(57)【要約】【課題】システムに応じてより精度の高い制御特性が得られるようにするとともに、実運転と同様の条件で試運転を繰り返すことなく、初期の制御パラメータを決定できるようにする。【解決手段】制御量の時系列データおよびＰＩＤ制御パラメータを、状態ベクトルとしてパラメータ調整用データベース６に蓄積し、新たな状態ベクトルが与えられると、蓄積されたデータベース６の状態ベクトルに基づいて、局所モデルとして新たな状態ベクトルに対応するＰＩＤ制御パラメータを生成してＰＩＤ制御器３のＰＩＤ制御パラメータを調整するとともに、制御誤差が小さくなるようにＰＩＤ制御パラメータを修正してパラメータ調整用データベース６に蓄積し、初期のＰＩＤ制御パラメータの調整は、ＪＩＴ法による制御対象モデル２−１を用いたシミュレーションによって行なうようにしている。【選択図】図１４
2007304844.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御パラメータに従って制御対象を制御する制御手段と、制御系の特徴量を含むベクトルがパラメータ調整用の状態ベクトルとして蓄積されるとともに、前記制御パラメータを含む制御系の特性パラメータが蓄積されるパラメータ調整用データベースのデータに基づいて、前記制御手段の制御パラメータを調整する調整手段とを備え、
前記調整手段は、新たな状態ベクトルが与えられることにより、前記パラメータ調整用データベースの状態ベクトルに基づいて、前記新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成する特性パラメータ生成部と、前記特性パラメータ生成部で生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する特性パラメータ修正部とを含み、前記特性パラメータ修正部で修正した特性パラメータを、前記パラメータ調整用データベースに蓄積する制御装置であって、
制御系の特徴量を含むベクトルが制御対象モデル用の状態ベクトルとして蓄積されたモデル用データベースの状態ベクトルに基づいて、制御対象の状態を予測する制御対象モデルを備え、
前記調整手段は、前記制御対象モデルを用いて、前記制御手段の初期の制御パラメータを調整することを特徴とする制御装置。
【請求項２】
前記モデル用データベースに蓄積された状態ベクトルが、前記制御対象を用いた試運転によって取得されたものである請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記試運転は、目標値または操作量をパターンに従って変化させるものである請求項２に記載の制御装置。
【請求項４】
前記パターンが、ステップ状、階段状、パルス状、または、斜線状の部分を含む請求項３に記載の制御装置。
【請求項５】
前記パターンが、実運転における目標値または操作量を含むパターンである請求項３または４に記載の制御装置。
【請求項６】
前記特徴量は、少なくとも制御量の時系列データを含む請求項１〜５のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項７】
制御装置の制御パラメータを調整する装置であって、
制御系の特徴量を含むベクトルがパラメータ調整用の状態ベクトルとして蓄積されるとともに、前記制御装置の制御パラメータを含む制御系の特性パラメータが蓄積されるパラメータ調整用データベースのデータに基づいて、前記制御装置の制御パラメータを調整する調整手段を備え、
前記調整手段は、新たな状態ベクトルが与えられることにより、前記パラメータ調整用データベースの状態ベクトルに基づいて、前記新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成する特性パラメータ生成部と、前記特性パラメータ生成部で生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する特性パラメータ修正部とを含み、前記特性パラメータ修正部で修正した特性パラメータを、前記パラメータ調整用データベースに蓄積するものであって、
制御系の特徴量を含むベクトルが制御対象モデル用の状態ベクトルとして蓄積されたモデル用データベースの状態ベクトルに基づいて、制御対象の状態を予測する制御対象モデルを備え、
前記調整手段は、前記制御対象モデルを用いて、前記制御装置の初期の制御パラメータを調整することを特徴とする制御パラメータの調整装置。
【請求項８】
前記モデル用データベースに蓄積された状態ベクトルが、前記制御対象を用いた試運転によって取得されたものである請求項７に記載の制御パラメータの調整装置。
【請求項９】
前記試運転は、目標値または操作量をパターンに従って変化させるものである請求項８に記載の制御パラメータの調整装置。
【請求項１０】
前記パターンが、ステップ状、階段状、パルス状、または、斜線状の部分を含む請求項９に記載の制御パラメータの調整装置。
【請求項１１】
前記パターンが、実運転における目標値または操作量を含むパターンである請求項９または１０に記載の制御パラメータの調整装置。
【請求項１２】
前記特徴量は、少なくとも制御量の時系列データを含む請求項７〜１１のいずれか１項に記載の制御パラメータの調整装置。
【請求項１３】
制御系の特徴量を含むベクトルをパラメータ調整用の状態ベクトルとしてパラメータ調整用データベースに蓄積するとともに、制御装置の制御パラメータを含む制御系の特性パラメータを前記パラメータ調整用データベースに蓄積するステップと、新たな状態ベクトルが与えられることにより、前記パラメータ調整用データベースの状態ベクトルに基づいて、前記新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成するステップと、生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する修正ステップと、修正した特性パラメータを、前記パラメータ調整用データベースに蓄積する蓄積ステップと、特性パラメータに基づいて、前記制御装置の制御パラメータを調整するステップとを含む制御パラメータの調整方法であって、
制御系の特徴量を含むベクトルを、制御対象モデル用の状態ベクトルとしてモデル用データベースに予め蓄積するステップと、
前記モデル用データベースの状態ベクトルに基づいて、前記制御対象の状態を予測する制御対象モデルを用いて前記制御装置の初期の制御パラメータを調整するステップと、
を含むことを特徴とする制御パラメータの調整方法。
【請求項１４】
前記モデル用データベースに蓄積するステップでは、前記制御対象モデル用の状態ベクトルを、制御対象を用いた試運転によって取得する請求項１３に記載の制御パラメータの調整方法。
【請求項１５】
前記試運転は、目標値または操作量をパターンに従って変化させるものである請求項１４に記載の制御パラメータの調整方法。
【請求項１６】
制御装置の制御パラメータを調整するプログラムであって、
制御系の特徴量を含むベクトルをパラメータ調整用の状態ベクトルとしてパラメータ調整用データベースに蓄積するとともに、制御装置の制御パラメータを含む制御系の特性パラメータを前記パラメータ調整用データベースに蓄積するステップと、新たな状態ベクトルが与えられることにより、前記パラメータ調整用データベースの状態ベクトルに基づいて、前記新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成するステップと、生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する修正ステップと、修正した特性パラメータを、前記パラメータ調整用データベースに蓄積する蓄積ステップと、特性パラメータに基づいて、前記制御装置の制御パラメータを調整するステップと、制御系の特徴量を含むベクトルを、制御対象モデル用の状態ベクトルとしてモデル用データベースに予め蓄積するステップと、前記モデル用データベースの状態ベクトルに基づいて、前記制御対象の状態を予測する制御対象モデルを用いて前記制御装置の初期の制御パラメータを調整するステップとを、コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御対象の温度や圧力などの物理状態を制御する制御装置、その制御パラメータを調整する装置および方法、並びにそれらに用いられるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の制御装置、例えば、ＰＩＤ制御装置では、ステップ応答法やリミットサイクル法などを用いてオートチューニングを行って、ＰＩＤ制御パラメータを調整して制御を行っており、システムの変動に対しては、システムを同定し、その同定結果に応じてＰＩＤ制御パラメータを変更することにより対応している。
【０００３】
しかしながら、このような従来例では、特に、非線形性の強いシステムでは、その同定の信頼性が十分でなく、所望の制御特性が得られない場合があるという課題がある。
【０００４】
そこで、本件出願人は、システムに応じてより精度の高い制御特性が得られるようにした制御装置を既に提案している（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００５−３３９００４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、提案している上記制御装置では、実際に制御対象を制御する実運転（実運用）に移行する前に、所要の性能、例えば、オーバーシュートや整定時間などが所要の条件を満足するように初期の制御パラメータを決定するのが好ましい。このため、実運転と同様の条件で制御対象を用いた試運転を行なって初期の制御パラメータを決定する必要がある。
【０００６】
しかしながら、制御対象や用途によっては、所要の性能を満足する初期の制御パラメータを決定するのに、試運転を複数回繰り返す必要がある場合がある。
【０００７】
このように、実運転の移行前に、実運転と同様の条件で実際の制御対象を用いた試運転を繰り返すのは、多大な時間や手数を要し、実用的ではない。
【０００８】
本発明は、このような実情に鑑みて為されたものであって、実運転と同様の条件で試運転を繰り返すことなく、初期の制御パラメータを決定できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
（１）本発明の制御装置は、制御パラメータに従って制御対象を制御する制御手段と、制御系の特徴量を含むベクトルがパラメータ調整用の状態ベクトルとして蓄積されるとともに、前記制御パラメータを含む制御系の特性パラメータが蓄積されるパラメータ調整用データベースのデータに基づいて、前記制御手段の制御パラメータを調整する調整手段とを備え、前記調整手段は、新たな状態ベクトルが与えられることにより、前記パラメータ調整用データベースの状態ベクトルに基づいて、前記新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成する特性パラメータ生成部と、前記特性パラメータ生成部で生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する特性パラメータ修正部とを含み、前記特性パラメータ修正部で修正した特性パラメータを、前記パラメータ調整用データベースに蓄積する制御装置であって、制御系の特徴量を含むベクトルが制御対象モデル用の状態ベクトルとして蓄積されたモデル用データベースの状態ベクトルに基づいて、制御対象の状態を予測する制御対象モデルを備え、前記調整手段は、前記制御対象モデルを用いて、前記制御手段の初期の制御パラメータを調整するものである。
【００１０】
ここで、制御系の特徴量とは、制御系の特徴を表す量をいい、制御対象、制御装置および環境で構成される制御系において、制御対象、制御装置または環境の特徴を表す量をいい、例えば、制御量、操作量、制御誤差、周囲温度、外乱の大きさなどをいう。
【００１１】
この特徴量として、少なくとも制御量の時系列データを含むのが好ましく、あるいは、操作量の時系列データおよび設定値の少なくともいずれか一方を含むのが好ましい。
【００１２】
さらに、前記設定値が、参照モデルの出力であるのが好ましい。ここで、参照モデルは、所望の応答特性を示すモデルをいい、例えば、１次遅れや２次遅れの伝達関数の特性を有するモデルをいう。
【００１３】
また、制御系の特性パラメータとは、制御系の特性を表すパラメータをいい、制御対象、制御装置および環境で構成される制御系において、制御対象、制御装置または環境の特性を表すパラメータをいい、例えば、制御対象の伝達関数の係数、制御対象の時定数、むだ時間、定常ゲイン、あるいは、制御パラメータなどをいう。
【００１４】
この制御系の特性パラメータには、制御手段の制御パラメータ、例えば、ＰＩＤ制御パラメータを含んでいる。
【００１５】
状態ベクトルとは、制御系の特徴量をベクトルで表現するものをいう。
【００１６】
制御系の特徴量と制御系の特性パラメータとは、対応させてパラメータ調整用データベースに蓄積するのが好ましい。
【００１７】
特性パラメータ生成部は、パラメータ調整用データベースの状態ベクトルに基づいて、重み付き線形平均法または重み付き局所回帰法を用いて特性パラメータを、局所モデルとして構成するのが好ましい。
【００１８】
モデル誤差とは、局所モデルを用いて予測した制御量と、実際の制御量との差をいう。
【００１９】
また、修正部における修正は、最急勾配法(山登り法)によって制御誤差またはモデル誤差を減少させる方向に修正するものであるのが好ましい。
【００２０】
調整手段は、データベースを含むものであってもよいし、含まないものであってもよい。
【００２１】
制御手段の初期の制御パラメータは、当該制御装置による実運転の開始前あるいは開始時の制御パラメータであるのが好ましい。
【００２２】
前記調整手段は、要求点である新たな状態ベクトルが与えられることにより、この新たな状態ベクトルに近い状態ベクトルをパラメータ調整用データベースから選択し、選択した状態ベクトルに基づいて、前記新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成するのが好ましい。
【００２３】
新たな状態ベクトルに近い状態ベクトルとは、新たな状態ベクトルとのベクトルの距離が近い状態ベクトル、あるいは、新たな状態ベクトルに類似した状態ベクトルをいう。この距離は、重み付き距離またはマハラノビス距離であるのが好ましい。
【００２４】
本発明の制御装置によると、制御系の特徴量および特性パラメータを、データベースに蓄積し、新たな状態ベクトルが与えられると、蓄積されたパラメータ調整用データベースの状態ベクトルに基づいて、局所モデルとして新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成する、いわゆる、Ｊust‐Ｉn‐Ｔime（ＪＩＴ）法あるいはＭodel‐on‐Ｄemand（ＭＯＤ）法に基づいて、制御パラメータを調整するので、非線形性の強いシステムであっても、精度の高い制御特性が得られる。
【００２５】
更に、新しい特性パラメータが生成される度に、制御誤差またはモデル誤差を小さくする方向に修正してパラメータ調整用データベースに蓄積できるので、制御誤差またはモデル誤差を小さくするように学習してより精度の高い制御特性を得ることができる。
【００２６】
しかも、初期の制御パラメータの調整は、モデル用データベースの状態ベクトルに基づいて、制御対象の状態を予測する制御対象モデルを用いて行なう、すなわち、ＪＩＴ法あるいはＭＯＤ法による制御対象モデルを用いたシミュレーションによって初期の制御パラメータを調整し、この調整の際にも、制御誤差またはモデル誤差を小さくするように制御パラメータを学習するので、所要の性能を満足する初期の制御パラメータを決定するのに、実運転と同様の条件で実際の制御対象を用いて試運転を繰り返し行なうといった必要がなく、実用的なものとなる。
【００２７】
（２）本発明の制御装置の一つの実施形態では、前記モデル用データベースに蓄積される状態ベクトルを、前記制御対象を用いた試運転によって取得するものである。
【００２８】
この実施形態によると、制御対象を用いた試運転を予め行なうことにより、制御対象モデル用データベースを作成することができ、以後は、この制御対象モデル用データベースに基づく制御対象モデルを用いたシミュレーションによって、初期の制御パラメータを調整することができる。
【００２９】
（３）上記（２）の実施形態において、前記試運転は、目標値または操作量をパターンに従って変化させるようにしてもよい。
【００３０】
このパターンは、目標値の種々の設定に対応できるパターンであってもよいし、実運転の目標値に即したパターンとしてもよい。
【００３１】
この実施形態によれば、目標値の種々の設定や実運転の目標値に対応した制御対象モデル用のデータベースを作成することができる。
【００３２】
（４）上記（３）の実施形態において、前記パターンを、ステップ状、階段状、パルス状、または、斜線状の部分を含むものとしてもよい。
【００３３】
かかるパターンは、ユーザの設定によって、選択したり、調整できるようにしてもよい。
【００３４】
この実施形態によると、パターンを選択することによって、用途などに応じた制御対象モデル用のデータベースを作成することができる。
【００３５】
（５）上記（３）の実施形態において、前記パターンを、実運転における目標値または操作量を含むパターンとしてもよい。
【００３６】
実運転の目標値または操作量を含むパターンに従って試運転を行なうので、実運転に即した制御対象モデル用のデータベースを作成することができる。
【００３７】
（６）本発明の制御装置の好ましい実施形態においては、前記特徴量は、少なくとも制御量の時系列データを含むものである。
【００３８】
（７）本発明の制御パラメータの調整装置は、制御装置の制御パラメータを調整する装置であって、制御系の特徴量を含むベクトルがパラメータ調整用の状態ベクトルとして蓄積されるとともに、前記制御装置の制御パラメータを含む制御系の特性パラメータが蓄積されるパラメータ調整用データベースのデータに基づいて、前記制御装置の制御パラメータを調整する調整手段を備え、前記調整手段は、新たな状態ベクトルが与えられることにより、前記パラメータ調整用データベースの状態ベクトルに基づいて、前記新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成する特性パラメータ生成部と、前記特性パラメータ生成部で生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する特性パラメータ修正部とを含み、前記特性パラメータ修正部で修正した特性パラメータを、前記パラメータ調整用データベースに蓄積するものであって、制御系の特徴量を含むベクトルが制御対象モデル用の状態ベクトルとして蓄積されたモデル用データベースの状態ベクトルに基づいて、制御対象の状態を予測する制御対象モデルを備え、前記調整手段は、前記制御対象モデルを用いて、前記制御装置の初期の制御パラメータを調整するものである。
【００３９】
本発明の制御パラメータの調整装置によると、制御系の特徴量および特性パラメータを、パラメータ調整用データベースに蓄積し、新たな状態ベクトルが与えられると、蓄積されたパラメータ調整用データベースの状態ベクトルに基づいて、局所モデルとして新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成して制御装置の制御パラメータを調整するので、非線形性の強いシステムであっても、精度の高い制御特性が得られる。
【００４０】
また、初期の制御パラメータの調整は、ＪＩＴ法あるいはＭＯＤ法による制御対象モデルを用いたシミュレーションによって行ない、この調整の際にも、制御誤差またはモデル誤差を小さくするように制御パラメータを学習するので、従来のように、初期の制御パラメータを決定するのに、実運転と同様の条件で実際の制御対象を用いて試運転を繰り返し行なうといった必要がない。
【００４１】
（８）本発明の制御パラメータの調整装置の一つの実施形態では、前記モデル用データベースに蓄積された状態ベクトルを、前記制御対象を用いた試運転によって取得するものである。
【００４２】
この実施形態によると、制御対象を用いた試運転を予め行なうことにより、制御対象モデル用データベースを作成することができ、以後は、この制御対象モデル用データベースに基づく制御対象モデルを用いたシミュレーションによって、初期の制御パラメータを調整することができる。
【００４３】
（９）上記（８）の実施形態において、前記試運転は、目標値または操作量をパターンに従って変化させるようにしてもよい。
【００４４】
この実施形態によれば、目標値の種々の設定や実運転の目標値に対応した制御対象モデル用のデータベースを作成することができる。
【００４５】
（１０）上記（９）の実施形態において、前記パターンを、ステップ状、階段状、パルス状、または、斜線状の部分を含むものとしてもよい。
【００４６】
この実施形態によると、パターンを選択することによって、用途などに応じた制御対象モデル用のデータベースを作成することができる。
【００４７】
（１１）上記（９）の実施形態において、前記パターンを、実運転における目標値または操作量を含むパターンとしてもよい。
【００４８】
この実施形態によると、実運転の目標値または操作量を含むパターンに従って試運転を行なうので、実運転に即した制御対象モデル用のデータベースを作成することができる。
【００４９】
（１２）本発明の制御パラメータの調整装置の好ましい実施形態では、前記特徴量は、少なくとも制御量の時系列データを含むものである。
【００５０】
（１３）本発明の制御パラメータの調整方法は、制御系の特徴量を含むベクトルをパラメータ調整用の状態ベクトルとしてパラメータ調整用データベースに蓄積するとともに、制御装置の制御パラメータを含む制御系の特性パラメータを前記パラメータ調整用データベースに蓄積するステップと、新たな状態ベクトルが与えられることにより、前記パラメータ調整用データベースの状態ベクトルに基づいて、前記新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成するステップと、生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する修正ステップと、修正した特性パラメータを、前記パラメータ調整用データベースに蓄積する蓄積ステップと、特性パラメータに基づいて、前記制御装置の制御パラメータを調整するステップとを含む制御パラメータの調整方法であって、制御系の特徴量を含むベクトルを、制御対象モデル用の状態ベクトルとしてモデル用データベースに予め蓄積するステップと、前記モデル用データベースの状態ベクトルに基づいて、前記制御対象の状態を予測する制御対象モデルを用いて前記制御装置の初期の制御パラメータを調整するステップとを含むものである。
【００５１】
本発明の制御パラメータの調整方法によると、制御系の特徴量および特性パラメータを、パラメータ調整用データベースに蓄積し、新たな状態ベクトルが与えられると、蓄積されたデータベースの状態ベクトルに基づいて、局所モデルとして新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成して制御装置の制御パラメータを調整するので、非線形性の強いシステムであっても、精度の高い制御特性が得られる。
【００５２】
また、初期の制御パラメータの調整は、ＪＩＴ法あるいはＭＯＤ法による制御対象モデルを用いたシミュレーションによって行ない、この調整の際にも、制御誤差またはモデル誤差を小さくするように制御パラメータを学習するので、従来のように、初期の制御パラメータを決定するのに、実運転と同様の条件で実際の制御対象を用いて試運転を繰り返し行なうといった必要がない。
【００５３】
（１４）本発明の制御パラメータの調整方法の一つの実施形態では、前記モデル用データベースに蓄積するステップでは、前記制御対象モデル用の状態ベクトルを、制御対象を用いた試運転によって取得するものである。
【００５４】
この実施形態によると、制御対象を用いた試運転を予め行なうことにより、制御対象モデル用データベースを作成することができ、以後は、この制御対象モデル用データベースに基づく制御対象モデルを用いたシミュレーションによって、初期の制御パラメータを調整することができる。
【００５５】
（１５）上記（１４）の実施形態においては、前記試運転は、目標値または操作量をパターンに従って変化させるようにしてもよい。
【００５６】
この実施形態によれば、目標値の種々の設定や実運転の目標値に対応した制御対象モデル用のデータベースを作成することができる。
【００５７】
（１６）本発明のプログラムは、制御装置の制御パラメータを調整するプログラムであって、制御系の特徴量を含むベクトルをパラメータ調整用の状態ベクトルとしてパラメータ調整用データベースに蓄積するとともに、制御装置の制御パラメータを含む制御系の特性パラメータを前記パラメータ調整用データベースに蓄積するステップと、新たな状態ベクトルが与えられることにより、前記パラメータ調整用データベースの状態ベクトルに基づいて、前記新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成するステップと、生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する修正ステップと、修正した特性パラメータを、前記パラメータ調整用データベースに蓄積する蓄積ステップと、特性パラメータに基づいて、前記制御装置の制御パラメータを調整するステップと、制御系の特徴量を含むベクトルを、制御対象モデル用の状態ベクトルとしてモデル用データベースに予め蓄積するステップと、前記モデル用データベースの状態ベクトルに基づいて、前記制御対象の状態を予測する制御対象モデルを用いて前記制御装置の初期の制御パラメータを調整するステップとを、コンピュータに実行させるものである。
【００５８】
このプログラムは、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等の記録媒体に記録してもよい。
【００５９】
本発明のプログラムによると、当該プログラムを、コンピュータに実行させることにより、制御系の特徴量および特性パラメータを、データベースに蓄積し、新たな状態ベクトルが与えられると、蓄積されたデータベースの状態ベクトルに基づいて、局所モデルとして新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成して制御装置の制御パラメータを調整することができるので、非線形性の強いシステムであっても、精度の高い制御特性が得られる。
【００６０】
また、初期の制御パラメータの調整は、ＪＩＴ法あるいはＭＯＤ法による制御対象モデルを用いたシミュレーションによって行ない、この調整の際にも、制御誤差またはモデル誤差を小さくするように制御パラメータを学習するので、従来のように、初期の制御パラメータを決定するのに、実運転と同様の条件で実際の制御対象を用いて試運転を繰り返し行なうといった必要がない。
【発明の効果】
【００６１】
本発明によれば、制御系の特徴量および特性パラメータを、パラメータ調整用データベースに蓄積し、新たな状態ベクトルが与えられると、蓄積されたパラメータ調整用データベースの状態ベクトルに基づいて、局所モデルとして新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成する、いわゆる、Ｊust‐Ｉn‐Ｔime（ＪＩＴ）法あるいはＭodel‐on‐Ｄemand（ＭＯＤ）法に基づいて、制御パラメータを調整するので、非線形性の強いシステムであっても、精度の高い制御特性が得られる。
【００６２】
また、初期の制御パラメータの調整は、ＪＩＴ法あるいはＭＯＤ法による制御対象モデルを用いたシミュレーションによって行ない、この調整の際にも、制御誤差またはモデル誤差を小さくするように制御パラメータを学習するので、従来のように、実運転と同様の条件で実際の制御対象を用いて試運転を繰り返し行なうといった必要がなく、実用的なものとなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６３】
以下、本発明の実施の形態について、図面に基づいて説明する。
【００６４】
先ず、本発明の実施形態の特徴的な説明に先立って、上記特許文献１にも開示されている本発明の前提構成について説明する。
【００６５】
図１は、本発明の一つの実施の形態に係る制御装置としての温度調節器の要部のブロック図である。
【００６６】
この実施の形態の温度調節器１は、熱処理装置などの制御対象２の温度制御を行うものであり、図示しない上位機器や設定部から設定された設定温度ｒと、制御対象２に配設された図示しない温度センサからの検出温度ｙとの偏差ｅに基づいて、操作量ｕを演算算出する制御手段としてのＰＩＤ制御器３を備えるとともに、このＰＩＤ制御器３におけるＰＩＤ制御パラメータを調整する調整手段４を備えている。
【００６７】
この実施の形態の温度調節器１では、精度の高い制御特性が得られるようにするために、次のようにしている。
【００６８】
すなわち、新しいデータが得られる度に、パラメータ調整用のデータベース６に保存し、必要性が生じた場合には、過去に蓄積された大量のデータベース６から要求点に類似したものを近傍として取り出し、局所モデルを作る方法、いわゆる、Ｊust‐Ｉn‐Ｔime（ＪＩＴ）法に基づいて、ＰＩＤ制御器３のＰＩＤ制御パラメータを調整するものである。
【００６９】
ここで、先ず、ＪＩＴモデリング法について説明する。
【００７０】
今、次式で表される離散時間非線形システムを考える。
【００７１】
【数１】
2007304844.tif 000003
【００７２】
上式は、ＮＡＲＭＡＸ（Ｎonlinear ＡＲＭＡＸ）モデルと呼ばれ、ダイナミクスを持つ大域的な非線形システムを表すモデル表現として広く使用されている。ここで、ｙ（ｔ）はシステム出力、ｆ（・）は非線形関数、ｅ（ｔ）は観測雑音、φ（ｔ）はシステムの時刻ｔでの状態を表しており、状態ベクトルと呼ぶこととする。状態ベクトルφ（ｔ）は次式で定義される。
【００７３】
【数２】
2007304844.tif 000004
【００７４】
ここで、ｕ（ｔ）はシステム入力、ｄはむだ時間、ｎｙ，ｎｕはそれぞれ出力と入力の次数である。ＪＩＴモデリングでは、（２）式の状態ベクトルの形式でデータベースへの蓄積が行われる。また、出力ｙ（ｔ）の予測値を得るために必要な状態ベクトルφ（ｔ）を要求点ｑと呼ぶ。ＪＩＴモデリング法とは、この要求点に類似した状態ベクトルをデータベースから近傍として抽出し、局所モデルを構成する方法である。
【００７５】
この実施の形態では、以上のようなＪＩＴ法に基づいて、図１のブロック図におけるＰＩＤ制御器３のＰＩＤ制御パラメータを調整するものである。
【００７６】
ここでは、次式のような速度型Ｉ‐ＰＤ制御則を適用する。
【００７７】
【数３】
2007304844.tif 000005
【００７８】
但し、ｅ(ｔ)は制御誤差信号であり、ｒ(ｔ)を目標値とすると、以下で定義される。
【００７９】
【数４】
2007304844.tif 000006
【００８０】
また、ｋｃ、ＴＩ、およびＴＤはそれぞれ比例ゲイン、積分時間、微分時間を、Ｔｓはサンプリング時間を表しており、(４)式では、簡単のために、Ｋｐ＝ｋｃ、ＫＩ＝ｋｃＴｓ／ＴＩ、ＫＤ＝ｋｃＴＤ／Ｔｓと置き換えている。さらに、Δ(：＝１−ｚ−１)は差分演算子を表している。
【００８１】
本手法の基本的な考え方は、ＪＩＴ法により、次式のような逆モデルとしてＰＩＤ制御パラメータを得ることである。
【００８２】
【数５】
2007304844.tif 000007
【００８３】
【数６】
2007304844.tif 000008
【００８４】
但し、ｙｒは参照モデルの出力を示しており、次式のように設計される。
【００８５】
【数７】
2007304844.tif 000009
【００８６】
上式に含まれるＴ(ｚ−１)については、Ｔ．Ｙamamoto and Ｓ．Ｌ．Ｓhah： Ｄesign and Ｅxperimental Ｅvaluation of ａ Ｍultivariable Ｓelf-Ｔuning ＰＩＤ Ｃontroller,Ｐroc.of ＩＥＥＥ Ｃonference on Ｃontrol Ａpplications,Ｔrieste,pp.1230-1234(1998)に基づいて設計する。
【００８７】
以下に、ＪＩＴ‐ＰＩＤコントローラのアルゴリズムを示す。
［ＳＴＥＰ１］  初期データベースの作成
ＪＩＴ法では、過去の蓄積データがない場合、原理的に同定が行えないため、本手法においては、ある平衡点周りでＣＨＲ（Ｃhien，Ｈrones＆Ｒeswick）法を用いて初期データベースを作成する。
［ＳＴＥＰ２］  距離の計算、近傍の選択
時刻ｔにおけるＰＩＤパラメータＫ（ｔ）の予測値を得るために必要な状態ベクトルを要求点ｑと呼ぶ。その要求点ｑとデータベースに蓄えられている状態ベクトルとの距離を、次式の重みつきＬ１ノルムにより求める。
【００８８】
【数８】
2007304844.tif 000010
【００８９】
この距離が小さいものからｋ個のベクトルを近傍として選択する。
［ＳＴＥＰ３］  局所モデルの構成
続いて、ＳＴＥＰ２において選択された近傍に対して、以下で示される、重みつき局所線形平均法（ＬＷＡ）により局所モデルを構成する。
【００９０】
【数９】
2007304844.tif 000011
【００９１】
ここで、ｗｉは、近傍の第ｉサンプルに対応する重みであり、次式で与える。
【００９２】
【数１０】
2007304844.tif 000012
【００９３】
［ＳＴＥＰ４］  データ修正
ＳＴＥＰ３において、局所モデルとして得られるＰＩＤ制御パラメータＫｏｌｄは、制御誤差（ε：＝ｙｒ−ｙ）を考慮していないため、ＳＴＥＰ２、ＳＴＥＰ３を繰り返し行い、ＰＩＤ制御パラメータを逐次抽出したとしても、システムの状態に応じてＰＩＤ制御パラメータが適切に調整されない恐れがある。そこで、ＳＴＥＰ２で得られたＰＩＤ制御パラメータＫｏｌｄに対して制御誤差εにより修正を行ない、その修正されたデータＫｎｅｗをデータベースに蓄えるものとする。
【００９４】
その修正方法は、次式のように与える。
【００９５】
【数１１】
2007304844.tif 000013
【００９６】
ここで、ηは学習係数、Ｊは以下で定義される誤差の評価規範を表している。
【００９７】
【数１２】
2007304844.tif 000014
【００９８】
また、（１３）式、右辺第２項のそれぞれの偏微分は、以下のように展開される。
【００９９】
【数１３】
2007304844.tif 000015
【０１００】
この実施の形態では、上述のようにＪＩＴ法に基づいて、ＰＩＤ制御器３のＰＩＤ制御パラメータを調整するために、調整手段４は、参照モデル５と、パラメータ調整用のデータベース６と、ＰＩＤチューニング部７とを備えている。
【０１０１】
この実施の形態では、パラメータ調整用のデータベース６には、図２に示されるように、制御系の特徴量を含むベクトルである状態ベクトルと、この状態ベクトルに対応するＰＩＤ制御パラメータとからなるデータが、蓄積される。すなわち、１組の状態ベクトルに、１組のＰＩＤ制御パラメータが対応している。
【０１０２】
この実施の形態では、状態ベクトルは、図３に示されるように、参照モデル５の出力ｙｒと、制御量である制御対象２の検出温度ｙの時系列データとからなり、ＰＩＤ制御パラメータは、上述のＫｐ＝ｋｃ、ＫＩ＝ｋｃＴｓ／ＴＩ、ＫＤ＝ｋｃＴＤ／Ｔｓからなる。
【０１０３】
この実施の形態のＰＩＤチューニング部７は、図４の機能ブロック図に示されるように、近傍選択部８と、ＰＩＤ制御パラメータ生成部としての局所モデル生成部９と、データ修正部１０とを備えている。
【０１０４】
近傍選択部８では、上述の要求点が与えられる度に、すなわち、最新の時刻ｔにおける状態ベクトルが与えられる度に、この状態ベクトルと、データベース６に蓄積されている状態ベクトルとの距離を、上述の(１０)式の重みつきＬ１ノルムにより求め、この距離の小さいものからｋ個の状態ベクトルを近傍として選択する。
【０１０５】
局所モデル生成部９では、選択された近傍の状態ベクトルに対して、重みつき局所線形平均法により、ＰＩＤ制御パラメータＫｏｌｄを求める。すなわち、選択された近傍のｋ個の状態ベクトルを用いて上述の(１２)式に従って重みを決定し、この重みを、上述の(１１)式に従って前記ｋ個の状態ベクトルに対応するＰＩＤ制御パラメータに乗じて(加重平均して) ＰＩＤ制御パラメータＫｏｌｄを求めるのである。
【０１０６】
この局所モデル生成部９で生成されたＰＩＤ制御パラメータＫｏｌｄを、ＰＩＤ制御器３に設定するものである。
【０１０７】
データ修正部１０では、局所モデル生成部９で生成されたＰＩＤ制御パラメータＫｏｌｄに対して、上述の(１３)〜(１７)式に示されるように、制御誤差が小さくなる方向に修正を行い、この修正したＰＩＤ制御パラメータＫｎｅｗを、状態ベクトルに対応させてデータベース６に蓄積するものである。
【０１０８】
このデータ修正部１０では、制御誤差に基づいて修正するために、参照モデル５の出力ｙｒおよび制御量である検出温度ｙが与えられている。
【０１０９】
この実施の形態では、ＰＩＤ制御器３および調整手段４は、例えば、マイクロコンピュータによって構成され、このマイクロコンピュータのＲＯＭに格納されている本発明に係るプログラムを実行することにより、ＪＩＴ法に基づいてＰＩＤ制御パラメータの調整を行うものであり、上述のデータベース６は、例えば、マイクロコンピュータのＲＡＭ上に構成される。
【０１１０】
この実施の形態では、データベース６に蓄積できるデータ量に限りがあり、また、制御対象２が経時変化する場合には、古いデータは削除した方が好ましいことから、既定のデータ量に達した後には、古いデータから削除するようにしている。
【０１１１】
以上のようにＪＩＴ法に基づいて、ＰＩＤ制御器３のＰＩＤ制御パラメータを調整する温度調節器１の有効性を評価するために数値例を以下に示す。
【０１１２】
ここでは、制御対象として、ポリスチレン重合反応器を考える。その反応器におけるジャケットの温度ｕ(ｔ)と反応温度ｙ(ｔ)との間の関係式は、次式で与えられる(中西，花熊：プロセス制御の基礎と実践，朝倉出版，(１９９２))。
【０１１３】
【数１４】
2007304844.tif 000016
【０１１４】
ここで、Ｅａ＝２４０、Ｒ＝０．０１９８６である。このシステムは、目標値が高くなる(約７５度以上)につれ非線形性が著しく強くなるという特徴を持っている。
【０１１５】
このシステムに対して、ＪＩＴ法に基づくＰＩＤ制御パラメータの調整の手法を適用する。
【０１１６】
ここで、参照モデルに含まれている設計多項式Ｔ(ｚ−１)を以下のように設計する。
【０１１７】
【数１５】
2007304844.tif 000017
【０１１８】
ここで、Ｔ(ｚ−１)は、上述の文献Ｔ．Ｙamamoto and Ｓ．Ｌ．Ｓhah： Ｄesign and Ｅxperimental Ｅvaluation of ａ Ｍultivariable Ｓelf-Ｔuning ＰＩＤ Ｃontroller,Ｐroc.of ＩＥＥＥ Ｃonference on Ｃontrol Ａpplications,Ｔrieste,pp.1230-1234(1998)を参考にして設計した。
【０１１９】
このときの制御結果を、図５に、また、ＰＩＤ制御パラメータの時間的変化を、図６に示す。
【０１２０】
これらの図に示されるように、システムの非線形性に応じて、ＰＩＤ制御パラメータが適切にオンライン調整されており、良好な制御結果が得られていることが分かる。
【０１２１】
かかる温度調節器では、実運転（実運用）に移行する前に、実運転時と同じ条件で制御対象を用いた試運転を行ない、ＰＩＤ制御パラメータを、上述のように制御誤差に基づいて修正するという、いわゆる学習を行なわせ、所要の性能、例えば、オーバーシュートや整定時間などが所要の条件を満足するようにＰＩＤ制御パラメータを学習させるのが好ましい。
【０１２２】
しかしながら、制御対象や用途によっては、１回の試運転では、所要の性能を満足するようなＰＩＤ制御パラメータの学習が終了せず、上述のように、実運転時と同じ条件で実際の制御対象を用いた試運転を繰り返さなければならない場合があるという課題がある。
【０１２３】
そこで、この実施形態では、ＪＩＴモデリング法による制御対象モデルを作成し、この制御対象モデルを用いたシミュレーションによって、ＰＩＤ制御パラメータの学習を行なうものである。
【０１２４】
図７は、この実施形態の実運転に移行するまでの処理の手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【０１２５】
先ず、ＪＩＴ法による制御対象モデルのためのモデル用データベースを作成し（ステップｎ１）、この作成したモデル用データベースに基づく制御対象モデルを用いてシミュレーションを行ない、初期のＰＩＤ制御パラメータを学習し（ステップｎ２）、その後に実運転に移行するものである（ステップｎ３）。
【０１２６】
モデル用データベースの作成（ステップｎ１）においては、実際の制御対象を用いて適当な目標温度のパターンあるいは操作量のパターンに従って、目標温度あるいは操作量を変化させ、そのときの制御対象の温度および操作量を計測して取得し（ステップｎ１−１）、状態ベクトルとしてモデル用データベースに蓄積する（ステップｎ１−２）。
この目標温度あるいは操作量のパターンは、実運転時で想定される目標温度あるいは操作量を含むパターンであるのが好ましいが、実運転時における目標温度や操作量についての情報がないような場合には、色々な目標温度や操作量を含むパターンにするのが好ましい。
【０１２７】
図８は、この目標温度のパターンの例を示すものである。実運転時に、例えば、０℃から１００℃に昇温するのであれば、同図（ａ），（ｂ）に示すように、０℃および１００℃を含む目標温度パターンとするのが好ましい。
【０１２８】
同図（ａ）は、目標温度を、０℃から１００℃まで徐々に昇温する傾斜したパターンであり、同図（ｂ）は、目標温度を、０℃から１００℃までステップ状に変化させるパターンである。
【０１２９】
また、制御対象の特性が急変する状態がある場合、例えば、１００℃で特性が急変するような場合には、同図（ｃ）に示すように、１００℃を含んだ目標温度のパターンとするのが好ましい。同図（ｃ）では、目標温度を、１００℃でステップ状に変化させているけれども、１００℃の前後を、徐々に昇温させるようなパターンとしてもよい。
【０１３０】
事前に実運転時に想定される目標温度や制御対象の特性の急変についての指針がないときには、例えば、同図（ｄ）に示すように、最低温度から最高温度までの出来るだけ広い範囲で、様々な状態を含む階段状の目標温度パターンとするのが好ましい。
【０１３１】
更に、昇温、降温で特性が異なる制御対象である場合には、例えば、同図（ｅ）に示すように、昇温状態と降温状態とを含む目標温度パターンとするのが好ましい。
【０１３２】
この目標温度パターンに従った制御においては、図９に示すようなＰＩＤ制御器３によるＰＩＤ制御であってもよいし、図１０に示すオンオフ制御であってもよい。
【０１３３】
図９および図１０においては、８，９は、上述のような目標温度パターンを発生する目標値発生部であり、１０はオンオフ制御器であり、１１，１２はモデル用データベースである。
【０１３４】
この実施形態の温度調節器１では、上述の図１の調整手段４は、目標値発生部８およびモデル用データベース１１を備えている。なお、モデル用データベース１１とパラメータ調整用のデータベース６とは、共用してもよいし、個別のデータベースとしてもよい。
他の実施形態として、目標値発生部８，９による目標温度のパターンの種類の選択やパターンにおける時間幅や温度などの調整をユーザが行なえるようにしてもよい。
【０１３５】
ＰＩＤ制御の場合には、ステップ応答などを利用したオートチューニングによってＰＩＤ制御パラメータを決定してもよいし、予め定めたＰＩＤ制御パラメータを用いてもよい。
【０１３６】
図１１は、目標温度に代えて、操作量を変化させる場合の操作量のパターンの例を示す図である。操作量は、同図（ａ）に示すように、ステップ状に変化させてもよいし、操作量を急激に変化させると、ヒータが破損するような場合には、同図（ｂ）に示すように操作量を徐々に変化させてもよいし、同図（ｃ）に示すように、操作量を階段状に変化させてもよい。
【０１３７】
また、操作量を連続して印加すると高温になり過ぎる場合には、同図（ｄ）に示すように、パルス状に変化させてもよい。更に、制御対象のモデリングに使用される公知の同定信号、例えば、ホワイトノイズなどを用いて操作量をランダムに変化させてもよい。
【０１３８】
このように操作量を変化させる場合には、図１２に示すように、制御は行なわない。この図１２において、１３は操作量パターンを発生する操作量発生部であり、１４はモデル用データベースである。
【０１３９】
以上のモデル用データベース１１，１２，１４では、ＰＩＤ制御パラメータは不要であり、下記の状態ベクトルφ（ｔ）の形式でモデル用データベースへの蓄積が行なわれる。
【０１４０】
【数１６】
2007304844.tif 000018
【０１４１】
ここで、ｕ（ｔ）はシステム入力、ｄはむだ時間、ｎｙ，ｎｕはそれぞれ出力と入力の次数である。ＪＩＴモデリングでは、（２０）式の状態ベクトルの形式でデータベースへの蓄積が行われる。また、出力ｙ（ｔ）の予測値を得るために必要な状態ベクトルφ（ｔ）を要求点ｑと呼ぶ。ＪＩＴモデリング法とは、上述のように、要求点に類似した状態ベクトルをデータベースから近傍として抽出し、局所モデルを構成する方法である。
例えば、出力ｙは温度、入力ｕは操作量である。目的とするシミュレーションでは、モデルに前回サンプル値である状態ベクトルを入力して、今回のｙを出力として得るものである。そこで、［φ（ｔ）Ｔ、ｙ（ｔ）］というベクトルの形式でモデル用データベースを作成しておけば、ＪＩＴ法によって前回のφ（ｔ）を要求点として今回のｙ（ｔ）を決定することができる。
【０１４２】
この実施形態では、実際の制御対象を用いて、例えば、目標温度を上述のようなパターンに従って変化させ、そのときの制御対象２の検出温度および操作量の時系列データを取得し、状態ベクトルとしてモデル用データベースに蓄積するものである。
【０１４３】
図１３（ａ）に、取得した操作量ｕと検出温度ｙの時系列データの例を、同図（ｂ）に、上記（２０）式において、ｎｙ＝３、ｎｕ＝２、ｄ＝２とした場合の状態ベクトルの例および推定するパラメータを示している。
【０１４４】
この例では、状態ベクトルは、検出温度ｙ（ｔ−１）〜ｙ（ｔ−３）と、操作量ｕ（ｔ−２）〜ｕ（ｔ−４）の時系列データとからなり、推定するパラメータは、検出温度ｙ（ｔ）である。
【０１４５】
以上のようにして、実際の制御対象を用いて、目標温度あるいは操作量をパターン状に変化させ、そのときの制御対象の検出温度ｙおよび操作量ｕを、状態ベクトルとして蓄積し、制御対象モデル用のデータベースを作成する。
【０１４６】
次に、作成したモデル用データベースに基づくＪＩＴ法による制御対象モデルを用いたシミュレーションによって、ＰＩＤ制御パラメータのチューニングを行なうものである。
図１４は、ＪＩＴ法による制御対象モデル２−１を用いたＰＩＤ制御パラメータのシミュレーション時の図１に対応するブロック図であり、上述の図７のステップｎ２−２に対応するものである。なお、制御対象モデル２−１は、上述のようにして作成されたモデル用データベースを含んでいる。
【０１４７】
先ず、図７に示すように、ＪＩＴ法による制御対象モデル２−１を用いて従来のチューニング方法によって、ＰＩＤ制御パラメータの初期値を決定する（ステップｎ２−１）。具体的には、例えば、ステップ応答法やリミットサイクル法などによって制御対象モデル２−１を用いて制御波形を取得し（ステップｎ２−１−１）、取得した制御波形に基づいて、一組のＰＩＤ制御パラメータの初期値を決定する（ステップｎ２−１−２）。
【０１４８】
次に、所要の性能、例えば、オーバーシュートや整定時間などが所要の条件を満足するように初期のＰＩＤ制御パラメータを調整する。
【０１４９】
この実施形態では、ＪＩＴ法による制御対象モデル２−１を用いて、実運転時と同じように目標温度（設定温度）を変化させて１回目（ｋ＝１）シミュレーションを行なう。このとき、上述のように、制御誤差が小さくなるように、ＰＩＤ制御パラメータの学習を行なう（ステップｎ２−２）。
【０１５０】
この学習が終了した後、所要の性能を満足しているか否かを判定し（ステップｎ２−３）、性能を満足しているときには、実際の制御対象２に対するＪＩＴによる実運転に移行する（ステップｎ３）。
【０１５１】
性能を満足してないときには、制御対象モデル２−１を用いて２回目（ｋ＋１）のシミュレーションを行なってＰＩＤ制御パラメータの学習を繰り返す。
【０１５２】
このように、ＪＩＴ法による制御対象モデル２−１を用いたシミュレーションによって所要の性能を満足する初期のＰＩＤ制御パラメータを学習して決定するので、実運転時と同様の条件で実際の制御対象２を用いて試運転を行なう従来例に比べて、容易に初期のＰＩＤ制御パラメータを決定することができる。
【０１５３】
特に、１回の試運転で所要の性能を満足できない場合には、従来例では、実運転時と同様の条件で実際の制御対象２を用いて試運転を再び行なう必要があるのに対して、この実施形態では、ＪＩＴ法による制御対象モデル２−１を用いたシミュレーションを再度行なえばよく、短時間で容易に、所要の性能を満足するＰＩＤ制御パラメータを決定することができる。
【０１５４】
熱板や電気炉等の実際の制御対象では、試運転に、例えば、数時間を要するのに対して、ＪＩＴ法による制御対象モデル２−１を用いたシミュレーションでは、例えば、数分程度で初期のＰＩＤ制御パラメータを決定できることになる。
【０１５５】
(実施の形態２)
図１５は、本発明の他の実施の形態に係る制御パラメータの調整装置を備えるシステムの図１に対応する構成図であり、上述の実施の形態に対応する部分には、同一の参照符号を付す。
【０１５６】
上述の実施の形態では、ＪＩＴ法に基づいて、ＰＩＤ制御パラメータを調整する調整手段４を、温度調節器１に内蔵したけれども、この実施の形態では、上述の調整手段を、ＰＬＣやパソコンなど外部装置に内蔵させて制御パラメータの調整装置１５を構成し、この調整装置１５によって、ＰＩＤ制御器３を備える汎用の温度調節器１ａのＰＩＤ制御パラメータを調整するものである。
【０１５７】
調整装置１５には、温度調節器１ａからの設定値ｒおよび制御対象２からの検出温度ｙのデータが、通信やＡ／Ｄ変換によって逐次与えられる一方、温度調節器１ａには、調整装置１５からのＰＩＤ制御パラメータが、通信によって逐次与えられて調整されるように構成されている。
【０１５８】
調整装置１５によるＪＩＴ法に基づくＰＩＤ制御パラメータの調整動作および制御対象モデルを用いたシミュレーションによる初期のＰＩＤ制御パラメータの調整動作は、上述の実施の形態と同様である。
【０１５９】
(その他の実施の形態)
本発明の他の実施形態として、参照モデルを省略し、状態ベクトルとして、参照モデル５の出力に代えて設定値ｒを用いてもよい。
【０１６０】
上述の各実施の形態では、ＰＩＤ制御に適用して説明したけれども、本発明は、ＰＩＤ制御に限らず、例えば、ＧＰＣ(一般化予測制御)などの他の制御パラメータの調整に適用できるのは勿論である。
【０１６１】
上述の実施の形態では、温度制御を行う温度調節器に適用して説明したけれども、本発明は、温度調節器に限るものではなく、制御対象の圧力、流量、速度あるいは液位などの様々な物理状態を制御する制御装置に適用できるものである。
【０１６２】
上述の実施の形態では、マイクロコンピュータのＲＯＭに格納されたプログラムを読み取って実行したけれども、本発明の他の実施の形態として、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ等に記録しておき、必要に応じてこれら記録媒体から読み取って実行するようにしてもよい。
【０１６３】
上述の各実施の形態では、近傍選択部によって要求点に近い状態ベクトルを選択したけれども、本発明の他の実施の形態として、近傍選択部を省略し、データベースの全ての状態ベクトルに基づいて、特性パラメータを生成してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１６４】
本発明は、温度調節器などの制御装置に有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１６５】
【図１】本発明の一つの実施の形態に係る温度調節器のブロック図である。
【図２】図１のパラメータ調整用データベースに蓄積されるデータの構成を示す図である。
【図３】図２のデータの具体例を示す図である。
【図４】図１のＰＩＤチューニング部の機能ブロック図である。
【図５】反応温度の時間変化を示す図である。
【図６】ＰＩＤ制御パラメータの時間変化を示す図である。
【図７】実運転に移行するまでの処理の手順を説明するためのフローチャートである。
【図８】目標温度の変化のパターンを示す図である。
【図９】目標温度を変化させたときの制御構成を示す図である。
【図１０】目標温度を変化させたときの他の制御構成を示す図である。
【図１１】操作量の変化のパターンを示す図である。
【図１２】操作量を変化させたときの制御構成を示す図である。
【図１３】時系列データと状態ベクトルの例を示す図である。
【図１４】ＪＩＴによる制御対象モデルを用いたシミュレーション時のブロック図である。
【図１５】本発明の他の実施形態に係る制御システムの構成図である。
【符号の説明】
【０１６６】
１        温度調節器            ２  制御対象
２−１    制御対象モデル        ３  ＰＩＤ制御器
４       調整手段              ５  参照モデル
６       データベース          ７  ＰＩＤチューニング部
【図１】
2007304844.tif 000019
【図２】
2007304844.tif 000020
【図３】
2007304844.tif 000021
【図４】
2007304844.tif 000022
【図５】
2007304844.tif 000023
【図６】
2007304844.tif 000024
【図７】
2007304844.tif 000025
【図８】
2007304844.tif 000026
【図９】
2007304844.tif 000027
【図１０】
2007304844.tif 000028
【図１１】
2007304844.tif 000029
【図１２】
2007304844.tif 000030
【図１３】
2007304844.tif 000031
【図１４】
2007304844.tif 000032
【図１５】
2007304844.tif 000033