(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象の速度設定値とフィードバックされる速度検出値を基にした調整部の制御信号出力で制御対象に所用の応答性と安定性を持たせた制御を行う速度制御装置であって、
前記調整部は、３層階層型ニューラルネットワークモデル構成とし、その入力には速度設定値と速度検出値およびそれらの偏差の３入力とし、各速度制御状態での応答性と安定性をそれぞれ学習させて制御特性を設定した構成を特徴とする速度制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、制御対象の速度情報を取り出し、データとして制御装置にフィードバックすることにより速度制御を行う速度制御装置に係り、特に調整部の制御特性の設定に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図３にモータのフィードバック制御系の構成図を示す。モータ速度を検出部１でフィードバック信号に変換し、目標値と検出値の差である偏差を求める。調整部２では偏差信号をもとにして制御系が所要の動作をするように制御信号をつくる。操作部３は、制御信号を操作量に変え、制御対象４に働きかけることによりモータ速度の制御を行う。
【０００３】
速度制御装置をインバータとし、交流モータの速度制御を行う場合、目標速度は可変抵抗器やプログラムされた電圧信号で設定され、最高速度にしたいときは、設定値を＋１０Ｖにする。検出値は、最高速度で回っている時に一１０Ｖになるようにしておく。誤差を設定値と検出値の差とすれば、設定値と検出値が一致すれば、誤差は０である。調整部２は、誤差が０なので、操作量（インバータの出力周波数や電圧）を変える必要がなく、これまでの出力を維持できる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
フィードバック制御系では、設定値と検出値の差を調整部にて制御信号として操作部に送り制御対象の操作量を決定する。平衡状態にあるフィードバック制御システムで設定値の変化や負荷の急激な変化があると操作量が変化する。
【０００５】
フィードバックシステムが動作して元の平衡状態または新しい設定値に一致した平衡状態に落ち着くまで時間的変化過程がある。設定を変化させたときに速やかに追従させる能力である即応性を高めると、振動的な動作を行ってしまうため不安定となる。逆に、系の状態を一定に保とうとするために、安定な調節を行うと応答が遅くなり、応答性を確保した上で安定性を高めた調節は難しい。
【０００６】
このため、一般には応答性と安定性のどちらかに力点をおいた制御特性を持たせることになる。このトレードオフの関係では、各速度制御状態における外乱の発生に対して、好ましい応答性または安定性を持たせた制御が難しくなる問題があった。
【０００７】
本発明の目的は、各速度制御状態に好ましい応答性と安定性を持たせた制御を容易にする速度制御装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前記の課題を解決するため、調整部を３層階層型ニューラルネットワークモデル構成とし、その入力には設定値と検出速度およびそれらの偏差（誤差）の３入力とし、各速度制御状態で好ましい応答性と安定性を持つよう学習させることで制御特性を設定するようにしたもので、以下の構成を特徴とする。
【０００９】
制御対象の速度設定値とフィードバックされる速度検出値を基にした調整部の制御信号出力で制御対象に所用の応答性と安定性を持たせた制御を行う速度制御装置であって、
前記調整部は、３層階層型ニューラルネットワークモデル構成とし、その入力には速度設定値と速度検出値およびそれらの偏差の３入力とし、各速度制御状態での応答性と安定性をそれぞれ学習させて制御特性を設定した構成を特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施形態を示すモータ速度制御装置の調整部の構成である。図３のフィードバック制御系における調整部２は、モータ速度の設定値と検出速度の偏差値を入力として制御信号を出力している。
【００１１】
本実施形態になる調整部２Ａは、モータ速度の設定値と検出値の入力の他に偏差値（誤差）を加えた３つを入力とし、制御量を出力するニューラルネットワークモデルで構成する。このニューラルネットワークは、ニューロンの応答関数にシグモイド関数を用いた入力層と中間層及び出力層からなる３層階層型モデルとする。
【００１２】
入力層の３つの入力データは、それぞれ次のようにする。設定値Ｖはモータ速度の設定値、速度Ｖａは検出部よりフィードバックされた速度の検出値、誤差△Ｖは、設定値Ｖと速度Ｖａの差を示す。出力層からは操作部への制御情報である制御量を出力している。
【００１３】
上記の図１のニューラルネットワークモデルになる調整部２Ａの制御特性は、ある速度設定値の時に、モータ速度が変化した場合の速度が設定速度に落ち着くまでの過程で、モータ速度に対する制御量の関係を学習させる。この学習は、例えば、出力層から教師信号を与えるバックプロパゲーションでなされる。
【００１４】
学習させる制御量を設定値に対してモータ速度の誤差が大きいときは、制御量を大きくするような誤差と制御量に比例関係があるデータを用いることにより、応答性の良い制御となる。
【００１５】
また、学習させる制御量を誤差の大きさに関係なく、一定の制御量にすることで、安定性を重視した制御となる。
【００１６】
また、学習させる制御量のデータにより異なった特性の制御にすることができる。
【００１７】
このように、ある値に設定されたモータ速度が設定値から変化した場合の設定値に落ち着くまでの各速度に対する制御量をあらかじめニューロンに学習させておくことにより、各種制御状態における設定値、検出値、誤差を入力としてニューラルネットワークから制御量を出力し、制御対象のモータ速度の制御状態に応じた応答性と安定性を高めて効率的に制御することができる。
【００１８】
図２は、本発明の他の実施形態を示し、ポンプの流量制御に適用した場合である。
【００１９】
ポンプの流量制御では、水の流量が一定になるようにポンプの速度を制御することが必要である。水の流量を一定に保つためのポンプの速度制御を行う調整部２Ｂをニューラルネットワークモデルで構成する。
【００２０】
調整部２Ｂは、その入力層に水の流量の設定値Ｂ、検出部よりフィードバックされたポンプ速度Ｖａ、水の流量誤差△Ｂの３つを入力し、ポンプの制御速度を出力する。
【００２１】
調整部２Ｂは、ある設定流量の時に、水の流量が変化した場合のポンプ速度が、設定流量に落ち着くまでの過程で、水の流量に対するポンプ速度の関係を学習させる。学習させるポンプ速度は、設定流量に対して誤差が大きいときは、ポンプ制御速度の変化が大きく、誤差が小さいときは、ポンプ速度の変化が小さくなる関係があるため、応答性の良いポンプ制御速度にすることができる。
【００２２】
この学習されたニューロンを用いて、フィードバックされたポンプ速度と流量誤差から、ある流量に設定された水の流量を一定に保つポンプ速度制御を行う。これにより、各種制御状態における設定値、検出値、誤差を入力としてニューラルネットワークから制御量を出力し、制御対象のポンプ流量の制御状態に応じた応答性と安定性を高めて効率的に制御することができる。
【００２３】
【発明の効果】
以上のとおり、本発明によれば、調整部を３層階層型ニューラルネットワークモデル構成とし、速度設定値と検出速度およびそれらの偏差の３入力とし、各速度制御状態で好ましい応答性と安定性を持つよう学習させることで制御特性を設定するようにしたため、以下の効果がある。
【００２４】
実際の速度に対しての誤差を制御量としているので応答性の良い制御が可能となる。
【００２５】
速度の設定値に対して、速度制御をそれぞれ行うことによりどの設定値でも同様の速度制御が可能となる。
【００２６】
制御部の入力データに速度の設定値、検出値、誤差、出力データを制御量としており、速度と制御量の関係から、ある特定の設定値における速度に対して制御が簡単に行える。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態を示すモータ速度制御装置の調整部の構成図。
【図２】本発明の他の実施形態を示すポンプ速度制御装置の調整部の構成図。
【図３】フィードバック制御系の構成図。
【符号の説明】
１…検出部
２、２Ａ、２Ｂ…調整部
３…操作部
４…制御対象
【図１】
0003815260.tif 000002
【図２】
0003815260.tif 000003
【図３】
0003815260.tif 000004