されている制御データを取得する。
【００７３】
続いて、ステップ５１で、予め想定した全ての伝達関数について処理を終了したのか否かを判断して、未処理の伝達関数が残されていることを判断するときには、ステップ５２に進んで、未処理の伝達関数の中から、処理対象となる伝達関数を１つ選択し、続くステップ５３で、その選択した伝達関数のパラメータｘに適当な初期値を設定する。
【００７４】
続いて、ステップ５４で、取得した制御データを構成する操作量の時系列データを選択した伝達関数への入力として、そのときに選択した伝達関数から出力される制御量の時系列データを得て、そのようにして得た制御量の時系列データと、取得した制御データを構成する制御量の時系列データとの誤差を、例えば上述の数式２に従って算出する。
【００７５】
続いて、ステップ５５で、この算出した誤差が規定値以下になったのか否かを判断して、規定値以下になっていないことを判断するときには、ステップ５６に進んで、例えばＰｏｗｅｌｌ　法の最適解探索アルゴリズムに従って、上述した誤差が小さくなる方向に進む伝達関数のパラメータｘを算出して、それに従って、伝達関数のパラメータｘを変更してから、ステップ５４に戻る。
【００７６】
そして、ステップ５４〜ステップ５６の処理を繰り返していくことで、ステップ５５で、上述した誤差が規定以下になったことを判断するときには、ステップ５１に戻ることで、次の伝達関数に対しての処理に入る。
【００７７】
そして、ステップ５１〜ステップ５６の処理を繰り返していくことで、ステップ５１で、予め想定した全ての伝達関数について処理を終了したことを判断すると、ステップ５７に進んで、各伝達関数についてステップ５４で得た最終誤差を比較することで、最終誤差が最も小さなものとなる伝達関数を特定し、続くステップ５８で、その特定した伝達関数を制御対象２のモデルとして出力することで、制御対象モデル３３の生成を終了する。
【００７８】
このようにして、制御器シミュレーション部３４は、図１０の処理フローに従う場合には、制御対象モデル３３の生成元となる複数の伝達関数を想定して、その中から最も適切な伝達関数を選択することで、高精度のモデリングを実現する制御対象モデル３３を生成するように処理するのである。
【００７９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の制御対象モデル生成方法によれば、制御対象へ与えられた操作量の時系列データと、それに応じて制御対象から出力された制御量の時系列データとが得られれば、専門的な考察や作業を一切要求されずに制御対象のモデルを自動的に生成できるようになる。
【００８０】
そして、本発明の制御対象モデル生成方法によれば、複数の伝達関数を想定することで、さらに高精度のモデリングを実現する制御対象モデルを自動的に生成できるようになる。
【００８１】
また、本発明の制御パラメータ調整方法によれば、本発明の制御対象モデル生成方法により生成された制御対象モデルを使うことで、作業者は制御器の持つ制御パラメータを色々と調整するときに、どのような制御が行えるのかを直ちに知ることができるようになることから、制御パラメータの調整に精通しない作業者でも制御パラメータを簡単に調整できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態例である。
【図２】制御データ収集部の実行する処理フローの一実施形態例である。
【図３】制御対象モデル生成部の実行する処理フローの一実施形態例である。
【図４】制御器シミュレーション部の実行する処理フローの一実施形態例である。
【図５】制御データ収集部の収集する制御データの説明図である。
【図６】制御対象モデル生成部の表示する画面の説明図である。
【図７】制御対象モデル生成部の表示する画面の説明図である。
【図８】制御器シミュレーション部の表示する画面の説明図である。
【図９】制御器シミュレーション部の表示する画面の説明図である。
【図１０】制御対象モデル生成部の実行する処理フローの他の実施形態例である。
【符号の説明】
１　　制御器
２　　制御対象
３　　コンピュータ
３０　制御データ収集部
３１　制御データ格納部
３２　制御対象モデル生成部
３３　制御対象モデル
３４　制御器シミュレーション部
３５　入出力部
【図１】
2004038428.tif 000007
【図２】
2004038428.tif 000008
【図３】
2004038428.tif 000009
【図４】
2004038428.tif 000010
【図５】
2004038428.tif 000011
【図６】
2004038428.tif 000012
【図７】
2004038428.tif 000013
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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