(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象の温度が目標温度になるように温度制御する温度調節器において、
ＰＩＤ制御則に基づく式と、評価関数を最小化する一般化予測制御（ＧＰＣ）の式とに基づいて導かれる下記の算出式（１７）に従って、入力される前記一般化予測制御（ＧＰＣ）の設計パラメータである制御重み係数を用いてＰＩＤ制御パラメータである比例ゲインｋｃｉ、積分時間ＴＩｉ、微分時間ＴＤｉを算出する算出手段を備え、算出されたＰＩＤ制御パラメータに基づいて温度制御を行うことを特徴とする温度調節器。
【数１７】
0003864781.tif 000039
上記算出式（１７）において、
Ｘｉは、下記式（１５）によって、Ｓｉ，ｊに関係づけられ、
【数１５】
0003864781.tif 000040
【数１６】
0003864781.tif 000041
Ｓｉ，ｊ、ｐｉ，ｊ、Ｆｉ，ｊは、ＧＰＣの評価規範である下記式（１２）を最小化する解を導出する過程で、Diophantine方程式を解くことによって得られる。
【数１２】
0003864781.tif 000042
【請求項２】
前記設計パラメータが、ロバスト安定になるように決定される請求項１記載の温度調節器。
【請求項３】
制御対象の複数のモデルを有し、これらモデルおよびロバスト安定条件から前記設計パラメータを決定する決定手段を備える請求項２記載の温度調節器。
【請求項４】
前記設計パラメータが、オーバーシュートやアンダーシュートを抑制し、あるいは、目標温度までの応答が早くなるように決定される請求項２記載の温度調節器。
【請求項５】
制御対象の温度が目標温度になるように温度制御する温度調節器において、
ＰＩＤ制御則に基づく式と、評価関数を最小化する一般化予測制御（ＧＰＣ）の式とに基づいて導かれる下記の算出式（１７）に従って、入力される前記一般化予測制御（ＧＰＣ）の設計パラメータである制御重み係数を用いてＰＩＤ制御パラメータである比例ゲインｋｃｉ、積分時間ＴＩｉ、微分時間ＴＤｉをそれぞれ算出する複数の算出手段と、算出された各ＰＩＤ制御パラメータがそれぞれ設定される複数のＰＩＤ制御手段と、複数の前記ＰＩＤ制御手段の出力が与えられる非干渉化のための前置補償器とを備えることを特徴とする温度調節器。
【数１７】
0003864781.tif 000043
上記算出式（１７）において、
Ｘｉは、下記式（１５）によって、Ｓｉ，ｊに関係づけられ、
【数１５】
0003864781.tif 000044
【数１６】
0003864781.tif 000045
Ｓｉ，ｊ、ｐｉ，ｊ、Ｆｉ，ｊは、ＧＰＣの評価規範である下記式（１２）を最小化する解を導出する過程で、Diophantine方程式を解くことによって得られる。
【数１２】
0003864781.tif 000046
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、制御対象の温度を制御する温度調節器に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の制御装置、例えば、ＰＩＤ制御を行う制御装置では、オートチューニングを行って、ステップ応答法やリミットサイクル法などの手法を用いてＰＩＤ制御パラメータを決定して制御を行っており、システムの変動に対しては、オートチューニングを繰り返し行って、ＰＩＤ制御パラメータをシステム変動に対応したものに変更して適応制御を行っている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のＰＩＤ制御では、複雑な制御対象に対しても、低い次数のモデルに近似してＰＩＤ制御パラメータを決定しているために、制御対象によっては、所望の制御特性が得られないといった難点がある。
【０００４】
また、適応制御では、システムの変動に応じて、オートチューニングを繰り返し行う必要があり、面倒である。
【０００５】
本発明は、上述のような点に鑑みてなされたものであって、制御対象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ことを主たる目的とし、さらには、ロバスト制御を可能にすることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明では、上記目的を達成するために、次のように構成している。
【０００７】
すなわち、本発明の温度調節器は、制御対象の温度が目標温度になるように温度制御する温度調節器において、ＰＩＤ制御則に基づく式と、評価関数を最小化する一般化予測制御（ＧＰＣ）の式とに基づいて導かれる下記の算出式（１７）に従って、入力される前記一般化予測制御（ＧＰＣ）の設計パラメータである制御重み係数を用いてＰＩＤ制御パラメータである比例ゲインｋｃｉ、積分時間ＴＩｉ、微分時間ＴＤｉを算出する算出手段を備え、算出されたＰＩＤ制御パラメータに基づいて温度制御を行うものである。
【数１７】
0003864781.tif 000002
上記算出式（１７）において、
Ｘｉは、下記式（１５）によって、Ｓｉ，ｊに関係づけられ、
【数１５】
0003864781.tif 000003
【数１６】
0003864781.tif 000004
Ｓｉ，ｊ、ｐｉ，ｊ、Ｆｉ，ｊは、ＧＰＣの評価規範である下記式（１２）を最小化する解を導出する過程で、Diophantine方程式を解くことによって得られる。
【数１２】
0003864781.tif 000005
【０００８】
ここで、算出手段では、ＰＩＤ制御パラメータの全てを算出する必要はなく、少なくとも一つのＰＩＤ制御パラメータを算出するものであってもよく、本発明の温度調節器は、ＰＩＤ制御に限るものではなく、比例制御、積分制御、比例積分制御などの他の制御にも適用できるものである。
【０００９】
本発明によると、ＰＩＤ制御則に基づく式および評価関数を最小化する一般化予測制御（ＧＰＣ）の式を変形、近似や係数比較を行うことによって、ＰＩＤ制御パラメータを算出する算出式を導くことができ、この算出式に従って、一般化予測制御（ＧＰＣ）の設計パラメータである制御重み係数を用いて、ＰＩＤ制御パラメータを算出するので、ＰＩＤ制御パラメータを、ＧＰＣ（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）といった制御対象を高次でモデル化するモデル予測制御則との関係に基づいて決定することが可能となり、従来のＰＩＤ制御に比べて制御特性が向上する。
【００１２】
本発明の他の実施態様においては、前記設計パラメータが、ロバスト安定になるように決定されるものである。
【００１３】
本発明によると、ロバスト安定になるように決定された一般化予測制御（ＧＰＣ）の設計パラメータを用いて、算出式に従ってＰＩＤ制御パラメータを算出するので、ロバスト安定なＰＩＤ制御パラメータとなってロバスト制御が可能となる。
【００１４】
本発明の更に他の実施態様においては、制御対象の複数のモデルを有し、これらモデルおよびロバスト安定条件から前記設計パラメータを決定する決定手段を備えている。
【００１５】
本発明によると、制御対象のノミナルモデルおよび摂動モデルといった複数のモデルおよびロバスト安定条件から一般化予測制御（ＧＰＣ）の設計パラメータを決定することができ、この設計パラメータを用いてＰＩＤ制御パラメータを算出できる。
【００１６】
また、決定手段は、制御対象のノミナルモデルや摂動モデルを、制御対象に対する入出力データを計測して自動的にモデリングするようにしてもよい。
【００１７】
本発明の他の実施態様においては、前記算出手段は、入力される前記一般化予測制御（ＧＰＣ）の設計パラメータを用いて前記ＰＩＤ制御パラメータを算出するものであり、前記設計パラメータが、オーバーシュートやアンダーシュートを抑制し、あるいは、目標値までの応答が早くなるように決定されるものである。
【００１８】
本発明によると、オーバーシュートやアンダーシュートを抑制し、あるいは、目標値までの応答が早くなるように決定された一般化予測制御（ＧＰＣ）の設計パラメータを用いて、算出式に従ってＰＩＤ制御パラメータを算出するので、オーバーシュートやアンダーシュートを抑制し、あるいは、目標値までの応答が早い制御が可能となる。
【００１９】
また、本発明の温度調節器は、制御対象の温度が目標温度になるように温度制御する温度調節器において、ＰＩＤ制御則に基づく式と、評価関数を最小化する一般化予測制御（ＧＰＣ）の式とに基づいて導かれる下記の算出式（１７）に従って、入力される前記一般化予測制御（ＧＰＣ）の設計パラメータである制御重み係数を用いてＰＩＤ制御パラメータである比例ゲインｋｃｉ、積分時間ＴＩｉ、微分時間ＴＤｉをそれぞれ算出する複数の算出手段と、算出された各ＰＩＤ制御パラメータがそれぞれ設定される複数のＰＩＤ制御手段と、複数の前記ＰＩＤ制御手段の出力が与えられる非干渉化のための前置補償器とを備えている。
【数１７】
0003864781.tif 000006
上記算出式（１７）において、
Ｘｉは、下記式（１５）によって、Ｓｉ，ｊに関係づけられ、
【数１５】
0003864781.tif 000007
【数１６】
0003864781.tif 000008
Ｓｉ，ｊ、ｐｉ，ｊ、Ｆｉ，ｊは、ＧＰＣの評価規範である下記式（１２）を最小化する解を導出する過程で、Diophantine方程式を解くことによって得られる。
【数１２】
0003864781.tif 000009
【００２０】
本発明によると、ＰＩＤ制御則に基づく式と、評価関数を最小化する一般化予測制御（ＧＰＣ）の式とに基づいて導かれる算出式に従って、ＰＩＤ制御パラメータを算出するので、ＰＩＤ制御パラメータを、ＧＰＣ（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）といった制御対象を高次でモデル化するモデル予測制御則との関係に基づいて決定することが可能となり、従来のＰＩＤ制御に比べて制御特性が向上する。
【００２１】
【発明の実施の形態】
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。
【００２２】
（実施の形態１）
図１は、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。
【００２３】
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、図示しない設定部からの設定温度ｗ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との偏差に基づいて、操作量ｕを演算算出するＰＩＤ制御手段３を備えている。
【００２４】
この実施の形態の温度調節器１では、従来のＰＩＤ制御よりも精度の高い制御特性が得られるようにするために、ＰＩＤ制御手段３に設定されるＰＩＤ制御パラメータである比例ゲインｋ、積分時間ＴIおよび微分時間ＴDを、一般化予測制御（ＧＰＣ：Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）との関係に基づいて決定するようにしている。
【００２５】
次に、ＰＩＤ制御パラメータを、ＧＰＣとの関係に基づいて決定するための手順を詳しく説明する。
【００２６】
先ず、制御対象は、次式のｐ入力ｐ出力多変数離散時間システムで記述できるものとする。
【００２７】
【数１】
0003864781.tif 000010
【００２８】
ここで、Δは差分オペレータでΔ：＝１−z―1であり、ｕ（ｔ），ｙ（ｔ）は次式のようなｐ次元の制御入力ベクトルとシステム出力ベクトルである。
【００２９】
【数２】
0003864781.tif 000011
【００３０】
ここで上付きのＴは転置を示している。またξ（ｔ）は白色ガウス雑音を表している。また、Ａ（ｚ-1）は次式で与えられる対角の多項式行列である。
【００３１】
【数３】
0003864781.tif 000012
【００３２】
一般に制御対象は高次系であると考えられるが、化学プロセス系などにおいては、ほとんどが一次遅れ系で記述されることが多い。そこで各Ａｉ（ｚ-1）は（４）式のように高々ｚ-1の一次式で与えられるものとする。
【００３３】
【数４】
0003864781.tif 000013
【００３４】
ここで、ｉ＝１，２，…，ｐである（以下では特記しない限り、ｉはこれを表す）。
【００３５】
一方、Ｂ（ｚ-1）はすべての要素をもった多項式行列で、次式として与えられる。
【００３６】
【数５】
0003864781.tif 000014
【００３７】
ここで、係数行列Ｂιは次式により定義される。
【００３８】
【数６】
0003864781.tif 000015
【００３９】
また、Ｄはシステムのむだ時間を表す行列で、次式として与えられる。
【００４０】
【数７】
0003864781.tif 000016
【００４１】
(１)式のシステムは、多項式行列Ａ(ｚ-1)は漸近安定で、ｄｅｔＢ(１)は０でないという仮定を満足するものとする。
【００４２】
次に、ＰＩＤ制御則について説明する。ここでは、次式によるＩ−ＰＤ制御則を適用する。
【００４３】
【数８】
0003864781.tif 000017
【００４４】
ここで、ｅi（ｔ）は制御誤差を表しており目標値ｗi（ｔ）に対して次式により定義される。
【００４５】
【数９】
0003864781.tif 000018
【００４６】
また、（８）式において、ｋciは比例ゲインを、ＴIiとＴDiはそれぞれ、積分時間と微分時間に対応している。ここで、以下の考察を簡単にするために、次式のＬi（ｚ-1）を定義する。
【００４７】
【数１０】
0003864781.tif 000019
【００４８】
このとき（８）式は以下のように書き換えられる。
【００４９】
【数１１】
0003864781.tif 000020
【００５０】
（８）式や（１１）式のＰＩＤ制御パラメータは、制御性能に大きな影響を与える。従って、その調整は重要な問題である。しかしながら、実際のプロセスは不確かさやあいまいなむだ時間を有しているため、最適なＰＩＤ制御パラメータを見つけるのは困難である。そこで、そのようなシステムに対して有効な制御の手法の一つであるＧＰＣとの関係に基づいてＰＩＤパラメータを調整するのである。
【００５１】
次に、ＧＰＣ則について説明する。ＧＰＣ則は、以下の評価関数の最小化に基づいて導かれる。
【００５２】
【数１２】
0003864781.tif 000021
【００５３】
ここで、Ｅ［・］は期待値を示している。また、λi（ｊ）は操作量の重み係数を示し、Ｎｉは予測区間を示している。このとき、（１２）式の評価規範を最小化する制御入力は、次式で与えられる。
【００５４】
【数１３】
0003864781.tif 000022
【００５５】
ここで、Ｆi,j（ｚ-1），Ｓi,j（ｚ-1），ｐi,jは、Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ方程式を解くことによって得られる。なお、（１２）式の操作量の重み係数λi（ｊ）は、この（１３）式では、ｐi,j項に含まれている。
【００５６】
次に、ＰＩＤ制御パラメータをＧＰＣ則との関係に基づいて調整する方法について説明する。
【００５７】
ＰＩＤ則に基づく上述の（１１）式とＧＰＣ則に基づく上述の（１３）式との対応をとるために、（１３）式の左辺第２項の係数多項式を定常ゲインに置き換えた次式を考える。
【００５８】
【数１４】
0003864781.tif 000023
【００５９】
ここで、Ｘｉを次式で定義する。
【００６０】
【数１５】
0003864781.tif 000024
【００６１】
次に、
【００６２】
【数１６】
0003864781.tif 000025
【００６３】
と置くと、（１１）式と（１４）式とは等価となり、以下のような関係を得ることができる。
【００６４】
【数１７】
0003864781.tif 000026
【００６５】
以上のようにして、ＰＩＤ制御パラメータである比例ゲインｋci、積分時間ＴIiおよび微分時間ＴDiを、ＧＰＣ則との関係で算出する算出式が得られることになる。
【００６６】
この実施の形態では、図１に示されるＰＩＤ制御パラメータ算出手段４でＰＩＤ制御パラメータを、上述の（１７）式に従って算出してＰＩＤ制御手段３に設定するものである。
【００６７】
このＰＩＤ制御パラメータの算出においては、ＧＰＣ則に含まれる設計パラメータである操作量の重み係数（制御重み係数）λi（ｊ）の設計が重要となる。この実施の形態では、この制御重み係数λi（ｊ）の設計を、ロバスト安定条件に基づいて行うようにしている。
【００６８】
次に、この制御重み係数λi（ｊ）のロバスト設計について、詳細に説明する。
【００６９】
先ず、制御対象のノミナルモデルと摂動モデルについて説明する。
【００７０】
制御対象のノミナルモデルを、以下のように設計する。なお、第２式は、むだ時間をパディ近似したものである。
【００７１】
【数１８】
0003864781.tif 000027
【００７２】
拡大系が不確かさを持つ原因として、モデル化誤差、非干渉化が完全に行われていないことが考えられる。そこで、（１８）式に対応する摂動モデルとして次式を考える。
【００７３】
【数１９】
0003864781.tif 000028
【００７４】
【数２０】
0003864781.tif 000029
【００７５】
δiは変動率を表しており、不確かさを十分に見積もって設定する必要がある。しかしながら、プロセス系では、この不確かさを正確に見積もることは難しく、通常０．２≦δi≦０．５の範囲内に設定することが多い。そこで、この実施の形態では、δiを上述の範囲内で設定する。
【００７６】
この実施の形態では、（１８）式と（１９）式に対応する離散系のモデルを用いてロバスト安定性の観点からＧＰＣの制御重み係数λi（ｊ）を設計する。
【００７７】
【数２１】
0003864781.tif 000030
【００７８】
【数２２】
0003864781.tif 000031
【００７９】
ここで、
【００８０】
【数２３】
0003864781.tif 000032
【００８１】
【数２４】
0003864781.tif 000033
【００８２】
次にロバスト設計について説明する。ノミナルな制御対象の周波数伝達関数をＧi0（ｊω）とすると、実際の制御対象の周波数伝達関数を次式のように記述できる。
【００８３】
【数２５】
0003864781.tif 000034
【００８４】
ここでｈi（ｊω）は乗法的な不確かさを表す。また、次の関係を満足するｈmi（ω）が存在し、
【００８５】
【数２６】
0003864781.tif 000035
【００８６】
さらに、制御器を含む閉ループの周波数伝達関数をＷi（ｊω）とするとき、次の不等式を満たすことがロバスト安定であるための必要十分条件であることが知られている。
【００８７】
【数２７】
0003864781.tif 000036
【００８８】
また、上述の（１８）式と（１９）式を（２５）式に適用することで、乗法的不確かさについて、次式を得ることができる。
【００８９】
【数２８】
0003864781.tif 000037
【００９０】
さらに、閉ループ伝達関数Ｗi（ｚ-1）は次のように表せる。
【００９１】
【数２９】
0003864781.tif 000038
【００９２】
（２５）式におけるｈi（ｊω）と、（２７）式におけるＷi（ｊω）はそれぞれｚ＝ｅjωTsと言う関係を使って、（２８），（２９）式から得られる。一方上述の（１２），（１３）式から明らかなように閉ループ伝達関数のゲイン｜Ｗ（ｊω）｜を制御重み係数λi（ｊ）により効果的に変化させることができる。すなわち（２７）式を満足するように制御重み係数λi（ｊ）を設計することで、ロバスト安定性を考慮したＰＩＤ制御系を構成できることになる。
【００９３】
例えば、図２に示されるように、周波数を変化させたときのゲインが、０を超えないように制御重み係数λi（ｊ）を決定すればよく、この図２では、制御重み係数λi（ｊ）を、７．０に設定すれば、ロバスト安定となる。
【００９４】
この実施の形態では、図１に示されるように、ロバスト安定条件に基づいて、ＧＰＣの設計パラメータである制御重み係数λi（ｊ）を決定する決定手段５を備えており、この決定手段５は、制御対象２の入出力データを計測して上述のノミナルモデルをモデリングするとともに、制御条件を変動させたときの入出力データを計測して摂動モデルをモデリングするモデリング部６と、ノミナルモデルおよび摂動モデルに基づいて、上述のようにロバスト安定になるように制御重み係数λi（ｊ）を決定する制御重み係数決定部７とを備えている。
【００９５】
なお、ＰＩＤ制御３、ＰＩＤ制御パラメータ算出手段４および決定手段５は、例えば、マイクロコンピュータによって構成される。
【００９６】
制御重み係数決定部７で決定された制御重み係数λi（ｊ）がＰＩＤ制御パラメータ算出手段４に与えられて上述の算出式に従ってＰＩＤ制御パラメータが算出されてＰＩＤ制御手段３に設定されるのである。
【００９７】
したがって、この実施の形態の温度調節器１は、ロバスト安定になるように決定された制御重み係数を用いて、ＧＰＣとの関係に基づく算出式に従ってＰＩＤ制御パラメータが算出されるので、従来のＰＩＤ制御に比べて高精度な制御が可能となり、特に、むだ時間があいまいな制御対象も制御できることになる。しかも、ロバスト制御が可能となり、従来のようにシステム変動に対応してオートチューニングを繰り返し行う必要がない。
【００９８】
（実施の形態２）
図３は、本発明の他の実施の形態の温度調節器のブロック図であり、上述の実施の形態に対応する部分には、対応する参照符号を付す。
【００９９】
この実施の形態では、２入力２出力のシステムに適用したものであり、さらに、制御対象２の前段に前置補償器８を設けて非干渉化を図っており、この前置補償器８は、制御対象２の定常ゲインの逆行列として与えられる。
【０１００】
ロバスト安定を考慮してＧＰＣとの関係に基づいて、各ＰＩＤ制御手段３1，３2のＰＩＤ制御パラメータを決定するのは、上述の実施の形態と同様である。
【０１０１】
さらに、この実施の形態では、前置補償器８で非干渉化しても未だ干渉が残っている分を、ロバスト設計の際に考慮して、すなわち、摂動モデルに含ませることにより、一層の非干渉化を図ったものである。
【０１０２】
図４および図５は、この実施の形態の各チャンネルの目標値ｗ1，ｗ2と、制御対象２の出力値ｙ1，ｙ2の変化を示しており、図６および図７は、前置補償器を設けることなく、しかも、ＰＩＤ制御パラメータがＣＨＲ調整則によって決定された従来例の各チャンネルの目標値ｗ1，ｗ2と、制御対象２の出力値ｙ1，ｙ2の変化を示している。
【０１０３】
従来例に比べて、この実施の形態では、制御特性が大幅に改善されていることが分かる。
【０１０４】
（その他の実施の形態）
上述の各実施の形態では、ＧＰＣの制御重み係数λi（ｊ）を、ロバスト安定条件に基づいて決定したけれども、必ずしもロバスト安定条件に基づいて決定する必要はなく、従来の他の手法を用いて決定してもよい。また、本発明の他の実施の形態として、ＧＰＣの制御重み係数λi（ｊ）を、オーバーシュート、アンダーシュートやハンチングなどを抑制するように、また、目標値までの立ち上がり（応答）を早くするように、決定してもよい。
【０１０５】
上述の実施の形態では、ＧＰＣの制御重み係数λi（ｊ）を、決定手段５で自動的に決定したけれども、本発明の他の実施の形態として、制御重み係数λi（ｊ）を直接入力できるようにしてもよい。
【０１０６】
上述の実施の形態では、摂動モデルは、変動時のデータを計測してモデリング手段６で自動的にモデリングしたけれども、本発明の他の実施の形態として、摂動モデルを直接入力するようにしてもよい。
【０１０７】
また、ノミナルモデルおよび摂動モデルは、上述の実施の形態に限らないのは勿論である。
【０１０９】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、ＰＩＤ制御パラメータを、ＰＩＤ制御則に基づく式と、評価関数を最小化する一般化予測制御（ＧＰＣ）の式とに基づいて導かれる算出式に従って、一般化予測制御（ＧＰＣ）の設計パラメータである制御重み係数を用いて算出するので、ＰＩＤ制御パラメータを、制御対象を高次でモデル化する一般化予測制御（ＧＰＣ）則との関係に基づいて決定することが可能となり、従来のＰＩＤ制御に比べて制御特性が向上し、特に、むだ時間があいまいな制御対象も制御できることになる。
【０１１０】
また、ロバスト安定になるように決定されたＧＰＣの設計パラメータである制御重み係数を用いてＰＩＤ制御パラメータを算出するので、ロバスト制御が可能となり、従来のようにシステム変動に対応してオートチューニングを繰り返し行う必要がない。
【図面の簡単な説明】
【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】ＧＰＣの制御重み係数λの決定について説明するための周波数とゲインとの関係を示す図である。
【図３】本発明の他の実施の形態の温度調節器のブロック図である。
【図４】図３の実施の形態の目標値とフィードバック値の変化を示す図である。
【図５】図３の実施の形態の目標値とフィードバック値の変化を示す図である。
【図６】従来例の目標値とフィードバック値の変化を示す図である。
【図７】従来例の目標値とフィードバック値の変化を示す図である。
【符号の説明】
１                      温度調節器
２                      制御対象
３，３1，３2           ＰＩＤ制御手段
４，４1，４2           制御パラメータ算出手段
５，５1，５2           決定手段
８                      前置補償器
【図１】
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【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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