博士学位論文

平間

氏 名 (本 籍 )雄輔（東京都）学位の種類

博士（工学）

学位記番号

博 甲 第 131号

学位授与年月日

平成

27年

3月

31日

学位授与の要件

学位規則第４条第１項

学位論文題目
産業用補償器のための高次システム同定法とア ド バ ン ス ト PID制 御 に 関 す る 研 究

論文審査委員

主査

教授

廣木

富 士 男 (工 学 院 大 学 )

副査

教授

鈴木

健司

（工学院大学）

〃

教授

森下

明平

（工学院大学）〃教授

涌井伸二 （東京農工大学）

〃

准教授

濱根

洋人

工学院大学大学院（工学院大学）High-Order System Identification and Advanced PID Control
for Industrial Controller
byYusuke Hirama

A dissertation submitted in partial satisfaction of therequirements for the degree ofDoctor of EngineeringinMechanical Engineeringin theGRADUATE DIVISIONof theKOGAKUIN UNIVERSITY

Committee in charge:
Professor Fujio Hiroki, Chair, Kogakuin University
Professor Kenji Suzuki
Professor Mimpei Morishita
Professor Shinji Wakui, Tokyo University of Agriculture and Technology
Associate Professor Hiroto Hamane, Kogakuin University

Copyright 2015
by
Yusuke Hirama

i概要

第 1 章は，本研究の背景と目的，国内外の研究状況を述べる．汎用調節計は産業界で広く利用される産業用の補償器であり，温度，圧力，流量などの制御に利用される．本論文
は，汎用調節計が扱う温度制御系に着目する．1922 年に PID 制御が提案され，1936 年に空気圧を利用した PID 調節計が登場した．以降，1980 年代に PID 調節計はマイクロプロ
セッサによるデジタル調節計へ発展し，アドバンスト PID 制御や自動調整技術が開発された．一方，1980 年から 1990 年代にかけ，PID 制御と並行して，様々な制御手法の研究が進められ，産業界への応用も数多く報告されている．しかし，産業界では 97% が PID 制御を利用しているのが現状である．これは，PID 制御が他のアドバンスト制御よりも産業界の要求に適合しているからと考えられる．一方，ハードウェアの発展も目覚ましく，2000
年代に入り汎用調節計は制御周期が高速になり，従来よりも複雑な制御手法が実装できるようになった．くわえて，競争領域となる独創的なソーリューションが研究された．とくに，温度制御系において過渡特性の最適化が注目された．温度制御系は化学反応や操業条件の変更を伴うものもあり，応答波形が高次となる．過渡特性を厳密に制御するには，制御対象の高次応答を同定する必要がある．また，過渡特性の制御要求は高まり，整定時間などの最適化も要求されるようになった．以上の要求を鑑み，本論文を 2 部構成とし，第 1 部は高次システムの同定法について述べ，第 2 部は整定時間を指定可能なアドバンスト PID 制
御法について述べる．
第 2 章は，ノイズや外乱に乱された閉ループ応答から，制御対象を高次モデルで同定するためのラゲール関数による高次システム同定法について述べた．一般的なシステム同定

ii法として，産業界では制御対象のプロセスゲイン，時定数，むだ時間の同定に開ループス
テップ応答法による最小二乗法や非線形最小二乗法，応答波形の幾何学的な特長を抽出する同定手法が用いられる．時定数の大きな温度制御系において，安全なステップ入力幅での開ループ試験は膨大な時間を要することや，産業装置ひとつひとつに開ループ試験を実施することは困難である．また，簡素なステップ応答実験は，ノイズや外乱の影響を受けやすく，モデルに必要な全ての情報を得ることが難しい．ノイズ波形を除去するためのフィ
ルタリング処理は，制御対象の重要な周波数特性が失われる危険性もあり，非専門のエンドユーザには実施不可能である．くわえて，最小二乗法は非線形性が強いプラントを同定することが困難であり，非線形最小二乗法は繰り返し計算を必要とし，産業界から産業界へ流通する汎用調節計では扱いにくいという問題点も挙げられる．1960 年にラゲール関数と級数が提案された．これまでに，ラゲール級数を利用したシステム同定が提案されている．しかしながら，高次応答を表現できるものの，タイムスケーリングファクタ p の最適化に複雑な演算を利用しており，実際の産業装置への導入に耐えうるものではない．本論
文はラゲール級数の特長を活かしつつ，産業装置への導入を考慮し，整定時間 Tm をタイム
スケーリングファクタ p の最適化へ新たに導入することで，簡易な最適化手法を提案する．
くわえて，最適化するタイムスケーリングファクタ p の探索範囲と閉ループ応答の関係を明示し，温度制御系に適したモデルの次数を提案する．制御対象の低次モデルがノミナルモデルとして利用できる場合，タイムスケーリングファクタ p の最適化に必要な整定時間

Tm と PI パラメータの推奨値を明らかにした．タイムスケーリングファクタ p を最適化す
る際，積分計算を伴う繰り返し計算を必要となる．そこで，ラゲール関数の行列表現を導入
し，閉ループ応答データなどの定数部分とラゲール関数などの変数部分を分離して表現することで繰り返し計算を削減させ，閉ループ応答データを容易に取り入れることができ，かつモデルの算出に要する時間の短縮法を提案した．くわえて，閉ループ応答のダイポール
特性に着目し，プラントモデルの抽出を極零消去を考慮することで低次数モデルに置換できることをあわせて提案した．
第 3 章は，様々なベンチマークモデルを用いて，提案する高次システム同定法の適用範囲

iiiを検証した．ベンチマークモデルの閉ループ応答に高周波ノイズと低周波外乱を重畳させ，その閉ループ応答を基にシステム同定を行った．推定した制御対象のモデルは，時間領域
および周波数領域における特性が真のモデルと一致した．ベンチマークモデルは熱系プロセスに代表される一次遅れ＋むだ時間系も含まれており，広範囲の正規むだ時間に対して，提案法は高精度で同定が可能であることを明らかにした．ラゲール関数の行列表現による演算時間の検証において，ラゲール関数の行列表現を使用した場合は，演算時間が約 77%改善される結果が得られ，ラゲール関数の行列表現の有効性を実証した．
第 4 章は，温度制御装置を用いて，提案する高次システム同定法の実験検証を行い，その有効性を示した．実験装置は常に外界とエネルギーの流入出が介在するため，応答波形は高次応答となる．産業界で一般に利用される一次遅れ＋むだ時間系は単純な上に凸の応答波形となり，高次応答を表現できない．また，生産時に材料の投入など外乱が生じることは避けられず，外乱による変曲点もモデルに含む必要がある．提案法は，高次モデルを利用することで装置のみでなくの周囲の環境を含んだモデルを算出し，実際の稼働条件を考慮したモデルの作成を実現した．以上より提案法の有効性を明らかにした．
第 5 章は，整定時間を指定するアドバンスト PID 制御について述べた．熱系プロセスは時定数が大きく，むだ時間が存在する．このような制御対象を任意の整定時間で整定させる PID 補償器を設計することは，熟練の技術者でも困難を極める．これまで，整定時間に着目した手法は，過渡応答の向上のために装置の起動を最短時間にすることを優先的に開発されてきた．しかし，任意の整定時間に着目した手法は少ない．そこで，本論文は任意の整定時間で装置を起動させる比例帯の調整法を提案し，その有効性を示した．比例帯は温度制御に特有の制御手法であり，汎用調節計に搭載されている．整定時間が指定できれば，産業現場において材料の搬入，運搬，配置や作業員の配置や管理の最適化が行えるだけでな
く，均一温度制御への応用も期待できる．さらに，本論文はオーバーシュートの抑制法についても述べた．押出成形機などの熱系プロセスにおいて，オーバーシュートの発生は，装置内部で材料を過剰に加熱することとなり，熱安定が悪く劣化しやすい材料では材料の劣化，分解や炭化を生じさせる．したがって，温度制御系において，オーバーシュートの抑制は必iv

須である．提案法は，一次遅れ＋むだ時間系のステップ応答を基に任意の時刻でオーバーシュートすることなく目標値に整定する多段のステップ入力を導出し，比例帯の調整に応用できることを示した．また，操作量の制約を考慮し，指定が可能な整定時間の有効範囲を示した．比例帯および PID パラメータは，上述した多段のステップ入力とその応答波形から導出できることを明らかにし，調整法を示した．PID パラメータが指定する整定時間と独立の関係であることを明らかにし，指定する整定時間を変更しても，PID パラメータを再度調整する必要がないことも併せて述べた．PID パラメータは比例帯の幾何学的な関係と整定時間のみに着目しているため，提案法における閉ループの安定性を検証した．安定性の検証は，熱系プロセスで一般的に用いられる CHR 法の閉ループ特性と比較して，提案法が CHR 法と同等の安定性を有していること示し，かつ指定する整定時間が安定性に影響を与えないことを明らかにした．
第 6 章は，温度制御装置による整定時間を任意に変更するシミュレーションおよび実験により，提案法の有効性を検証した．提案法により，昇温特性や目標値の異なる制御対象を任意の時刻で整定できることを明らかにした．また，オーバーシュートが発生しないことから，比例帯における PID 制御に切換る点が最適化されていることを明らかにした．くわえて，整定時間を指定できることで，過渡応答を均一化できる場合があることも併せて明らかにした．複数の整定時間を用いることで整定時間と PID パラメータが独立であることを実証して，提案法が実用性を有していることを明らかにした．
第 7 章は，本論文の成果を各章ごとに整理して述べ，今後の展望を述べた．過渡応答を改善するには，むだ時間を正確に把握する必要がある．提案法は制御対象の過渡特性を高精度で同定できるため，むだ時間を正確に抽出する手法に応用できる可能性がある．くわえて，本手法は近年に開発が進められている様々なアプリケーションに応用できる．一方，本アドバンスト PID 制御は，生産ラインのマネージメントを支援するアプリケーションに応用できる．本論文の提案手法は様々な産業機器および装置に適用可能である．これらの応用に寄与できると考える．

v

Abstract
This paper presents high order system identification and advanced PID control method
for temperature controlled system. Temperature controller is widely used in industrial
machineries. Recently, strict control performance is required not only in the steady state
but also in the transient state. The controlled systems are high order system due tolarge time constant and dead time. The optimization of settling time is also required for
management of materials and human resources.
The proposed identification method utilizes the orthonormal properties of Laguerrefunctions for estimating a high order model from a closed loop response. The shortcomings of general identification method based on open loop can be solved. For industrial
implementation, an optimization method for time scaling factor of the Laguerre function
is presented by using the settling time of the closed loop response. The matrix representation of the Laguerre functions and its coeﬃcients are proposed to reduce a repeatedcalculation. Process model can be extracted from the model and replaced with a loworder model based on pole-zero cancellation. The proposed method can be applied to awide variety of thermal process.
Advanced PID control method for an arbitrary settling time is presented by expanded
proportional band. The proportional band and PID parameter are optimized by thecharacteristics of thermal properties. PID re-tuning is not required when the settling
time is changed due to the independent relationship between the settling time and PID
parameters. Closed loop stability is also proved in this paper. The proposed arbitrary
settling time strategy has been successfully in simulations and experiments applied atemperature controlled systems.
The high order identification method and the advanced PID control are appropriate
for various solutions such as fault detection. The materials and human resources management in a factory can be optimized by the proposed method.

vi

目次

概要

i

記号表・頭字語の表ix

第 1 章 序論

1

1.1

本研究の背景と目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.2

本論文の構成7. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

92.1

汎用調節計の現状とシステム同定法への要求 . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

2.2

ラゲールモデルの推定法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

2.2.1

インパルス応答を利用したラゲールモデルの推定法 . . . . . . . . .

11

2.2.2

周波数領域におけるラゲール係数の定義 . . . . . . . . . . . . . . .

14

2.2.3

閉ループ応答を利用したラゲールモデルの推定法 . . . . . . . . . .

15

2.3

モデルバリデーション . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

2.4

最適なタイムスケーリングファクタ p を自動探索するアルゴリズム . . . . .

18

2.5

タイムスケーリングファクタ p の探索範囲とラゲールモデルの次数 N の関係 19

2.6

閉ループ特性と Tm の関係. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

22

2.7

ラゲール関数およびラゲール係数の行列表現による演算速度の改善 . . . . .

24

2.8

プラントの推定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

25

2.9

推定プラントモデルの低次数化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

27

vii

2.10 プラントモデルの抽出および低次数化における数値例 . . . . . . . . . . . .

28

2.11 システム同定に必要なサンプル数の検証 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

32

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

35

3.1

シミュレーションの種類と条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35

3.2

ノイズや外乱に乱された閉ループ応答を基にしたプラントモデルの同定 . .

36

3.3

ラゲール関数およびラゲール係数の行列表現による演算時間の検証 . . . . .

56

第 4 章 温度制御装置による実機検証

57

4.1

実験装置の概要および実験条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

57

4.2

温度制御装置における閉ループ応答からのシステム同定 . . . . . . . . . . .

59

4.3

低周波外乱を付加させた温度制御装置の閉ループ応答からのシステム同定 .

63

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

66

5.1

産業界の PID 制御への要求 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

66

5.2

最適な操作量の切換え法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

69

5.3

τ の有効範囲 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

73

5.4

整定時間を指定可能な比例帯の調整法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

75

5.5

最適な微分時間 Td の係数 α . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

77

5.6

比例ゲイン Kp と整定時間 τ の関係 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

77

5.7

制御ループの安定性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

79

第 6 章 温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証

81

6.1

実験機の概要. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

81

6.2

温度制御装置の整定時間を指定するシミュレーション結果 . . . . . . . . . .

85

6.3

温度制御装置の整定時間を指定する実験検証 . . . . . . . . . . . . . . . . .

90

第 7 章 結論

7.1

研究による成果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

95
95

viii

7.2

今後の展望と課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

98

参考文献

105

謝辞

106

ix

記号表・頭字語の表

記号表
aij

行列 A の i, j 要素|•|

実数体または複素数体の絶対値ℜn×m

n 行 m 列の実行列の集合

AT

行列 A の転置行列

M∗

M の共役作用素または M の複素共役転置

max(A) 行列 A の要素の最大値
min(A)

行列 A の要素の最小値

L2

二乗可積分の関数空間

li (t)

実関数数列 (i = 1, 2, · · · )p

タイムスケーリングファクタ

Gcl (s)

閉ループ伝達関数

P (s)

制御対象

C(s)

補償器

kp

比例ゲイン

ki

積分ゲイン

hcl (t)Gcl (s) の単位インパルス応答

ĥcl (t)推定インパルス応答

xN

ラゲールモデル近似次数ci

ラゲール係数 (i = 1, 2, · · · , N )Ĝcl (s)ラゲールモデルLi (s)

ラゲール関数ysp

目標値

gcl (t)Gcl (s) のステップ応答

gstep (t)Gcl (s) の単位ステップ応答ĝcl (t)推定閉ループ応答ξ(t)ノイズおよび外乱ĉi

推定ラゲール係数 (i = 1, 2, · · · , N )Tm

閉ループ応答の整定時間

g0

閉ループ応答の初期値

LN (t)

ラゲール関数ベクトル LN (t) ∈ ℜN ×1

ĈN

ラゲール係数ベクトル ĈN ∈ ℜN ×1

Et

時間領域における二乗誤差積分

Ef

周波数領域における二乗誤差積分

V

最適な p を求めるための評価関数

pmin

最適なタイムスケーリングファクタの存在範囲の下限値

pmax

最適なタイムスケーリングファクタの存在範囲の上限値

p′

最適なタイムスケーリングファクタの候補値

K

プロセスゲイン

T

時定数

L

むだ時間

P̂ (s)

推定プラントモデルĈN

ラゲール係数の総和pzP̂ (s) の 0 に最も近い実根

xiαP̂ (s) の pz 以外の実根

βP̂ (s) の複素根γP̂ (s) の実数の零点

δP̂ (s) の複素数の零点α′

ダイポールとならない実根

β′

ダイポールとならない複素根γ′

ダイポールとならない実数の零点δ′

ダイポールとならない複素数の零点P̂ ′ (s)低次数化後の推定プラントモデル

nsmp

閉ループ応答のサンプル数

utr

過渡状態の操作量usp

定常状態の操作量

tsw

操作量を切換える時刻a, a′

比例帯の下端b

比例帯の上端Pb

物理的な比例帯

umax

操作量の上限値umin

操作量の下限値

τmax

整定時間の上限値

τmin

整定時間の下限値

up (t)

比例動作による操作量ui (t)

積分動作による操作量ud (t)

微分動作による操作量ua′

点 a′ の比例動作と微分動作による操作量の和

xii

頭字語の表
ARX

自己回帰 (Auto Regressive eXogeneous)BIBO

有界入力有界出力 (Bounded-Input Bounded-Output Stability)

SISO

単入出力 (Single Input Single Output)

MIMO

多入出力 (Multi Input Multi Output)

IAE

絶対誤差積分 (Integral of Absolute Error)

PID

比例‐積分‐微分制御(Proportional Integral Derivative control)

1

第1章
序論

1.1 本研究の背景と目的
1922 年に Minorsky［1］が比例・積分・微分という 3 つの制御要素を併せ持つ PID 制御を着想した．1936 年には Callender ら［2］の論文に PID 調節計の原型が登場し，世の中にPID 制御が普及しはじめる．1942 年には Ziegler と Nichols［3］が PID 調節計の調整方法を提案して，本格的に産業界に普及する発端となった［4］．真空管を用いたテレビやラジオが普及した 1950 年代には，空気圧を利用したプロセス制御機器が普及して空気式汎用調節計が販売された．1970 年代には，電気回路の高度発達が進み，オペアンプによるアナログ調節計から，マイクロプロセッサによる現行のデジタル調節計に変貌を続けた．デジタル化により高度な PID 制御が実装可能となった．1980 年代から，「流通できる制御技術」の制約を満足する温度制御用にカスタマイズされた 2 自由度 PID 制御［5］［- 8］，アンチワインド
アップ制御［9］，非干渉化制御［10，11］，モデルマッチング法［12］などの様々な開発が行われ汎用調節計の標準機能が確立されていく．1990 年代にはファジー理論のブームにより調整技術のインテリジェント化が進み，温度制御に適したオートチューニング
［13］［- 16］およびセルフチューニング
［17］［- 19］が開発された．2000 年からは，調節計の小型化・高性能・
周囲環境との接続がより進展する．低価格化が進む一方で，標準的な機能だけではなく競争領域となる制御ソーリューションとして，日本メーカーが世界で独自の均一温度制御手

第 1 章 序論

2

Table 1.1 PID 制御の特徴
長所

短所

長い歴史と多くの実績がある

構成が簡単である反面，工夫が必要となる

構成が簡単で調整定数が少なく，調整パラメータが少ない反面，非専門家が取り扱いやすい

調整にノウハウが必要である

原理が理解し易い
制御特性が恒常的（再現性・安定性）である

法
［20］
［
- 25］など，新しい技術が製品化されている［26］．
一方，PID 制御と並行して，最適制御
［27］
，適応制御
［28］
［
- 34］，ロバスト制御［35］［- 39］，
モデル予測制御，スライディングモード制御［40］，知識ベース型学習制御の研究が進められてきた．とくに，ロバスト制御と適応制御は，制御系設計におけるモデルの不確かさに対処する方法論として研究されてきた．その理論的枠組みはそれぞれ 1980 年代および 1990年代に完成し，産業界への応用も数多く報告されてきている．しかし，多くの制御手法の中で，PID 制御は 97% 以上の産業界での稼働率となっている［41，42］．その理由は Table

1.1 に示す PID 制御の特長［43］［- 46］によるものと考えられる．また，産業界で PID 制御に要求される項目は，・ パラメータが自動で調整される
・ 調整パラメータが少ない
・ 制御対象の状態変化に強い・ 非専門家でも調整が可能
・ 調整時間が短いである．このように，PID 制御は他のアドバンスト制御よりも産業界に受け入れやすい条件が整っている．
一方，ハードウェアの顕著な進展がある．近年，マイクロプロセッサやセンサの組み込み

第 1 章 序論

3

技術が目覚しく発展し，従来よりも複雑な制御プログラムが実装できるようになった．その反面，組み込みシステムの高度化は，制御システムを構成するセンサや制御駆動部の信号系統が複雑となり，各部の同期性や制御演算の整合性が求められた．現在は解決に向かっている．従来の研究は，計算機の能力が未熟のためデータベースに高次システムを利用せずに，古典的な低次システムを利用してきた．制御系設計ではモデルをいかに算出するかが重要となる．実システムは，非線形でかつ分布定数系である．一般に，物理法則に基づくモデル化は集中定数系に近似して，補償器の設計と制御系設計に利用する．このときに，いかに厳密な近似モデルを導出するかが重要となり，集中定数化誤差や線形誤差が存在する．
あわせて，実験的アプローチでモデルを構築する場合には測定誤差や外乱による影響が関係する．設計者は自身の経験力が必要となる．一般的な制御系設計における手順は，高次の制御モデルから高次の補償器を設計して，さらに補償器を低次数化する方法と，高次の制御モデルから制御モデルを低次数化して，低次の補償器を算出する方法がある．この手順
を Fig. 1.1 に示す．低次モデルを利用して制御系設計をする場合，制御対象の必要な低周波情報の欠落や，スピルオーバー問題という発振現象が起こる．また，ローパスフィルタやノッチフィルタなどのフィルタによる整形により，必要な情報が欠落する問題もある．近年の組み込み技術の高度化により，従来の制御系で扱ってきた低次システムから高次シス
テムを利用できる環境が整い，高次系をいかに利用するかが重要な課題である．
産業界で PID 制御を応用した最も代表的な製品は汎用調節計である．汎用調節計は，産業界から産業界に販売される B to B(Business to Business) の製品であり，製造装置内で利用される温度制御用の補償器である．とくに汎用調節計は，調節計メーカから製造装置メーカ，エンドユーザへと流通するので厳密には B to B to B(Business to Business to

Business) の製品となる［47］．Fig. 1.2 に汎用調節計を示す．汎用量産品の流通形態を取りながら，「流通できる制御技術」の制約を満足する制御ソーリューションを展開し，各種産業を支えている．汎用調節計が適用される代表的な装置は，市場別に分類される．Table 1.2に，適用対象を示す．本論文は，汎用調節計が扱う熱系プロセスに焦点をあてる．

2000 年代に入り，汎用調節計は小型化され，コンパクト化された．また，従来よりもサン第 1 章 序論

4

同じ次数
高次数の
制御対象モデル

高次数の
補償器

直接設計
モデルの低次数化

補償器の低次数化

同じ次数低次数の制御対象モデル

低次数の補償器

Fig. 1.1 制御系設計のアプローチ

プリングが高速になり高精度な制御を実現している．USB などでパソコンと接続することにより調節計の設定や制御量をモニタするソフトウェアが標準となる．「Plug in Control」の発想で，ボタン一つで非専門家のユーザでも簡単に高精度な制御を実施できる．20 種類
以上のセンサ入力はフルマルチ化されてパソコンからの自由に設定できる．あわせて，アクチュエータ出力も豊富な出力形式を用意してあり，様々な駆動出力が可能である．従来の温度専用の補償器から汎用の産業補償器として発展した［48］．

2000 年代から，PID 自動調整，目標値フィルタ，PID パラメータ自動切換などの業界標
準の機能に加えて，さらなる競争領域となる独創的なソーリューションが研究された．代表的なものは，シミュレータ技術と均一温度制御である．シミュレータ技術は運転データ

Fig. 1.2 汎用調節計（東邦電子株式会社より提供）

第 1 章 序論

5Table 1.2 汎用調節計の適用対象
前工程：酸化拡散炉，CVD，洗浄装置，エッチャー，
半導体製造装置

アニール装置，コータデベロッパ，ステッパ
後工程：ボンダ，リフロー炉，環境試験機，モルダ

フラットパネルディスプレイ製造装置

熱処理炉，コータデベロッパ，洗浄装置

太陽電池製造装置

シリコン溶融炉，プラズマ CVD

プラスチック成形機

射出成形機，押出成形機，金型温調機

食品機械

包装機，殺菌減菌装置，オーブン

工場設備装置チラー，ボイラ，クリーンベンチ空調

金属・セラミックなどの熱処理装置

浸炭炉，焼成炉を記録・再生して，PID パラメータの調整を支援するソフトウェアである．一方，熱処理装置において高品質化が強く要請されており，個々の点における温度制御のみならず線・面
における温度の均一化が重要課題となっている．均一温度制御は，Fig. 1.3 のように装置の立ち上げ時を同期・最適化する手法である．高品質化の他，省エネ効果も見込まれる．これらの技術は，定常状態だけではなく，高次成分を含む過渡特性を厳密に制御する必要がある．たとえば，実際の温度制御は，炉の中で化学反応が生じるものや操業条件が変化する
対象がある．これらの制御量は，非線形性が強くノイズや外乱に乱された高次応答となる．
一般に高周波・低周波の外乱にはフィルタを設けるが，操業データの直接的な制御系設計を考えると試行錯誤を伴うフィルタ設計は行えない．あわせて，フィルタにより必要な低周波情報を欠落させてしまう可能性もある．また，高次系となるむだ時間が大きなプロセスも多い．そこで，これらの問題を解決するために，外乱・ノイズおよびむだ時間を含む操業
データを高次系で同定する手法が求められる．さらに，過渡特性の制御性能の向上のために PID 制御の要求である短時間の立ち上げなど実際の装置に基づくアドバンスト PID 制御が求められる．
一般的なシステム同定法として，産業界では制御対象のプロセスゲイン，時定数，むだ時間の同定にステップ応答法や応答波形の幾何学的な特徴を抽出する同定手法が用いら

第 1 章 序論

6General control

Ch1

Ch2

(a)

Ch3

Uniform heating

Optimize(b)Fig. 1.3 均一温度制御法 (a: 従来の PID 制御, b: 均一温度制御)

れる［49］．しかしながら，簡素なステップ応答実験は，正確なモデルのフル情報を得ることが難しい．ステップ波形にノイズ波形が重畳するとき，必要な高次情報はえられない．

1960 年に，ラゲール級数と関数は Lee［50］により提案された．このラゲール級数を利用することで，高次のシステム同定が可能となる．これまでに，ラゲール級数を利用したシステム同定や制御は, Clowes(1965)［51］Zervos と Dumont(1988)［52］，Mäkilä(1990)［53］，Wahlberg(1992)［54］, Wahlberg と Ljung(1992)［55］，Goodwin(1992)［56］，Van

den Hof と Heuberger, Bokor(1994)［57］，Olivier(1994)［58］，Wang と Cluett(1994) および (2000)［59，60］，Lynch と Dumont(1996)［61］，Tanguy ら (2000)［62］，濱根ら (2006)
および (2007)［63，64］などがある．しかしながら，高次応答を表現できるものの，実際の産業装置への導入に耐えうるものではない．そこで，実操業データをラゲール級数の正規直交性を利用した多項式で高次近似して，その後に制御対象の数学モデルを抽出する設計法が必要となる．
さらに，近年のシミュレータ技術と過渡的な応用技術の要求により，同定した後のモデルを利用して，制御系の立ち上げ時間を規定できるアドバンスト PID 制御の開発が必要である．これまでの研究は，装置自身の制御性性能を向上させるため，立ち上げ時間を短縮する
ことのみを目的としてきた．しかし，個々の制御性能を向上させるだけでは，熱系プロセス
全体の効率化は実現できない．一方，装置の起動時間を指定できれば，工場全体の生産性の最適化が行える．一般に，立ち上げ時間は，PID 定数を経験で変化させて調整するが，多第 1 章 序論

7

大な労力となる．その理由は，機械が操業条件により部品の交換や周囲環境の変化による影響を受けやすく，調整を困難にさせる．近年のハードウェアの発展と過渡的特性の改善
要求により，PID の特色を活かしたアドバンスト PID 制御の開発は今後の汎用調節計の発展に寄与できると考える．

1.2 本論文の構成
本論文の構成は大きく分けて，2 部で構成される．本論論文の構成を Fig. 1.4 に示す．1
部は，ラゲール関数による高次システム同定法である．2 部は整定時間を指定するアドバン
スト PID 制御である．論文は，7 章からなる．

第1章
序論

第１部
高次システム同定法

第2部
アドバンスドPID制御

第2章
ラゲール関数による高次システム同定法
第5章
整定時間を指定するアドバンストPID制御
第3章
シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲
第6章
温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証
第4章
温度制御装置による
実験検証

第7章
結論

Fig. 1.4 本論文の構成

第 1 章 序論

8〈第 1 部〉
第 2 章は，PI 補償器を含むフィードバックシステムの閉ループ応答から，熱系プロセスの高次モデルを抽出するために，ラゲール関数による高次システム同定法を示した．第 3 章
は，熱系プロセスが扱うさまざまなベンチマークモデルを用いたシミュレーションにより，プロセスモデルの適用範囲を示した．第 4 章は，温度制御装置による実験検証より，高次モ
デルを利用することで，過渡特性のモデル化が向上している結果を示した．
〈第 2 部〉
第 5 章は，装置の起動時間の短縮や歩留り悪化の抑制，作業員・材料の管理を最適化するために，整定時間を指定する PID 制御を示した．第 6 章は，温度制御装置によるシミュレー
ションおよび実験検証から，提案を検証し，その有効性を示した．
第 7 章は，本論文の総括と今後の展望を示した．

9第2章
ラゲール関数による高次システム同定法

2.1 汎用調節計の現状とシステム同定法への要求
本章は，ノイズや外乱に乱されたフィードバックシステムの閉ループ応答から制御対象の数学モデルを算出するための，高次システム同定法［65］［- 67］について述べる．はじめに，
閉ループ応答を利用するシステム同定法への要求を明確にするため，汎用調節計の固有の特性を示す．固有な特性とは，

1)

操作量をモニタできない低価格の機種がある．

2)

多数の調節計に対して開ループ試験の実施は難しい．

である．本研究は，上記の 2 点を考慮して，熱系プロセスの閉ループ応答から制御対象の高次モデルを算出する．提案法が，どのように考慮しているかを以下に示す．1) について，本
研究は，汎用調節計への応用を目的としており，あらゆる調節計の仕様を考慮する必要がある．そこで提案法は，目標値がステップ状に変化したときの閉ループ応答データと目標値を基に制御対象の数学モデルを同定する工夫を施している．2) について，汎用調節計を新規に設置する際，セールスエンジニアが出向してユーザーの希望する制御性能に調整する場合がある．一方，すでに稼働中の産業機械の制御性能を改善したい場合には，ユーザーから操業データを取得してプラントを解析できれば調整支援が容易となる．一般的な同定法

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

10は，開ループのステップ応答法による最小二乗法や非線形最小二乗法がある［68，69］．熱系プロセスは時定数が大きく，開ループ試験には膨大な時間を要する．また，安全な稼働条件を満足するステップ入力幅を決定するには，装置自身のハードウェアを十分に知る必要がある．B to B あるいは B to B to B の流通形態をとる汎用調節計において，出向する
セールスエンジニアが装置のハードウェアを把握することは困難である．仮に，開ループ
ステップ応答試験を実施することができても，開ループ試験はノイズや外乱の影響を受けやすく，同定信号がノイズや外乱に乱される．同定信号がノイズと外乱に乱されるときの一般的なアプローチは，(i)

異常値を除去(ii)

フィルタリングにより外乱と雑音を除去(iii)

通過帯域に対するモデリングとシステム同定の手順で行う［49，70，71］．ノイズ処理のためのフィルタリングは，制御対象の重要な周波数特性が失われる危険性もあり，B to B または B to B to B の製品を扱う非専門のエンドユーザには実施不可能である．さらに，非線形性が強いプラントの場合には繰り返し演算を伴う非線形最小二乗法などの実施は困難である．本研究は閉ループ応答データからラゲー
ル関数の正規直交性を利用して，制御対象の数学モデルを抽出することで，開ループ試験の
安全な稼働条件を必要とする従来の問題を解決する．ラゲール関数を利用する利点は，推定モデルの次数を高くしても，最適化すべきパラメータが 1 パラメータと少ない点にある．
過渡特性を正確に同定するにはモデルの次数を高くすることが必須である．ARX モデル推定法などはモデルの次数を高くすると，最適化するパラメータの数が膨大となる．したがって，ラゲール関数を利用したシステム同定法は，高次モデルの同定に適していると言える．
ラゲール級数を用いた推定に最適化するタイムスケーリングファクタ p の探索範囲と閉
ループ応答の関係を明らかにする．さらに，閉ループ応答にラゲール級数を用いると必ずダイポールが発生する特性に着目する．プラントモデルの抽出には，極零消去を考慮する
ことにより低次数モデルに置換できることをあわせて提案する．近年，均一温度制御法な

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

11

どのアプリケーションに，本提案法で算出されたモデルを利用しやすいように，ユーザーが指定する整定時間 Tm と PI パラメータの推奨値を示す．あわせて，パラメータの最適化に要する時間を短縮する手法を示す．

2.2 ラゲールモデルの推定法
2.2.1 インパルス応答を利用したラゲールモデルの推定法
本節はフィードバック制御系の閉ループ伝達関数の推定モデルであるラゲールモデルの算出法を示す．この手法は，ラゲール関数の正規直交性を利用し，閉ループ伝達関数のインパルス応答を近似することで実現できる．実関数数列のラゲール関数 li (t) (i = 0, 1, 2, · · · )は正規直交の集合関数で，t ∈ (0, ∞) において，

∫ ∞
∫ ∞

li2 (t)dt = 1

(2.1)

0

i ̸= jli (t)lj (t)dt = 0

(2.2)

0

∫∞
0

f (t)2 dt < ∞ を満たす関数 f (t) にf (t)li (t)dt = 0(2.3)という性質を持つ．また，原点を除く二乗可積分
より，

∫ ∞
0

ラゲール関数は完備となる．L2 における完備性は知られている．ラゲール関数は (2.1) 式，(2.2) 式，(2.3) 式の定義を満たす正規直交関数として Lee(1960)［50］により提案された．ラ第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

12

ゲ−ル関数 li (t) は，p > 0 について，√
2p × e−pt ,√l2 (t) = 2p × (−2pt + 1)e−pt√
l3 (t) = 2p × (2p2 t2 − 4pt + 1)e−pt√
3l4 (t) = 2p × (− p3 t3 + 6p2 t2 − 6pt + 1)e−pt
4√
2 4 4 16 3 3
l5 (t) = 2p × ( p t − p t + 12p2 t2 − 8pt + 1)e−pt
3
3
.. ..
.=.
{
√
(2p)i−1 i−1(i − 1)(2p)i−2 i−2li (t) = 2p (−1)i−1
t + (−1)it(i − 1)!
(i − 2)!
}i−3i−3i−1 (i − 1)(i − 2)(2p)t + · · · + 1 e−pt+(−1)
2!(i − 3)!
l1 (t) =(2.4)と定義される．ただし，p はタイムスケーリングファクタである．タイムスケーリングファ
クタ p は本手法において重要な役割を果たす．詳細は 2.4 節で示す．ラゲール関数はその正規直交性より，区間 t ∈ (0, ∞) において任意の関数に対して，フーリエ級数に類似した級
数展開が可能である．この級数展開は，PI 補償器を含むフィードバックシステムの閉ルー
プ伝達関数における単位インパルス応答の近似に利用できる．フィードバックシステムの閉ループ伝達関数 Gcl (s) は，Gcl (s) =C(s)P (s)1 + C(s)P (s)(2.5)

である．P (s) は制御対象，C(s) は PI 補償器で，C(s) =

kp s + kis(2.6)

であり，kp は比例ゲイン，ki は積分ゲインである．このとき，推定インパルス応答 ĥcl (t) は，

ĥcl (t) = c1 l1 (t) + c2 l2 (t) + c3 l3 (t) + · · · + cN lN (t)N∑=ci li (t)
i=1

(2.7)

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

13と表される．ただし ci はラゲール係数でラゲール関数の正規直交性より，∫ ∞hcl (t)l1 (t)dt

c1 =

(2.8)

∫ ∞
0

c2 =

hcl (t)l2 (t)dt
0

.. ..
.=∫
.

∞

ci =

hcl (t)li (t)dt0と定義される．理論上，(2.7) 式の級数展開は，真のインパルス応答を表現するために無限の次数が必要となる．しかし，正規直交関数による級数展開は，∫ ∞h2cl (t) < ∞

(2.9)

0

を満たすインパルス応答であれば，真のインパルス応答と N 次で近似した多項式の二乗積
分誤差に対して，N を増加させていくとき，ある値 ϵ に対して，∫ ∞(h(t) −

0N∑

ci li (t))2 < ϵ(2.10)

i=1の関係が成り立つ．ラゲールモデルは，(2.7) 式の近似したインパルス応答をラプラス変換
することで得られる．したがって，∫ ∞Ĝcl (s) =∫0 ∞=hcl (t)e−st dt(c1 l1 (t) + c2 l2 (t) + c3 l3 (t) + · · · + cN lN (t))dt0= c1 L1 (s) + c2 L2 (s) + c3 L3 (s) + · · · + cN LN (s)(2.11)となる．ただし，Li (s) は li (t) のラプラス変換で，√2p
L1 (s) =l1 (t)e dt =
s+p
√
∫0 ∞
2p(s − p)−st
L2 (s) =l2 (t)e dt =(s + p)20.. ..
. = .∫√∞
2p(s − p)i−1−st
Li (s) =li (t)e dt =(s + p)i
0
∫ ∞

−st

(2.12)(2.13)

である．(2.12) 式のラゲールフィルタは極が −p，零点が p の単純な構造である．L1 (s) は一次のローパスフィルタとなる．他のフィルタ Li (s) は，一次フィルタ L1 (s) と，全域通過

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

フィルタ

14

(s−p)i−1により構成される．一般的なモデリングは，次数が高くなるにしたがい，(s+p)i

最適化すべきパラメータが増加する．一方，ラゲールモデルは，最適化すべきパラメータが1 パラメータである点は，ラゲールモデルの特長である．

2.2.2 周波数領域におけるラゲール係数の定義∫∞
Parseval の定理［72］により，ある二つの関数 x(τ )，y(τ ) が， −∞ x2 (τ )dτ < ∞ および∫∞−∞

y 2 (τ )dτ < ∞ を満たすとき，∫ ∞1x(τ )y(τ )dτ =
2π
−∞

∫ ∞

X ∗ (jω)Y (jω)dω(2.14)−∞

が成立する．ただし，X(jω)，Y (jω) は x(τ )，y(τ ) をフーリエ変換したものである．また，X ∗ (jω) は X(jω) の複素共役である．(2.1) 式と (2.2) 式が示す正規直交性は，周波数領域
において，

1
2π

1
2π

∫ ∞
−∞

∫ ∞
−∞

|Li (jω)|2 dω = 1

Li (jω)L∗j (jω)dω = 0 (i ̸= j)(2.15)(2.16)となる．同様に，ラゲール係数 ci は，

∫ ∞
1
c1 =
G∗ (jω)L1 (jω)dω
2π −∞ cl
∫ ∞1c2 =G∗ (jω)L2 (jω)dω
2π −∞ cl
.. ..
.=. ∫
∞
1
ci =
G∗cl (jω)Li (jω)dω
2π −∞(2.17)となる．(2.9) 式は，近似したインパルス応答が真のインパルス応答に近づくための条件であるが，Parseval の定理を用いると，周波数領域においても同様のことが言える．したがって，インパルス応答 hcl (t) は，

1
2π

∫ ∞
−∞

|Gcl (jω)|2 dω < ∞(2.18)

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

15となり，これは閉ループ伝達関数 Gcl (s) の極が全て複素平面の左半面にあり，厳密にプロパーであることを意味している．つまり，推定する閉ループ伝達関数が安定であれば，上記の条件を満たすこととなる．

2.2.3 閉ループ応答を利用したラゲールモデルの推定法(2.8) 式において，ラゲール係数 ci を算出する際にインパルス応答を用いている．しかし，実際にインパルス応答を得ることはできない．そこで，閉ループ応答からラゲール係数を算出する方法を考える．単位ステップ応答と単位インパルス応答の関係から，閉ループ伝
達関数と単位ステップ応答を gstep(t) とするとインパルス応答 hcl (t) との関係は，

dgstep (t)= hcl (t)dt

(2.19)となる．いま，汎用調節計の目標値を定数とすると閉ループへの入力はステップ入力とみなすことができる．目標値を ref (t) = ysp へステップ状に変化させたとき，Gcl (s) の真の閉ループ応答を gcl (t) (gcl (0) = 0) とすると，gcl (t) は Gcl (s) の単位ステップ応答

gstep (t) (gstep (0) = 0, gstep (∞) = 1) を用いて，gcl (t) = ysp · gstep (t)(2.20)と表すことができる．測定応答にはノイズや外乱が含まれるため，実際に得られる閉ルー
プ応答データ ĝcl (t) は，

ĝcl (t) = gcl (t) + ξ(t)(2.21)と表現できる．ただし，ξ(t) (|ξ(t)| < ∞) はノイズや外乱である．したがって，(2.19) 式，(2.20) 式，(2.21) 式より，(2.8) 式は，
∫ ∞
∫ ∞
−1
ĝcl (t)}d{yspl1 (t)dt
c1 =hcl (t)l1 (t)dt =
dt
0
0
∫ ∞
∫ ∞
−1
ĝcl (t)}
d{ysp
c2 =
hcl (t)l2 (t)dt =l2 (t)dt
dt
0
0
.. ..
.=.
∫ ∞
∫ ∞
−1
ĝcl (t)}
d{ysp
ci =
hcl (t)li (t)dt =li (t)dtdt
00(2.22)

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

16と表せられる．しかし，ξ(t) は非線形要素であるため，ĝcl (t) を微分したものをインパルス
応答として扱うことはできない．そこで (2.22) 式を，

∫ ∞

−1
d{ysp
ĝcl (t)}li (t)dt
dt
0
∫ ∞
[ −1
]∞
−1
ysp
ĝcl (t)l˙i (t)dt= ysp ĝcl (t)li (t) 0 −0∫ ∞−1= −yspĝcl (t)l˙i (t)dt (ĝcl (0) = 0, li (∞) = 0)ĉi =(2.23)

0と変形することで，非線形要素を微分することなくラゲール係数を算出することができる．
閉ループ応答データは有限時間データであるため，整定時間 Tm を導入し，Tm ≤ t において (2.23) 式の ĝcl (t) を ysp に置き換えるとラゲール係数 ĉi は，−1ĉi = −ysp

∫ Tm

−1
ĝcl (t)l˙i (t)dt − ysp∫ ∞−1= −ysp∫ Tm

ysp l˙i (t)dtTm0ĝcl (t)l˙i (t)dt + li (Tm )(2.24)

0となる．l˙i (t) は (2.4) 式より，

l˙i (t) = −2pl1 (t) − 2pl2 (t) − · · · − pli (t)(2.25)と表される．これより (2.24) 式は，(−1ĉi = ysp

∫ Tm
2p

∫ Tm
ĝcl (t)l1 (t)dt + 2p

0

∫ Tm

ĝcl (t)l2 (t)dt
0

∫ Tm

+2p
ĝcl (t)l3 (t)dt + 2p
ĝcl (t)l4 (t)dt + · · ·
0
0
)
∫ Tm
+p
ĝcl (t)li (t)dt + li (Tm )(2.26)

0となる．実際の試験データは初期値を持った離散データである，したがって，目標値が変化′′= ysp − g0 となり，応答は，閉ループ応答の初期値を g0 とすると ysp
するのステップ幅 ysp′(tj ) = ĝcl (tj ) − g0 とする．これより (2.26)
データを ĝ0′ (t0 ) = 0 となるように基準化し，ĝcl

式の積分の項は，
−1
ysp

∫ Tm
0

′−1
ĝcl (t)li (t)dt ≈ ysp
∆t

M
∑
j=1

ĝcl′ (tj )li (tj )(2.27)

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

17mとなる．ただし，M = T∆tである．最終的にラゲールモデルは，Ĝcl (s) =N∑

ĉi Li (s)(2.28)

i=1となり，雑音を含む有限時間での操業データからラゲールモデルを求めることができる．

2.3 モデルバリデーション
前節で提案した閉ループ応答からのラゲールモデルが適切あるかを検証して，さらにこの検証のための評価関数を次節の最適化に利用する．
いま，閉ループ伝達関数の真のインパルス応答 hcl (t) と推定インパルス応答 ĥcl (t) のモデ
ルエラー Et は二乗誤差積分より，

∫ ∞(

)2
hcl (t) − ĥcl (t) dt
0
)2
∫ ∞(
N
∑
=
hcl (t) −ci li (t) dt

Et =

0

∫ ∞
=

i=1

hcl (t)2 dt − 2

0

∫ ∞
=

∫ ∞∑
N
0

hcl (t)2 dt −0N∑

ci li (t)hcl (t)dt +∫ ∞ (∑
N0i=1)2ci li (t)

dt

i=1

c2i

(2.29)

i=1となる．また，周波数領域における二乗誤差積分 Ef についても同様に，ラゲール関数の正規直交性と Parseval の定理を用いることにより，

1
Ef =
2π
=

1
2π

∫ ∞
−∞

∫ ∞

−∞

G(jω) −

N∑2

ci Li (jω) dω

i=1G∗ (jω)G(jω)dω −

N
∑

c2i

(2.30)

i=1となる．(2.29) 式，(2.30) 式の第一項はタイムスケーリングファクタ p と独立であり，第二項のみが関係している．すなわち，第二項のが最小となる．

∑N2
i=1 ci が最大になるとき，モデルエラー E

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

18

V

1.8
1.7

c c

N N+1

1.6

0.04

0.06

0.08
p

0.1

0.12

0.14

0.04

0.06

0.08
p

0.1

0.12

0.14

0.1
0
−0.1

Fig. 2.1 最適なタイムスケーリングファクタ p の自動探索

2.4 最適なタイムスケーリングファクタ p を自動探索するアル
ゴリズム
前節でモデルエラー Et および Ef が最小になる条件を示した．そこでこの条件を利用して，最適なタイムスケーリングファクタ p を自動探索することを考える．
いま，最適な p の値を自動探索するための評価関数 V を，

V =

N
∑

ĉ2i

(2.31)

i=1と定義する．評価関数 V はラゲールモデルの次数 N を固定した場合，p のみを変数とする
関数となる．ラゲールモデルの最適な次数としてを N = 7 に固定する．N = 7 とした理由は次節で示す．ここで，V を p で微分すると，

∑
2
d( N
dV
N
i=1 ĉi )== ĉN ĉN +1
dp
dpp(2.32)となる．Fig. 2.1 に評価関数 V ，ĉN ĉN +1 および p の関係を示す．p > 0 と (2.32) 式より，

p を徐々に増加させていくとき，ĉN ĉN +1 の符号が正から負に切り替わる点が評価関数 V の第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

19

ピーク値を与える点となることが，Fig. 2.1 からもわかる．最適な p の値は，整定時間 Tmを用いて，

pmin =

4Tm

pmax = 5pmin(N ≤ 4)pmax = 10pmin(N ≥ 5)(2.33)とし，区間 [pmin , pmax ] の中に存在する．最適な p が区間 [pmin , pmax ] の中に存在する理由は，次節において，ラゲールモデルの次数と関連付けて説明する．いま，p を pmin から pmax まで ∆p づつ増加させるとき，ある p の値 pi (pmin ≤ pi ≤ pmax ) において ĉN (pi )ĉN +1 (pi ) > 0，ĉN (pi + ∆p)ĉN +1 (pi + ∆p) < 0 が成立するとき，最適な p の候補値を p′ とすると，
p′ = pi −ĉN (pi )ĉN +1 (pi )∆p∆ĉN ĉN +1(2.34)となる．だたし∆ĉN ĉN +1 = ĉN (pi + ∆p)ĉN +1 (pi + ∆p) − ĉN (pi )ĉN +1 (pi )(2.35)

である． また，ĉN (pi )ĉN +1 (pi ) > 0，ĉN (pi )ĉN +1 (pi + ∆p) < 0 となる点が複数ある場合は，評価関数 V より，複数ある p′ のなかで V (p′ ) を最大とする p′ が最適な p の値とする．

2.5 タイムスケーリングファクタ p の探索範囲とラゲールモデ
ルの次数 N の関係
前節において，ラゲールモデルの次数 N について，N = 7 を最適な値としている．これは，閉ループ応答の次数と，タイムスケーリングファクタの探索範囲を基に定めている．はじめに，タイムスケーリングファクタ p の探索範囲の下階 pmin について述べる．pmin は，
閉ループ応答が一次遅れ系と仮定し求める．このとき，目標値から出力までの閉ループ伝
達関数は，Gcl (s) =as+a(2.36)

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

20となる．ただし，a (a > 0) は閉ループ伝達関数の時定数 T の逆数で a = T1 である．Gcl (s)について，ラゲール係数 ci は Parseval の定理より，

∫ ∞
√
a
1
1
c1 =
2p
dω
2π −∞ −jω + ajω + p
√
a 2p
=
a+p
∫ ∞
√ (jω − p)
1
a
c2 =
2p
dω
2π −∞ −jω + a(jω + p)2√
a 2p a − p=
a+pa+p∫ ∞√ (jω − p)i−1
a
1
2p
dω
ci =
2π −∞ −jω + a(jω + p)i√
a 2p (a − p)i−1=
a + p (a + p)i−1(2.37)(2.38)(2.39)となる．したがって，閉ループ応答を一次遅れ系と仮定した場合，N 次のラゲールモデルは，

[
]
1
a(2p)
(a − p)N −1 (s − p)N −1
Ĝcl (s) =+ ... +
a+p s+p(a + p)N −1 (s + p)N(2.40)となる．閉ループ伝達関数 Gcl (s) とラゲールモデル Ĝcl (s) が一致するための最適なタイム
スケーリングファクタ p は，p = a = T1 となる．すなわち，閉ループ伝達関数が一次遅れの場合，最適な p は閉ループ伝達関数の時定数 T の逆数となる．整定時間 Tm は，閉ループ
伝達関数が一次遅れ系の場合，4T < Tm の関係を持つ．また，汎用調節計が扱う温度制御システムの閉ループ応答は明らかに一次遅れ系よりも高次の応答であるため，ラゲールモ
デルの次数は N > 2 の値が必要となる．閉ループ応答が高次となるとき，(2.40) 式の分母に (s + p)N が含まれていることから，最適な p の値はラゲールモデルの次数 N を増加させると，最適な p の値も増加する．したがって，最適な p の値と時定数およびラゲールモデ
ルの次数の関係，整定時間と時定数の関係を考慮すると，考えられる下界 pmin は整定時間

Tm を用いて pmin = T4m となる．
次に，探索範囲の上界 pmax について考える．これは，ラゲールモデルの次数 N と最適な p の関係，閉ループ応答の次数，および実装面を考慮して求める．上記の最適な p の値はラゲールモデルの次数 N を増加させると，最適な p の値も増加するという関係から，N を必要以上に大きな値とすると，探索範囲を大きく設ける必要があり，計算能力の高い高価

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

21

0.12

Time scaling factor p

0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
0

4

5

6

7
Order N8910

Fig. 2.2 評価関数 V と次数 N の関係
色が黒に近いほど評価関数 V の値が大きい

なプロセッサが必要となり，実用面を考慮すると好ましくない．Fig. 2.2 に評価関数 V とラゲールモデルの次数 N の関係を示す．Fig. 2.2 において，白い領域は評価関数の値が小さく，黒に近づくにつれて評価関数の値が大きくなる．次数 N が 5 以上のとき，評価関数

V の値に大きな差は見られないが，次数が増加するにしたがい評価関数が大きな値となる領域が広くなり，探索すべきタイムスケーリングファクタの範囲が広くなることがわかる．
汎用調節計が扱う温度制御システムの閉ループ応答は振動が少なく，ロボットアームなどのメカトロニクス系と比べ変曲点が少ない応答となる．評価関数 V の値が十分大きくなり，
温度制御系における閉ループ応答の次数とタイムスケーリングファクタの探索範囲を考慮して，本論文はラゲールモデルの次数に N = 7 を採用する．なぜならば，N > 8 とした場合，探索範囲が広くなるだけでなく，低周波外乱による閉ループ応答の不必要な変曲点をラ
ゲールモデルに含むという問題が考えられるからである．そこで，N = 7 に固定し，汎用調節計が対象とするほとんどの温度制御システムの考えられる時定数から，pmax = 10pminと決定した．

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

22

2.6 閉ループ特性と Tm の関係
本章はラゲールモデルを算出する際に用いる整定時間 Tm の推奨値と閉ループの操業データを得るための PI パラメータの推奨値を示す．近年に温調メーカーが着目している均一温度制御などのアプリケーションがある．これらは制御系に一次遅れ＋むだ時間などのノミナルモデルを利用する場合が多く，ノミナルモデルが既知の場合がある．しかし，生産品によりシステム変更や操業条件の変更が行われた場合にノミナルモデルを推定し直さなくてはならない．このとき，本提案法を適用するときの目安として，既知のノミナルモデルからラゲール推定に必要な整定時間 Tm と適切な閉ループの閉ループ応答データを得るためのPI パラメータを示す．いま，アプリケーションで用いられていたノミナルプラントを一次遅れ＋むだ時間とすると，

P (s) =K
e−Ls
Ts + 1(2.41)

である．ただし，L はむだ時間である．ここで，むだ時間要素 e−Ls を高次系による近似［73］を用いると，

1
)m
s
+
1
m

e−Ls ≈ ( L(2.42)と表せる．ただし，m はむだ時間の近似次数である．ここで，m = 1 とするとプラントは，

P (s) =K
(T s + 1)(Ls + 1)

(2.43)となる．次に PI 補償器を考える．一般的な PI 補償器 C(s) は，

C(s) =

kp (s + T1i )s(2.44)

である．ただし，Ti は積分時間である．したがって，閉ループ伝達関数 Gcl (s) は，Gcl (s) ==C(s)P (s)1 + C(s)P (s)Kkp (s + T1i )p
T Ls3 + (T + L)s2 + (Kkp + 1)s + Kk
Ti

(2.45)

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

23となる．ここで，Gcl (s) を振動要素を持つ 3 次系とし，Gcl (s) =Kkp (s + T1i )T L(s + a)(s2 + 2ζbs + b2 )(2.46)と表す．ただし，ζ は減衰係数で外乱特性とロバスト性を考慮して 0.7 ∼ 1.0 の値を扱う．
さらに，a と T1i の値によるダイポールの発生を防ぐため，事前に a = T1i としキャンセルさせた形にすると，

Gcl (s) =Kkp
T L(s2 + 2ζbs + b2 )(2.47)となり，二次遅れの基本形で表現することができる．また，(2.45) 式と (2.46) 式の係数比
較より，

T Lb2
K
Ti = 2T Lζb
1
b=
or
2T ζ

kp =

(2.48)
1
2Lζ

となる．二次遅れ系のステップ応答の整定時間 ts は最終値の ±2% 以内の場合，ts = ζw4 n となる．つまり，Gcl (s) の整定時間 ts は，

ts =

4
= 8T
ζb

or 8L

(2.49)

1となる．一般に T > L であるので，ts が小さくなり，整定が速くなることから b = 2Lζ
とすると，PI パラメータは

1 T
4ζ 2 KL
Ti = Tkp =(2.50)となる．(2.24) 式のラゲール係数を算出する際に必要な整定時間 Tm の目安は閉ループ応答が十分に整定した時間となる．すなわち，Tm は (2.49) 式から Tm = 5ts を推奨する．均一
温度制御などのアプリケーションのために，(2.50) 式の PI パラメータを利用すれば推定が容易となる．

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

24

2.7 ラゲール関数およびラゲール係数の行列表現による演算速度の改善
ラゲール係数 ĉi を算出する際に総和計算を必要とし，ラゲール関数の減衰率を決めるタ
イムスケーリングファクタ p の最適化を含めると何重ものループ処理を必要とし膨大な計算時間を要する．2.2 節は，定義通りの算出手順を踏んでいるため演算時間が長い．本節は，ラゲール関数およびラゲール係数の演算に対し，新たに行列表現を導入することで演算効率の改善を図る
［74］．
ラゲール関数はライプニッツの公式より

li (t) =

√
2p

√
= 2p

ept di−1 [ i−1 −2pt ]t e(i − 1)! dti−1[ i∑ (−2)j−1 (i − 1)!

]{(j − 1)!}2 (i − j)!
j=1(pt)j−1 e−pt

(2.51)となる．いま，LN (t) = [l1 (t), l2 (t), · · · , lN (t)]T ∈ ℜN ×1 とすると，(2.51) 式より LN (t) は，

LN (t) =√2p × {ML P(t)} × e−pt

(2.52)となる．ただし，ML ∈ ℜN ×N はラゲール関数の値の算出に用いる係数行列で，(i, j) 要
素が，




0
(i < j)mLij =(−2) (i − 1)!
(i ≥ j){(j − 1)!}2 (i − j)!
j−1となる行列で,









ML = 








1

···

..
.

..

0

(−2)j−1(j−1)!

..
.

0
..

···


0
..
.

.

1

1

···

(2.53)(−2)j−1 (N −1)!
{(j−1)!}2 (N −j)!

.

···

..
.
(−2)N −1
(N −1)!

















(2.54)

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

25である．また，P(t) = [1, pt, (pt)2 , · · · , (pt)N −1 ]T ∈ ℜN ×1 である．これより，N 次までのラゲール関数を行列で表現することができ，変数と定数の分離が行える．
一方，ラゲール係数の算出においても，行列表現に置き換えることができる．ĈN =[ĉ1 , ĉ2 , · · · , ĉN ]T ∈ ℜN ×1 とすると， (2.26) 式，(2.27) 式より，
−1
· p · (Mc Mgl ) · ∆t + LN (Tm )ĈN = ysp

(2.55)

ただし，Mc ∈ ℜN ×N は (2.25) 式より，(i, j) 要素が， 0 (i < j)mcij =
1 (i = j) 2 (i > j)

(2.56)となるラゲール係数を算出に用いる係数行列で，



1
 .
 ..


Mc =  2
 .
 .
 .
2

···
...

0

···

1
..
···

2

.

···


0
.. 
. 


0 
.. 

. 
1

(2.57)である．また，Mgl ∈ ℜN ×1 は (2.27) 式より L = [LN (t0 ), LN (t1 ), · · · , LN (tM −1 )] ∈ ℜN ×M ，G′ = [gcl′ (t0 ), gcl′ (t1 ), · · · , gcl′ (tM −1 )]T ∈ ℜM ×1 とすると，Mgl = LG′

(2.58)となる．プログラムでの算出の際，行列表現で各係数と変数部を分離して計算できるので，
ラゲールモデルの算出に要する時間が削減できる．

2.8 プラントの推定
前節までは，ラゲール関数の正規直交性を利用して，フィードバックシステムの閉ループ
伝達関数を推定する方法を示した．本節はラゲールモデルからプラントモデルを抽出する

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

26

手法を述べる．(2.5) 式より，プラントの推定モデル P̂ (s) は，P̂ (s) =Ĝcl (s)C(s)(1 − Ĝcl (s))(2.59)となる．ここで，ラゲールモデルの分子を N (s)，分母を D(s) とすると (2.59) 式は，

P̂ (s) =Ĝcl (s)C(s)(1 − Ĝcl (s))
s
N (s)
=
·
kp s + ki D(s) − N (s)(2.60)となる．PI 補償器を含む閉ループ伝達関数は Gcl (s) は，必ず Gcl (0) = 1 となる．ラゲール
モデル Ĝcl (s) は，閉ループ伝達関数 Gcl (s) の推定モデルであるため，Ĝcl (0) ≈ 1 となる．し
たがって，Ĝcl (0) ≈ 1 より N (0) ≈ D(0) となる．これは，N (s) と D(s) の定数部分がほぼ等しいことを示している．(2.60) 式には，D(s) − N (s) の項が含まれるため，D(s) − N (s)の項には 0 に近い極 pz が必ず現れる．極 pz がどれだけ 0 に近い値をとるのかは，2.10 節で数値例を示す．PI 補償器の分母は s であり，零点 s = 0 と極 s = pz が接近するため，(2.60)式のモデルは不安定なモデルとなる．そこで，(2.6) 式，(2.11) 式より (2.60) 式は 0 に最も近い実数の極を pz ，他の実数の極を α，複素数の極を β ，実数の零点を γ ，複素数の零点を

δ ，ĈN =∑N

i=1 ĉi とすると，
k
l
∏
∏
√
2p ĈN s (s − γk ) (s − δl )(s − δ̄l )P̂ (s) =ji∏∏
kp (s − pz ) (s − αi ) (s − βj )(s − β̄j )
k
l
∏
∏
√
2
2p ĈN s (s − γk ) (s2 + 2ζl ωnl s + ωnl
)
=
j
i
∏
∏
2
)
kp (s − pz ) (s − αi ) (s2 + 2ζj ωnj s + ωnj(2.61)となる．ただし，i + 2j = N ，k + 2l = N − 1 である．ここで，極零相殺を利用して，接近している零点 s = 0 と極 s = pz を取り除き安定なモデルとすると，√P̂ (s) =kl∏∏
2
2p ĈN (s − γk ) (s2 + 2ζl ωnl s + ωnl
)
j
i
∏
∏
2
kp (s − αi ) (s2 + 2ζj ωnj s + ωnj)となり，安定なプラントモデルを抽出できる．

(2.62)

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

27

2.9 推定プラントモデルの低次数化(2.62) 式において，推定モデルの次数は N 次であり，ラゲールモデルの次数と一致する．
2.5 節で，ラゲールモデルの次数は 7 次が最適であると示した．商業用の調節計への応用を考えるとプラントモデルの次数は高くても 3 次程度であることが望まれる．そこで，推定プラントモデルの低次化を考える．
いま，推定プラントモデルの極と零点の配置に着目する．7 次ラゲールモデルから抽出した推定プラントモデルには，接近している極と零点が存在し，極零相殺を起こす．したがって，極零相殺を考慮したモデルの低次数化は，一般に実装を考慮して行われる低次数化と異なり，モデルの低周波領域の情報の欠落を引き起こすことはない．N 次で推定された P̂ (s)に対してダイポールが Nd 組存在するとき，ダイポールとならない実数の極を α′ ，複素数の極を β ′ ，実数の零点を γ ′ ，複素数の零点を δ ′ とすると，低次数化後の推定プラントモデル

P̂ ′ (s) は，
k
l
∏
∏
′
(s
−
γ
)
(s − δl′ )(s − δ̄l′ )kP̂ ′ (s) = K̂ ij∏∏(s − αi′ ) (s − βj′ )(s − β̄j′ )
l
k
∏
∏
′
s + ω ′ 2nl )(s − γk′ ) (s2 + 2ζl′ ωnl= K̂ ij∏∏′(s − αi′ ) (s2 + 2ζj′ ωnj
s + ω ′ 2nj )(2.63)となる．ただし，i + 2j = N − Nd , k + 2l = N − Nd − 1,′
= −(δl′ + δ̄l′ )2ζl′ ωnl

ω ′ nl = δl′ δ̄l′2′2ζj′ ωnj= −(βj′ + β̄j′ )(2.64)2
ω ′ nj = βj′ β̄j′ji∏∏(−αi′ ) ω ′ 2nj
K̂ = P̂ (0) kl∏∏(−γk′ ) ω ′ 2nlである．これより，高次で算出された推定プラントモデルの低次数化を行うことができる．
以上の低次数化の過程について，次節で数値例を示す．

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

282.10 プラントモデルの抽出および低次数化における数値例
本節は 2.8 節および 2.9 節で示したプラントモデルの抽出法およびプラントモデルの低次数化についての数値例を示す．いま，真のモデル P (s) を，

P (s) =

5.0
e−50.0s1000.0s + 1(2.65)とする．2.6 節の調整則の ζ = 1.0 を利用し，比例ゲイン kp および積分時間 Ti を kp = 1.0，

Ti = 1000.0 とする．また，整定時間 Tm は 2000.0 秒とする．これより，タイムスケーリン
グファクタの探索範囲 [pmin , pmax ] は [0.002, 0.02] となる．ラゲールモデルの次数は 7 次とする．制御量の初期値を 25[o C] とし，目標値を 50[o C] とする．サンプリングタイムを 0.5秒としたときの閉ループ応答と推定したラゲールモデルの応答を Fig. 2.3 に示す．また，評価関数 V によるタイムスケーリングファクタ p の自動探索の様子を Fig. 2.4 に，最適化されたタイムスケーリングファクタ p とラゲール係数 ci の値を Table 2.1 に示す． 次に，2.8
節の手順でプラントモデルの抽出を行う．Table 2.2 に (2.60) 式より得られるモデルの極と55

Temperature [degree]

50
45
40
35
30
25

0

500

1000
Time [sec]

1500

2000

Fig. 2.3 PI 制による閉ループ応答 (灰色の破線) とラゲールモデルの応答 (黒色の実線)

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

29

Table 2.1 最適なタイムスケーリングファクタ p とラゲール係数 ci
Optimal p

0.0158Laguerre

c1 = 0.0230 c2 = -0.0464

c3 = 0.0155

coeﬃcients ci

c5 = 0.0068 c6 = 0.0025

c7 = 0.0016

c4 = 0.0018

Table 2.2 抽出したプラントモデルの極と零点
Poles
8.9900 × 10−6

Zeros
0.0000−0.0010−0.0073 + 0.0050i−0.0076 + 0.0053i−0.0073 − 0.0050i−0.0076 − 0.0053i−0.0104 + 0.0134i−0.0117 + 0.0129i−0.0104 − 0.0134i−0.0117 − 0.0129i

0.0996 + 0.0534i−0.0354 + 0.0249i

0.0996 − 0.0534i−0.0354 − 0.0249i

零点を示す．ここで，pz の値は 8.9900 × 10−6 となる．極 s = 0.0010 も s = 0 に近い実数の極であるが，これは PI 補償器により現れる極であり，積分時間 Ti に依存する極である．これより，極零相殺を利用して極 s = pz と零点 s = 0 を取り除いたプラントモデル P̂ (s) は，

1.742 × 1010 s6 − 2.853 × 109 s5 + 1.112 × 108 s4
P̂ (s) =+5.654 × 106 s3 + 1.292 × 105 s2 + 1217.0s + 4.995
2.067 × 1013 s7 + 2.283 × 1012 s6 + 1.129 × 1011 s5 + 2.831 × 109 s4(2.66)+4.169 × 107 s3 + 3.318 × 105 s2 + 1293.0s + 1となる． つづいて，推定プラントモデルの低次数化を行う．Fig. 2.5 に (2.66) 式の極と零点の位置関係を示す．Fig. 2.5 より，極と零点が接近している組が存在することがわかる．
そこで，極零相殺を利用して，接近している極と零点の組を取り除くと，低次数化後の推定

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

30

プラントモデル P̂ ′ (s) は，

391.2s2 − 77.93s + 4.995
P̂ (s) =5.335 × 105 s3 + 3.834 × 104 s2 + 1038s + 1′(2.67)となる．Fig. 2.6 に真のモデルおよび低次数化前のプラントモデル，低次数化後のプラン
トモデルのステップ応答とナイキスト線図の比較を示す．低次数化に極零相殺を利用する
ことで，時間領域および周波数領域における特性が変化していないことがわかる．

V

3

x 10

−3

2.8

c

7

c

8

2.6

15
10
5
0
−5

x 10

0.005

0.01

0.005

0.01

0.015

0.02

0.015

0.02

−5

p

Fig. 2.4 タイムスケーリングファクタ p の自動探索
0.06

Imaginary

0.04
0.02
0
−0.02
−0.04
−0.06
−0.05

0

0.05
Real

0.1

0.15

Fig. 2.5 推定プラントモデル P̂ (s) の極と零点の位置関係(×：極，⃝：零点)

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

31

Temperature [degrees]

5
4
3
2
1
0
−1

0

2000

4000
6000
Time [sec]

8000

10000

単位ステップ応答の比較

3

Imaginary

2
1
0
−1
−2
−3
−1

0

1

2
Real

3

4

5

ナイキスト線図の比較

Fig. 2.6 真のモデル P (s) と推定プラントモデル P̂ (s) および P̂ ′ (s) の比較
実線：真のモデル，破線：推定プラントモデル (低次数化前)，
一点鎖線：推定プラントモデル (低次数化後)

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

32

2.11 システム同定に必要なサンプル数の検証
本節は，推定プラントモデル P̂ (s) の算出に必要な閉ループ応答 ĝcl (t) のサンプル数を示
す．2.10 節と同様に，真のモデルは，

P (s) =

5.0
e−50.0s1000.0s + 1を用いる．サンプル数の検証は，最適なタイムスケーリングファクタ p の探索結果を用いる．いま，サンプル数を nsmp とする．閉ループ応答のサンプルは，時刻 t = 0 から整定時
間 t = 2000 において，tsmp ごとに閉ループ応答データを保存する．ただし，tsmp は，

tsmp =

2000
nsmp − 1(2.68)

である．タイムスケーリングファクタ p の真値はサンプル数 nsmp を 10000 としたときの値

p = 1.5756 × 10−2 とする．Fig. 2.7 にサンプル数 nsmp と最適なタイムスケーリングファ
クタ p の関係を示す．サンプル数 nsmp が 120 以上のとき，最適なタイムスケーリングファ
クタ p が真値の p = 1.5756 × 10−2 へ収束した．また，Fig. 2.8 にサンプル数 nsmp が 40，

Optimal time scaling factor p

0.017
0.01650.016
0.01550.015
0.0145
0.014

50

100
150
Number of samples

200

Fig. 2.7 閉ループ応答のサンプル数と最適なタイムスケーリングファクタ p の関係

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

33

120，10000 のときの推定プラントモデルの単位ステップ応答とナイキスト線図の比較を示
す．タイムスケーリングファクタ p が真値へ収束する nsmp = 120 における推定プラントモ
デルの特性は，サンプル数が nsmp = 10000 の場合や真のモデルと一致している．以上より，提案法においてシステム同定に必要な閉ループ応答のサンプル数は 120 以上となる．本
検証において，サンプル数 nsmp が 120 のとき，データをサンプルする周期 tsmp は約 16.8秒である．汎用調節計の制御周期は数百 ms であるため，閉ループ応答のサンプル数を 120個以上とることは容易であり，提案法の適用が可能である．

第 2 章 ラゲール関数による高次システム同定法

34

Temperature [degrees]

5
4
3
2
1
0
−1

0

2000

4000
6000
Time [sec]

8000

10000

単位ステップ応答の比較

3

Imaginary

2
1
0
−1
−2
−3
−1

0

1

2

3

4

5

Real
ナイキスト線図の比較

Fig. 2.8 閉ループ応答データのサンプル数に対する推定プラントモデルの比較
灰色の実線：真のモデル，黒色の実線：サンプル数 40 個，
黒色の破線：サンプル数 120 個，黒色の一点鎖線：サンプル数 10000 個

35

第3章
シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

3.1 シミュレーションの種類と条件
本章は，ラゲール関数による高次システム同定法の有効性を検証するためシミュレーショ
ンについて述べる．Skogestad のベンチマークモデル［75］を用いて，以下の検証を行った．

1) ノイズや外乱に乱された閉ループ応答を基にしたプラントモデルの同定
2) ラゲール関数およびラゲール係数の行列表現による演算速度の検証
Table 3.1 にプラントモデル，PI パラメータ，整定時間 Tm を示す．むだ時間 e−Ls は Pade
近似の 10 次を用いた．PI パラメータは 2.6 節の調整則にしたがい，ζ = 1.0 とした．また，
サンプリングタイム ∆t は 0.5 sec，目標値は ysp = 1.0，初期値は g0 = 0.0 である．ラゲー
ルモデルの次数は 7 次に固定した．

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

36

Table 3.1 Skogestad のベンチマークモデル, PI パラメータ, および整定時間
Case Process model P (s)

kp

Ti

Tm

250.0 10000.0

400.0

E1
i

1
e−10s
10000s+1

ii

1
e−10s
1000s+125.0

1000.0

400.0

iii

1
e−10s
100s+1

2.5

100.0

400.0

iv

1
e−10s
10s+1

0.25

10.0

400.0

E2

1
e−5s
(10s+1)3

0.19

15.0

800.0

E3

1
(2s+1)10

0.08

5.0

600.0

E4

1
e−10s
(20s+1)(16s+1)(2s+1)3

0.35

28.0

800.0

E5

(−3s+1)(0.8s+1)(20s+1)(10s+1)(4s+1)(2s+1)(0.5s+1)3

0.42

25.0

600.0

3.2 ノイズや外乱に乱された閉ループ応答を基にしたプラント
モデルの同定高周波ノイズおよび低周波外乱に乱された閉ループ操業データからプラントモデルを推定する．高周波ノイズおよび低周波外乱は，周波数レンジを (0.4π, 0.8π)，(0.0, 0.05π) とするバンドパスフィルタに白色ノイズを通したものを用いた．一例として，Fig. 3.1 に高周波ノイズの作成に利用したバンドパスフィルタのボード線図を示す．
推定プラントモデルの検証は，ステップ応答の比較，ナイキスト線図の比較，および閉ループ応答の IAE(Integral of Absolute Error) の比較を用いた．IAE の積分範囲は0.0 ≤ t ≤ 2000.0 である．プラントモデルの推定結果を Table 3.2，IAE の比較を Table 3.3に示す．定常ゲインは，全て誤差 1 ％以内で推定できている．いずれの結果も，推定モデル
は 3 次のモデルに低次数化できた．IAE の値は，ノイズを付加した場合，外乱を付加した
場合共に真のモデルと一致した．Fig. 3.2〜Fig. 3.17 に，ラゲールモデルの推定結果およ第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

37

Magnitude [dB]

0
−10
−20
−30

Phase [deg]

−40
90
45
0
−45
−90
−1
10

0

1

10

10

2

10

Frequency [rad/sec]

Fig. 3.1 高周波ノイズの作成に利用したバンドパスフィルタのボード線図

び真のモデルと推定プラントモデルの比較を示す．Fig. 3.2，3.4，3.6，3.8 が酷似しているのは，むだ時間が等しい一次遅れ＋むだ時間系に 2.6 節の調整則を適用した場合，閉ループ特性が酷似するためである．プラントモデルの推定結果について，詳細をモデル E1-i から順に述べる．
モデル E1-i〜iv は熱系プロセスに代表される一次遅れ＋むだ時間系である．正規むだ時
間（むだ時間と時定数の比）は 0.001〜1.0 である．Fig. 3.3，3.5，3.7 に示すモデル E1-i〜iii の単位ステップ応答とナイキスト線図の比較において，真のモデルと推定プラントモデ
ルの時間領域および周波数領域における特性が一致している．これより，ノイズや外乱を含む閉ループ応答から制御対象の高次モデルが正確に抽出できていることがわかる．一方，Fig. 3.3 に示すモデル E1-iv における単位ステップ応答とナイキスト線図の比較は過渡特性の立ち上がり時や高周波領域で波形にに差がみられる．しかし，真のモデルの 10 秒付近で見られる変曲点で推定モデルの応答波形が交わり，立ち上がり時間も真のモデルと一致している．また，ナイキスト線図においても，低周波領域では真のモデルと波形が一致している．すなわち正規むだ時間が 1.0 となる高次モデルを 3 次のモデルで推定しているため，立ち上がり時の変曲点および立ち上がり時間が一致していれば十分信頼できるといえる．

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

38

モデル E2 は高次系＋むだ時間であり，モデル E3 が高次系である．Fig. 3.11，3.13 もモ
デル E1-iv の場合と同様に，過渡応答と高周波領域の波形に差が見れれるが，こちらも高次モデルを 3 次のモデルで推定していることを考慮すると，十分信頼できるモデルであると言える．一方，モデル E4 も高次モデルであるが，Fig. 3.15 のステップ応答をナイキスト
線図が真のモデルと一致している．モデル E4 は高次モデルであるが，三つの異なる時定数を有している．このとき，最も支配的となるのは 20s + 1 の項となる．したがって，モデル

E4 は E2 および E3 よりも比較的に低次モデルに近い特性のモデルであると考えられ，推定
プラントモデルの特性がモデル E2 や E3 よりも再現されたのだと考察される．
モデル E5 は最小位相系を含む高次系である．Fig. 3.17 より，最小位相系を含むモデルにおいても，推定プラントモデルの特性が真のモデルと一致している．これより，提案法がラゲール関数の正規直交性を利用してしていることから，予めモデルの種類を決定し，各パラメータを同定する手法よりも有効な手法であることが示された．
以上の結果をまとめると，提案法の特長は，・正規むだ時間は 0.001〜1.0 の広範囲に適用できる・高次系のモデルの特性が再現できる
・最小位相系のモデルも推定できるの 3 点となる．以上より，提案法は一般的な熱系プラントに適用可能であることが示された．

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

39

Table 3.2 推定プロセスモデル P̂ ′ (s)Estimated model P̂ ′ (s)Case
Noise Case

Disturbance Casei5.194s2 −4.166s+1.0050
1.85×105 s3 +6.778×104 s2 +1.001×104 s+1

5.004s2 −4.126s+0.9943
1.557×105 s3 +6.385×104 s2 +1.001×104 s+1

ii

5.195s2 −4.167s+1.005
1.85×104 s3 +6795s2 +1007s+1

2.036e004s3 +7106s2 +1007s+1
2.036×104 s3 +7106s2 +1007s+1

iii

5.203s2 −4.173s+1.0060
1849.0s3 +695.8s2 +106.8s+1

4.934s2 −4.108s+0.9928
1374.0s3 +625.2s2 +106.1s+1

iv

5.184s2 −4.164s+1.0050
182.7s3 +85.48s2 +16.72s+1

4.936s2 −4.072s+0.9883
179.6s3 +84.72s2 +16.68s+1

E2

6.263s2 −4.234s+1.017
1279.0s3 +324.1s2 +30.92s+1

3.747s2 −3.533s+1.004
1610.0s3 +370.5s2 +32.55s+1E38.325s2 −5.05s+1.010
235.8s3 +103.1s2 +16.19s+1

8.762s2 −5.20s+1.004
195.0s3 +90.43s2 +15.28s+1

E4

11.68s2 −6.165s+1.014
2638.0s3 +549.5s2 +44.27s+1

12.80s2 −6.241s+0.9925
2657.0s3 +543.3s2 +44.01s+1

E5

6.101s2 −4.979s+1.019
1250.0s3 +346.9s2 +36.88s+1

4.923s2 −4.530s+0.9981
1068.0s3 +323.1s2 +36.22s+1

E1

Table 3.3 IAE の比較
Case

IAE
True model

Noise Case

Disturbance Casei39.9992

39.8147

40.2362ii

39.9985

39.8057

40.4402iii

40.0000

39.754440.2889iv

40.0000

39.810740.4753E2

78.9474

77.6080

78.6396E3

62.5000

61.891762.2539E4

80.0000

78.9047

80.6055E5

59.5238

58.3900

59.6360

E1

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

40

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

50

100

150 200 250
Time [sec]

300

350

400

300

350

400

高周波ノイズを付加

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

50

100

150 200 250
Time [sec]低周波外乱を付加

Fig. 3.2 E1-i におけるラゲールモデルの推定結果(実線: 閉ループ応答, 破線: ラゲールモデルによる応答)

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

411
Output [p.u.]

0.8
0.6
0.4
0.2
0
0

20000

40000
60000
Time [sec]80000

100000

単位ステップ応答の比較

Imaginary axis

1
0.5
0
−0.5
−1
−1

−0.5

0
Real axis

0.5

1

ナイキスト線図の比較

Fig. 3.3 E1-i における推定プロセスモデルの諸特性の比較
実線: 真のモデル, 破線: 推定モデル（ノイズ付加時）, 点線: 推定モデル（外乱付加時）

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

42

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

50

100

150 200 250
Time [sec]

300

350

400

300

350

400

高周波ノイズを付加

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

50

100

150 200 250
Time [sec]低周波外乱を付加

Fig. 3.4 E1-ii におけるラゲールモデルの推定結果(実線: 閉ループ応答, 破線: ラゲールモデルによる応答)

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

431

Output [p.u.]

0.8
0.6
0.4
0.2
0
0

2000

4000
6000
Time [sec]

8000

10000

単位ステップ応答の比較

Imaginary axis

1
0.5
0
−0.5
−1
−1

−0.5

0
Real axis

0.5

1

ナイキスト線図の比較

Fig. 3.5 E1-ii における推定プロセスモデルの諸特性の比較
実線: 真のモデル, 破線: 推定モデル（ノイズ付加時）, 点線: 推定モデル（外乱付加時）

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

44

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

50

100

150 200 250
Time [sec]

300

350

400

300

350

400

高周波ノイズを付加

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

50

100

150 200 250
Time [sec]低周波外乱を付加

Fig. 3.6 E1-iii におけるラゲールモデルの推定結果(実線: 閉ループ応答, 破線: ラゲールモデルによる応答)

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

451

Output [p.u.]

0.8
0.6
0.4
0.2
0
0

200

400
600
Time [sec]

800

1000

単位ステップ応答の比較

Imaginary axis

1
0.5
0
−0.5
−1
−1

−0.5

0
Real axis

0.5

1

ナイキスト線図の比較

Fig. 3.7 E1-iii における推定プロセスモデルの諸特性の比較
実線: 真のモデル, 破線: 推定モデル（ノイズ付加時）, 点線: 推定モデル（外乱付加時）

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

46

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

50

100

150 200 250
Time [sec]

300

350

400

300

350

400

高周波ノイズを付加

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

50

100

150 200 250
Time [sec]低周波外乱を付加

Fig. 3.8 E1-iv におけるラゲールモデルの推定結果(実線: 閉ループ応答, 破線: ラゲールモデルによる応答)

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

471

Output [p.u.]

0.8
0.6
0.4
0.2
0
0

20

40
60
Time [sec]

80

100

単位ステップ応答の比較

Imaginary axis

1
0.5
0
−0.5
−1
−1

−0.5

0
Real axis

0.5

1

ナイキスト線図の比較

Fig. 3.9 E1-iv における推定プロセスモデルの諸特性の比較
実線: 真のモデル, 破線: 推定モデル（ノイズ付加時）, 点線: 推定モデル（外乱付加時）

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

48

1.2

Output [p.u]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

200

400
Time [sec]

600

800

600

800

高周波ノイズを付加

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

200

400
Time [sec]低周波外乱を付加

Fig. 3.10 E2 におけるラゲールモデルの推定結果(実線: 閉ループ応答, 破線: ラゲールモデルによる応答)

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

49

Output [p.u.]

1

0.5

0
0

50

100

150

Time [sec]単位ステップ応答の比較

Imaginary axis

1
0.5
0
−0.5
−1
−1

−0.5

0
Real axis

0.5

1

ナイキスト線図の比較

Fig. 3.11 E2 における推定プロセスモデルの諸特性の比較
実線: 真のモデル, 破線: 推定モデル（ノイズ付加時）, 点線: 推定モデル（外乱付加時）

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

50

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

100

200

300
400
Time [sec]

500

600

高周波ノイズを付加

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

200

400

600

Time [sec]低周波外乱を付加

Fig. 3.12 E3 におけるラゲールモデルの推定結果(実線: 閉ループ応答, 破線: ラゲールモデルによる応答)

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

51

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

50
Time [sec]100

単位ステップ応答の比較

Imaginary axis

1
0.5
0
−0.5
−1
−1

−0.5

0
Real axis

0.5

1

ナイキスト線図の比較

Fig. 3.13 E3 における推定プロセスモデルの諸特性の比較
実線: 真のモデル, 破線: 推定モデル（ノイズ付加時）, 点線: 推定モデル（外乱付加時）

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

52

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

200

400
Time [sec]

600

800

600

800

高周波ノイズを付加

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

200

400
Time [sec]低周波外乱を付加

Fig. 3.14 E4 におけるラゲールモデルの推定結果(実線: 閉ループ応答, 破線: ラゲールモデルによる応答)

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

53

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

50

100

150
Time [sec]

200

250

単位ステップ応答の比較

Imaginary axis

1
0.5
0
−0.5
−1
−1

−0.5

0
Real axis

0.5

1

ナイキスト線図の比較

Fig. 3.15 E4 における推定プロセスモデルの諸特性の比較
実線: 真のモデル, 破線: 推定モデル（ノイズ付加時）, 点線: 推定モデル（外乱付加時）

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

54

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

100

200

300
400
Time [sec]

500

600

高周波ノイズを付加

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

200

400

600

Time [sec]低周波外乱を付加

Fig. 3.16 E5 におけるラゲールモデルの推定結果(実線: 閉ループ応答, 破線: ラゲールモデルによる応答)

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

55

1.2

Output [p.u.]

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
−0.2

0

50

100
150
Time [sec]

200

250

単位ステップ応答の比較

Imaginary axis

1
0.5
0
−0.5
−1
−1

−0.5

0
Real axis

0.5

1

ナイキスト線図の比較

Fig. 3.17 E5 における推定プロセスモデルの諸特性の比較
実線: 真のモデル, 破線: 推定モデル（ノイズ付加時）, 点線: 推定モデル（外乱付加時）

第 3 章 シミュレーションによるプロセスモデルの適用範囲

56

3.3 ラゲール関数およびラゲール係数の行列表現による演算時
間の検証
2.7 節で述べたラゲール関数およびラゲール係数の行列表現を使用した場合と，使用しない場合で 5 回ずつシミュレーションを行い，タイムスケーリングファクタ p およびラゲー
ル係数の算出に要した時間の平均値を比較する．タイムスケーリングファクタ p およびラゲール係数 ci の算出に要した時間を Table 3.4 に示す．各シミュレーションにおいて，ラゲール多項式の行列表現を使用した場合は，使用してない場合に対して演算時間を 77% 短縮できている．これより，演算速度が改善されていることがわかる．

Table 3.4 プラントモデルの抽出に要する演算時間の比較
Case

Noise Case

Disturbance Case

Normal Case

Matrix Case

Normal Case

Matrix Case

i

5.95

1.35

5.95

1.35

ii

5.94

1.35

5.94

1.35

iii

5.94

1.35

5.94

1.35

iv

5.94

1.35

5.94

1.35

E2

12.20

2.77

12.20

2.78

E3

8.98

2.11

8.98

2.10

E4

12.10

2.77

12.10

2.77

E5

10.82

2.51

10.82

2.51

E1

57

第4章
温度制御装置による実機検証

4.1 実験装置の概要および実験条件
温度制御装置を用いて提案法の有効性を検証した．本論文は以下の 2 種類の検証を行った．

(1) 温度制御装置における閉ループ応答からのシステム同定(2) 低周波外乱を付加させた温度制御装置の閉ループ応答からのシステム同定
また，実験 (2) において，提案法が高次のモデルを利用することで，一般に利用される一次遅れ＋むだ時間で同定するよりも過渡特性のモデル化が改善されていることも併せて示す．
実験装置は，アルミの角バレルからなる 1 入出力系の温度制御装置である．アルミの角バ
レルは 2 種類を使用し，プラント 1，プラント 2 とする．実験 (1) はプラント 1，2 で行い，実験 (2) はプラント 2 のみで行った．実験機の構成を Fig. 4.1 に示す．Table 4.1 に A/Dおよび PI/O と実験装置の仕様を示す．外乱を印加する場合は冷却ファンにより時刻 0 から
ランダムに印加する．プラントの真のモデルは一次遅れ＋むだ時間系とし，開ループのス
テップ応答試験を基に最小二乗法を用いてシステム同定した．各プラントのステップ応答はFig. 4.4，4.6 の実線である．ただし，プラント 1 の入力は 8% であり，プラント 2 は 10%

第 4 章 温度制御装置による実機検証

58

Table 4.1 温度制御装置の仕様
Heater

AC100[V],64[W]Thermocouple

K-typeSolid State Relay 25[A],AC240[V]Micro processor

32bit, Sampling 1.0[s]Parallel I/O

0-24[V],100mA (MAX)A/D converter

Resolution 0.1[K]Table 4.2 実験に使用した目標値，PI パラメータおよび整定時間
Plant ysp (degree)kp

Ti

Tm (sec)

1

80.0

1.80

2586.02000.0

2

54.0

1.25

2630.04000.0である．最小二乗法によるシステム同定の結果，プラント 1 およびプラント 2 のモデルは，

6.1
e−30.0s
2586.0s + 1
3.3
P2 (s) =e−160.0s
2630.0s + 1

P1 (s) =

(4.1)
(4.2)

が得られた．ただし，P1 (s)，P2 (s) はプラント 1，プラント 2 である．PI パラメータは 2.6
節の調整則にしたがい，ζ = 1.0 とした．Table 4.2 に実験に用いた目標値 ysp ，PI パラメー
タ，整定時間 Tm を示す．また，サンプリングタイム ∆t は 1.0 sec，ラゲールモデルの近似
次数を 7 次とした．

第 4 章 温度制御装置による実機検証

59

SSR
R 2.50R 3.50

Thermocouple1

Thermocouple2
0
.0
0
4
0
.0
0
5

Board Type Digital Controller

TTM-00BT

Fan2

0
0
.
0
7

BarrelPC/AT
Monitoring Unit

Fan1

40.00

0
.0
40

Cartridge
heaterFan3

Fig. 4.1 温度制御装置の構成

4.2 温度制御装置における閉ループ応答からのシステム同定
閉ループ応答と推定した閉ループ応答を Fig. 4.2 ，4.3 に示す．いずれの結果も，温度制御装置の閉ループ応答とラゲールモデルの応答が一致しており，ラゲールモデルが正確に推定できたことがわかる．次に，推定したラゲールモデルからプラントの抽出をし，低次数化を行った．推定したプラントモデルは，−1367s2 + 84.46s + 6.057
1.603 × 106 s3 + 1.247 × 105 s2 + 2634s + 1
3578s2 − 109.4s + 3.246
P̂2 (s) =1.108 × 107 s3 + 2.983 × 105 s2 + 2742s + 1
P̂1 (s) =

(4.3)
(4.4)

である．推定プラントモデルは 3 次のモデルに低次数化できた．真のモデルと，推定プラントモデルのステップ応答とナイキスト線図の比較を Fig. 4.4〜 4.7 に示す．ただし，ス
テップ応答は入力はプラント 1 が 8% ，プラント 2 が 10% のステップ入力を印加したものである．推定プラントモデルの時間領域，周波数領域の特性が真のモデルと一致している．
また．プラント 2 の正規むだ時間は ε = 0.06 であり，プラント 1 の正規むだ時間に対して6 倍の値となる．したがって，提案法は広範囲の正規むだ時間に対して，過渡特性および定常特性が再現できることが示された．

第 4 章 温度制御装置による実機検証

60

80

Temperature [degrees]

70
60
50
40
30
20
10

0

500

1000
Time [sec]

1500

2000

Fig. 4.2 プラント 1 におけるラゲールモデルの推定結果(実線: 実験装置の応答, 破線: ラゲールモデルの応答)

Temperature [degrees]

55
50
45
40
35
30
25
20

0

1000

2000
Time [sec]

3000

4000

Fig. 4.3 プラント 2 におけるラゲールモデルの推定結果(実線: 実験装置の応答, 破線: ラゲールモデルの応答)

第 4 章 温度制御装置による実機検証

61

70

50
40
30
20
10

0

5000

10000
Time [sec]15000

Fig. 4.4 プラント 1 におけるステップ応答の比較(実線: 真のモデル, 破線: 推定プラントモデル)
4
3
2
Imaginary axis

Temperature [degrees]

60

1
0
−1
−2
−3
−4
−1

0

1

2

3
Real axis

4

5

6

Fig. 4.5 プラント 1 におけるナイキスト線図の比較(実線: 真のモデル, 破線: 推定プラントモデル)7

第 4 章 温度制御装置による実機検証

62

Temperature [degrees]

40
35
30
25
20
15

0

2000

4000

6000 8000 10000 12000 14000
Time [sec]Fig. 4.6 プラント 2 におけるステップ応答の比較(実線: 真のモデル, 破線: 推定プラントモデル)
2

Imagnary axis

1

0

−1

−2
−1

0

1
Real axis

2

3

Fig. 4.7 プラント 2 におけるナイキスト線図の比較(実線: 真のモデル, 破線: 推定プラントモデル)

第 4 章 温度制御装置による実機検証

63

4.3 低周波外乱を付加させた温度制御装置の閉ループ応答からのシステム同定
実験による閉ループ応答と推定した閉ループ応答の比較を Fig. 4.8 に示す．実験による
閉ループ応答は灰色の実線であり，提案法の推定結果は実線である．破線は (4.2) 式の低次数モデルと PI 補償器から算出される閉ループ伝達関数のステップ応答である．低次数モデルを利用した推定では，むだ時間についてパディ近似の次数を上げるしかなく，単調な上に凸の応答となり，操業データの過渡応答を十分に表現できない．Fig. 4.8 はパディ近似の10 次近似を用いている．一方，提案法は高次モデルを利用することで操業データの変曲点を忠実に表現して，過渡応答のモデル化を改善していることがわかる．抽出したプラント
モデルを低次数化した結果，プラントモデルは，

P̂2 (s) =3157s2 − 208.6s + 3.262
6.687 × 106 s3 + 2.188 × 105 s2 + 2712s + 1(4.5)と 3 次のモデルで推定された．Fig. 4.9，Fig. 4.10 に真のモデルと推定プラントモデルの入力を 10% としたときの開ループステップ応答の比較およびナイキスト線図の比較を示す．
推定プラントモデルの時間領域，周波数領域における特性が真のモデルと一致している．時間領域では高次モデルから算出した後に低次数化を施しているためいるため，熱系プロセス特有のむだ時間を含む過渡特性が高精度で推定できている．定常ゲインも誤差 1% 以内で推定できている．周波数領域の比較では，全ての周波数で真のモデルと推定モデルの特性が一致している．これより，提案法は閉ループ応答からプラントの特性を忠実に再現した数学モデルを推定できているため，有効性が示された．

第 4 章 温度制御装置による実機検証

64

Temperature [degree]

55
50
45
40
35
30
25
20
0

1000

2000
Time [sec]

3000

4000

Fig. 4.8 閉ループ応答の比較(灰色の実線: 実験機の応答, 黒色の実線: ラゲールモデルの応答,
一点鎖線: 一次遅れ＋むだ時間系の応答)

Temperature [degree]

55
50
45
40
35
30
25
20
0

2000

4000

6000 8000 10000 12000 14000
Time [sec]Fig. 4.9 プラント 2 におけるステップ応答の比較(実線: 真のモデル, 破線: 推定プラントモデル)

第 4 章 温度制御装置による実機検証

65

2

Imaginary axis

1

0

−1

−2
−1

0

1

2

3

Real axis

Fig. 4.10 プラント 2 におけるナイキスト線図の比較(実線: 真のモデル, 破線: 推定プラントモデル)

66

第5章
整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

5.1 産業界の PID 制御への要求
本章は整定時間を指定可能とする制御系の設計法を示す．PID 補償器の設計において，制御対象を任意の整定時間で，かつオーバーシュートすることなく目標値への整定達成す
ることは，熟練の技術者でも困難を極める．本論文は任意の整定時間で装置を起動させる
比例帯の調整法を提案し，その有効性を明示する．整定時間が指定できれば，産業現場において材料の搬入，運搬，配置や作業員の配置や管理の最適化が行える［76］．これまで，制御を開始してから目標値に整定するまでの時間（起動時間）に関する様々な手法［77］［- 81］が提案されている．これらの手法の中で特に温度制御に関する研究は，過渡状態で可能な限り最大の操作量を印加し，目標値近傍で操作量あるいは制御構造を切換えることで，最短時間で装置を起動させている．最短時間起動制御法により，起動時間が長いとされる温度制御装置に対して，稼働率の向上に有効的である．しかし，起動時間に関する研究において，任意の整定時間を扱うものは少ない．これは，生産性の向上を目的とした研究が多く，制御対象の過渡特性を向上させる手法が開発されていることに起因する．本論文が任意の整定時間に着目した理由を以下に示す．産業現場には複数の温度制御装置が設置されている．これらの装置は昇温特性がそれぞれに異なり，装置ごとに目標値が異なる．結果として，Fig. 5.1 の上段に示すように，装置ごとに整定時間が異なる．Fig. 5.1 はチャンネル 1

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

67と 2 の昇温特性が同等だが，チャンネル 2 の目標値の方が低いためチャンネル 2 が先に整定している．また，チャンネル 2 と 3 は目標値が同一だが，チャンネル 3 の方が昇温速度が速いため，チャンネル 3 が先に整定している．この場合，生産が開始できるのは整定の最も遅いチャンネル 1 が整定してからとなる．装置が稼働状態に移行するまでの時間，すなわ
ち整定時間に差があると，早く昇温が完了したチャンネルは高温待機となり，エネルギーを浪費することになる［47］．提案法を用いれば，チャンネル 2，3 をチャンネル 1 の整定時間に指定することで，Fig. 5.1 の下段に示すようにすべての装置を同時刻で整定させることが可能となる．このとき，生産が開始できる時刻は Fig. 5.1 の上段と同時刻である．また，チャンネル 2，3 は待機状態とならず，さらに初期値と目標値，整定時間が等しいため，同軌跡の応答を示している．したがって，提案法は，温調メーカー各社が開発を進めてきたピーク電力抑制技術［82］［- 86］や均一温度制御へ応用することも可能である．そこで，本研
究は任意の整定時間でオーバーシュートをすることなく目標値へ整定するために熱系モデ
ルの過渡特性を考慮した比例帯の調整法［87］［- 90］を述べる．押出成形機などの熱系プロセスにおいて，オーバーシュートの発生は，装置内部で材料を過剰に加熱することとなり，熱安定が悪く劣化しやすい材料では材料の劣化，分解や炭化を生じさせる［22］．したがって，
汎用調節計において，オーバーシュートを抑制させる機能は必須である．本章はオーバー
シュートが発生する原因についても述べ，比例帯の設計にオーバーシュートの抑制を導入する．比例帯は温度制御に特有の制御手法であり，汎用調節計へ一般的に搭載されている［47］．本手法は比例帯の構造を変えることなく，比例帯のパラメータを最適化することで実現が可能であり，汎用調節計に実装が容易であるという利点も持つ．

Fig. 5.2 に比例帯の概念図を示す．図の縦軸が操作量 u，横軸が制御量 y ，ysp は目標値である．温度制御系では操作量を 0∼100% で表現するので，操作量の範囲を 0∼100% で示している．比例帯は目標値の前後に点 a と点 b を設け制御量が目標値より十分低い場合，すな
わち偏差が十分大きいときは 100% の操作量を印加する．点 a と点 b の範囲では，比例ゲインによる操作量が印加される．何らかの原因で操作量が点 b を超えた場合は 0% の操作量が印加される［73］．偏差が 0 のとき印加される比例動作による操作量は汎用調節計メー

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

68

Temperature

Different settling time
Start operatiom

Channel 1
Channel 2
Channel 3Time

Temperature

Same settling time
Start operatiom

Channel 1
Channel 2
Channel 3
TimeFig. 5.1 従来法と提案法 (上: 従来法, 下: 提案法)

カーごとに異なり，点 a と点 b の間隔もメーカー独自のアルゴリズムで調整される．しかし，このような比例帯の調整に対して，整定時間を考慮した調整法はなく，個々の制御対象の過渡特性を向上させる手法が開発されている．以上をふまえ，本研究は，整定時間を新たなパラメータとして導入し，熱系モデルに代表される一次遅れ＋むだ時間系のステップ応
答をもとに比例帯パラメータの最適化を行う．また，比例帯において点 a は操作量が切換

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

69

u
100%

0%

ysp

a

b

y

Fig. 5.2 比例帯の概念図

る点であり，切換るタイミングを誤るとオーバーシュートが発生する．したがって，オーバーシュートの発生を避けるためには，比例帯における点 a の最適化が重要となる．本論
文は，上記の比例帯の調整において，さらにむだ時間に着目し，点 a を最適化することでオーバーシュートの発生を抑制できることを示す．
本章は，PID パラメータが指定する整定時間とは独立の関係となることをあわせて示す．
したがって，ユーザは整定時間を変更しても PID パラメータを再調整する必要としない．
系の安定性に関しては，提案法と CHR 法 (Chien, Hrones and Reswick の調整則)［91］と比較することで，提案法の PID 補償器が安定であることを明示する．

5.2 最適な操作量の切換え法
本章は整定時間が指定可能で，かつ，オーバーシュートのない比例帯の調整法を考えるた
め，最適な操作量の切換えを示す．いま，制御対象を単入出力系の熱系プロセスモデル，

P (s) =K
e−Ls
Ts + 1(5.1)

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

70とする．ここで，K はプロセスゲイン，T は時定数，L はむだ時間である．いま，制御対
象を時刻 τ (L < τ ) でオーバーシュートすることなく目標値 ysp に整定するための最適な操作量の切換えを，(t < 0) 0u(t) =
utr (0 ≤ t ≤ tsw ) u
sp (tsw < t)

(5.2)

の多段のステップ入力を用いて考える．utr は過渡状態の操作量で，Fig. 5.3 の実線に示す
ように制御量が時刻 τ で目標値 ysp に到達させるための操作量である．usp は定常状態の操作量で，Fig. 5.3 に示すように制御量が目標値で平衡点となる操作量である．tsw は操作量を切換える時間である．utr は P (s) に大きさ M のステップ入力を印加したときの応答

yst (t) が，
yst (t) =


 y0

(

 KM 1 − e

− t−L
T

)

(t < L)+ y0 (L ≤ t)

(5.3)

となることから，yst (τ ) = ysp を満たす utr は，y − y0( sp)
τ −L
K 1 − e− T
usp
)
=(
τ −L
1 − e− T

utr =

(5.4)

となる
［89］
．usp はプロセスゲインの定義から，

usp =ysp − y0K(5.5)

と容易に求められる．ただし，y0 は制御量の初期値である． 次に tsw を考える．熱系プロセスにはむだ時間が存在するため，操作量の変更が制御量に反映されるのは時間 L を過ぎてからとなる．つまり，操作量が目標値に到達してから操作量を切換えたのでは，時間 Lの分だけ過剰に熱エネルギーが印加されることとなり，Fig. 5.4 の破線に示すようにオーバーシュートが発生する．すなわち，むだ時間を考慮すると，操作量を切換えるタイミング

tsw は,
tsw = τ − L(5.6)

Tenperature

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

71

ysp

τ

Time

Fig. 5.3 過渡状態の操作量 utr と定常状態の操作量 usp による制御量(実線：utr による応答波形，破線：usp による応答波形)となる．(5.2) 式の入力と (5.5) 式，(5.6) 式，(5.4) 式の値を用いることで，P (s) は操作量

utr により，時刻 τ で目標値 ysp へ到達する．また，操作量 usp により ysp で平衡状態を保つことができる．操作量を切換える時刻 tsw は制御対象のむだ時間を考慮して，目標値へ到達する時刻 τ より時間 L 手前で操作量を usp へ切換えるため，オーバーシュートの発生を回避できる．(5.2) 式の操作量を印加した場合の応答は Fig. 5.4 の実線で示す応答波形となる．(5.2) 式の操作量は時間を基準に操作量を切換えており，制御量をフィードバックしていないため，オープンループの制御となる．比例帯は PID 制御を基本とする制御手法である．したがって，(5.2) 式の入力を比例帯の調整へ応用するには，操作量を切換える基準が時間ではなく制御量であるほうが好ましい．そこで，(5.2) 式の操作量を P (s) に印加した
ときの応答を y(t) とし，時刻 tsw における制御量を a′ = y(tsw ) とおく．a′ の値は (5.6) 式，(5.3) 式より，)(
tsw −L+ y0
a′ = Kutr 1 − e− T
(
)
τ −2L
= Kutr 1 − e− T
+ y0

(5.7)

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

72yTemperaturespτManipulated variable [%]

Time

utr

usp
τ
Time

Fig. 5.4 操作量の切換えのタイミングとオーバーシュートの関係(実線：時刻 τ よりむだ時間 L 手前で切換え，破線：時刻 τ で切換え)として得られる．時刻 t が t = tsw となることは，制御量 y(t) が y(t) = a′ となること同値である．したがって，(5.2) 式は a′ を用いて，{
u(t) =

utr (y(t) ≤ a′ )usp (a′ < y(t))(5.8)

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

73と書き換えられる．(5.8) 式は制御量を基準に操作量を切換えるため，フィードバック制御系の設計に応用しやすい．また，(5.8) 式において，点 a′ で定常状態の操作量を切換ることは，比例帯において点 a で最大の操作量から PID 演算による操作量へ切換ることと類似しており，点 a′ は従来の比例帯の点 a と同一の役割を果たすと言える．

5.3 τ の有効範囲
5.2 節では単入出力系の制御対象を時刻 τ で目標値にオーバーシュートすることなく整定させる最適な入力の切換えを示した．しかし，実際の制御系は必ず操作量に上限値 umax と下限値 umin が存在するため，τ にも上限と下限が存在する．そこで，本節は指定が可能な
整定時間 τ の有効範囲を示す．
いま，τ の下限値 τmin を考える．τmin は制御対象の持つ最短の整定時間といえる．τminは (5.3) 式に M = umax ，yst (t) = ysp 代入することで，()
ysp − y0τmin = −T ln 1 −
+L
Kumax

(5.9)

となる．次に，τ の上限値 τmax を考える．τ = ∞ のとき，(5.4) 式は utr = usp となり成立する．すなわち，整定時間を τ = ∞ に設定した場合，制御対象に u = usp の一定値を印加することになる．一次遅れ系＋むだ時間のステップ応答は t = 4T + L のとき最終値との差が 2 % となる．したがって，τ = ∞ に設定しても，制御量 y は時刻 4T + L < t において
常に目標値の近傍の値となる．これは事実上，整定時間の上限値が τmax = 4T + L であることを示している．また，一般に時定数 T とむだ時間 L の関係は，温度制御系に関係なく
L
Lあり，L ≪ T の関係から， 4T
は無視できL ≪ T である．4T + L と 4T の相対誤差は 4Tる値とみなせる．したがって，一次遅れ系におけるステップ応答の性質と，時定数とむだ時間の大小関係を考慮すると，τmax は，

τmax = 4Tとすればよい．

(5.10)

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

Minium ofτmax_kTemperature

Maximum ofτmin_k74

Same settling time
is available

Time

Fig. 5.5 複数の装置を同時刻で起動させる場合の有効範囲(実線：各チャンネルの最も速い整定時間，破線：各チャンネルの最も遅い整定時間)

n 個の単入出力系を同一時刻 τ で整定させる場合は，Fig. 5.5 の概念図を用いる．各制御対象に対して (5.9) 式，(5.10) 式より τmin k ，τmax k を求める．ただし，添え字の k は制御対象の番号である．τmin k はチャンネル k の最も速い起動時間であるため，τmin k よりも速く整定させることはできない．また，τmax k はチャンネル k の最も遅い起動時間であるため，τmax k より遅く整定させることはできない．したがって，n 個の装置を同時刻で整定させるためには，Fig. 5.5 の灰色の領域で整定時間を指定することになる．これより，τ の有
効範囲は，

となる．

τmin = max(τmin 1 · · · , τmin k , · · · , τmin n )(5.11)

τmax = min(τmax 1 , · · · , τmax k , · · · , τmax n )(5.12)

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

75

5.4 整定時間を指定可能な比例帯の調整法
整定時間を指定可能とする比例帯は，(5.8) 式の入力を比例帯で再現することで実現できる．制御量 y(t) が点 a′ のとき，操作量が utr から PID 演算による操作量へ切換り，偏差e(t) = ysp − y(t) = 0 となるとき，操作量が usp となれば目標値 ysp に整定する．設計する比例帯は Fig. 5.6 であり，幾何学的な関係から，

utr − usp
ysp − a′umax − usp
a = ysp −Kpumax − uminPb =Kp
b = a + Pb

Kp =(5.13)(5.14)(5.15)(5.16)

が得られる．ただし，Kp は比例ゲイン，P b は比例帯である．Fig. 5.6 より横軸は制御量で単位は温度である．P b は点 a から点 b までの距離となり単位は温度である．この比例帯は，制御を開始してから制御量 y(t) が a′ に到達するまで utr を印加する．ただし，この時点で偏差の積分は行わない．制御量が a′ に到達した後，偏差の積分を開始し，a ≤ y(t) ≤ b の範囲で PID 制御を行い，y(t) < a のとき umax を，b < y(t) のとき umin を印加する．PID
制御による操作量を u(t) とすると，u(t) = up (t)+ui (t)+ud (t) (a ≤ y(t) ≤ b)

(5.17)

である．ここで，up (t) は比例動作による操作量，ui (t) は積分動作による操作量，ud (t) は微分動作による操作量である．up (t) は，up (t) = Kp e(t) + usp (a ≤ y(t) ≤ b)

(5.18)

である．(5.18) 式の usp は，積分動作の初期化を行うための工夫である．制御を開始してから PID 制御に切換るまで偏差の積分を行わないため，PID 制御に切換えた後，偏差の積分が収束するのに時間を要する．そこで，比例動作に usp を加えることで，積分動作の収束を速めている．(5.18) 式において，区間 a ≤ y(t) < ysp では，up (t) > usp となり，比例動作

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

76

Pb

u
umax
utr
usp

umin
a

a'

ysp

b

y

Fig. 5.6 整定時間を考慮した比例帯による操作量は (5.8) 式が実現できず，オーバーシュートが発生する．そこで，微分動作を利用して，(5.8) 式の操作量を実現する．微分動作は微分先行型とし，ud (t) = −Kp Tddy(t)(a ≤ y(t) ≤ b)dt

(5.19)とする．ただし，Td は微分時間である．いま，(5.8) 式の理想的な入力を印加した時の過渡応答が，Fig. 5.7 に示すように折れ線で近似できるとすると，区間 a′ ≤ y(t) ≤ ysp における制御量の微分

dy(t)
は，
dt

dy(t)
ysp − a′≈dt
τ − tsw
ysp − a′=L

(5.20)と近似できる．ここで，ysp − a′ は y(t) = a′ の時の偏差と等しいので，ea′ = ysp − a′ とおくと，y(t) = a′ における比例動作と微分動作を組み合わせた入力 ua′ は，

ua′ = up (t) y(t)=a′ + ud (t) y(t)=a′(ea′ )= Kp ea′ − Td
+ uspL

(5.21)となる．(5.21) 式において，Td = L とおくと ua′ = usp となり，(5.8) 式の入力が実現できる．この Td = L は y(t) = a′ の一点のみにしか着目しておらず，a′ < y(t) < ysp の範囲で

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

77

は u(t) < usp となり，目標値への収束が遅れる．CHR 法 (Chien, Hrones and Reswick の調整則)［91］における振幅減衰比 0% の微分時間 Td は Td = 0.5L である．そこで，本論文
では Td の L にかかる係数は 0.5 ∼ 1.0 の範囲に最適な値が存在するとして，

Td = αL (0.5 ≤ α ≤ 1.0)

(5.22)とする．本論文では，α = 0.7 を最適な値とする．この理由は次節で示す．
積分時間 Ti は，CHR 法の振幅減衰比 0% を用いて，とし，

Kpui (t) =Ti

Ti = T(5.23)

e(t)dt (a ≤ y(t) ≤ b)

(5.24)∫とする．以上の比例帯パラメータを用いることで，指定した整定時間でオーバーシュートをすることなく目標値に整定させることが可能となる．

5.5 最適な微分時間 Td の係数 α
前節の (5.22) 式において，α の最適値を考える．最適な α の検証は一般的な温度制御系を想定したシミュレーションで，時定数 T とむだ時間 L の比 TL が 0.005∼0.05 の範囲のモデルを用いて行う．α の値による応答の比較を Fig. 5.8 に示す．ただし，Fig. 5.8 は TL = 0.025の目標値に到達する時刻付近を拡大したものである．0.005 ≤ TL ≤ 0.05 の範囲で Fig. 5.8と同様の応答が得られた．本論文は，オーバーシュートがなく，目標値への収束が最も速い

α = 0.7 を最適な値とした．

5.6 比例ゲイン Kp と整定時間 τ の関係
5.4 節では，整定時間を指定可能とした比例帯の調整法を示した．比例帯は Fig. 5.6 から
幾何学的に調整した．一方，本節は比例ゲイン Kp が整定時間 τ と独立の関係であることを示す．すなわち，PID パラメータと独立であることを示す．

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

78

Output

ysp
a'

L

tsw

τ

Time [sec]Temperature [degree]

Fig. 5.7 応答の折れ線近似

ysp

α =0.5α =0.7α =1.0Time [sec]Fig. 5.8 微分時間 Td の係数 α による応答の変化
いま，(5.13) 式の Kp の算出式において，(5.5) 式，(5.7) 式を代入すると，

Kp =

=

utr − usp
ysp − a′{( ysp −y0 ) − ysp −y0
τ −LK
K 1−e− T(ysp − K (ysp−−yτ−0L ) 1−e
K 1−e

=

1
)
( L
T
K e −1− τ−T2L

)

}
+y0

T

(5.25)

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

79となり，Kp は制御量の初期値や目標値に依存せず，プロセスパラメータのみで決定することができる．したがって，ユーザが整定時間を変更しても，PID パラメータを再調整する必要がないという利点がある．さらに，(5.25) 式より，比例帯の設計が簡略化できる．a′ は(5.7) 式を用いずに，
a′ = ysp −utr − usp
Kp

(5.26)

で求められる．これより，Kp ，utr を除く比例帯のパラメータは簡単な四則演算のみで算出できる．

5.7 制御ループの安定性
本節は，提案法における制御ループの安定性を評価する．過渡状態で印加される操作量

utr は一定入力であり，BIBO 安定 (Bounded-Input Bounded-Output Stability) の観点か
ら制御ループの安定性は保たれる．また，PID パラメータは整定時間と独立であり，整定
時間も制御ループの安定性に影響を与えない．したがって，提案法における制御系の安定性は，制御ループの一巡伝達関数から評価することができる．Fig. 5.9 に正規むだ時間 TL
が 0.001 ∼ 0.1 の範囲において，提案法と CHR 法 (振幅減衰比 0% ) のゲイン余裕と位相余裕の比較を示す．また，Fig. 5.10 に提案法の一巡伝達関数のナイキスト線図を示す．提案
法はゲイン余裕，位相余裕ともにプロセス制御で多用される CHR 法と差がなく，温度制御系が扱う正規むだ時間 0.001∼0.1 の広い範囲で制御ループは安定となる．

第 5 章 整定時間を指定するアドバンスト PID 制御

80

Gaim margin (dB)18
Proposed method
CHR method

16
14
12
10
8

0

0.02

0.04
0.06
Nomalized dead time

0.08

0.1

74

°

Phase margin ( )

72
70
68
66
64

Proposed method
CHR method
0

0.02

0.04
0.06
Nomalized dead time

0.08

0.1

Fig. 5.9 提案法と CHR 法におけるゲイン余裕および位相余裕の比較
0.5

Imaginary

0

−0.5

−1

−1.5

−1

−0.5
Real

0

Fig. 5.10 一巡伝達関数のナイキスト線図 (実線: TL =0.001, 破線: TL =0.05, 一点鎖線: TL =0.1)

81

第6章
温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証

6.1 実験機の概要
提案法の有効性を検証するために，温度制御実験機を用いて，実機を想定したシミュレー
ションと実機実験を行った．実験機は，3 個のアルミの角バレルを離して設置した 3 つのSISO 系の温度制御装置である．実験機の仕様を再渇して Table 6.1 に示す．また，実験機の構成を Fig. 6.1，6.2 に示す．バレルの伝達関数は開ループステップ応答試験を行い，最小二乗法によりシステム同定した．バレル 1，2，3 の伝達関数をそれぞれ P1 (s)，P2 (s)，P3 (s) とすると，
4.0
e−20.0s
2586.0s + 1
6.6
e−20.0s
P2 (s) =1250.0s + 1
6.5
e−20.0s
P3 (s) =1250.0s + 1
P1 (s) =である．シミュレーションにおいて，むだ時間 e−Ls は高次系による近似［73］，

1
)m
s+1
m

e−Ls ≈ ( Lを用いた．ただし，m はむだ時間の近似次数で，m = 3 を用いた．

(6.1)

第 6 章 温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証

82

Table 6.1 実験機の仕様
Heater

AC100[V],64[W]Thermocouple

K-typeSolid State Relay 25[A],AC240[V]Micro processor

32bit, Sampling 1.0[s]Parallel I/O

0-24[V],100mA (MAX)A/D converter

Resolution 0.1[K]HeaterParallel
I/O

SSR

Barrel 1 Barrel 2 Barrel 3

PC

AD

AMP
Thermocouple
Fig. 6.1 実験機の構成
Table 6.2 各シミュレーションに共通のパラメータ
y0

ysp

usp

Kp

Ti

Td

a

b

Barrel 1

25.0

80.0

13.6

31.8

2586.0

14.0

77.3

80.4

Barrel 2

25.0

80.0

8.3

9.4

1250.0

14.0

70.2

80.9

Barrel 3

25.0

100.0

11.5

9.5

1250.0

14.0

90.7

101.2

第 6 章 温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証

83

Thermocouple

80mm

Heater

0m
12

40
mm

m

Thermocouple

70mm

Heater

40m
m

m
40m

Fig. 6.2 アルミ角バレルの概略図 (上: バレル 1, 下: バレル 2 および 3)

Table 6.3 各 τ の値に対するパラメータ
τ

500

1000

1500

utr

a′

Barrel 1

80.2

77.9

43.1 79.1

31.2 79.4

Barrel 2

26.1

78.1

15.3 79.3

12.0 79.6

Barrel 3

36.2

97.4

21.2 99.0

16.6 99.5

utr

a′

utr

a′

第 6 章 温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証

84

Table 6.4 各実験に共通のパラメータ
ysp

Kp

Ti

Td

Barrel 1

80.0

31.8

2586.0

14.0

Barrel 2

80.0

9.4

1250.0

14.0

Barrel 3

100.0

9.5

1250.0

14.0

Table 6.5 τ = 500 に対するパラメータ
usp

utr

a

a′

b

Barrel 1

26.6 13.2

78.0

77.3

78.0

80.4

Barrel 2

26.2

8.1

25.5

70.2

78.2

80.9

Barrel 3

26.2 11.3

35.5

90.7

90.7

101.2

y0

Table 6.6 τ = 1000 に対するパラメータ
usp

utr

a

a′

b

Barrel 1

24.4 13.7

43.5

77.3

79.1

80.4

Barrel 2

24.8

8.3

15.4

70.2

79.3

80.9

Barrel 3

24.3 11.4

21.0

90.6

99.0

101.2

y0

Table 6.7 τ = 1500 に対するパラメータ
usp

utr

a

a′

b

Barrel 1

23.0 14.0

32.1

77.3

79.4

80.4

Barrel 2

23.5

8.6

12.4

70.2

79.6

80.9

Barrel 3

23.2 11.8

17.0

90.6

99.5

101.2

y0

第 6 章 温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証85

6.2 温度制御装置の整定時間を指定するシミュレーション結果
Table 6.2 に制御量の初期値，目標値，PID パラメータ，および整定時間に依存しない比例帯のパラメータを示す．はじめに，各バレルを最短時間で起動する場合のシミュレーショ
ンを行う．このとき，utr = umax ，a′ = a である．Fig. 6.3 に各バレルを最短時間で整定させた場合の結果を示す．提案法によりオーバーシュートは発生していないが，昇温特性や目標値が異なるため整定時間が異なる．バレル 1 は整定が最も遅く，バレル 2，3 は待機状態を発生させている．また，バレル 1 とバレル 2 は初期値と目標値が等しいが，昇温特性が異なるため過渡状態に温度差が発生している．
次に，各バレルを同時刻で整定させる場合のシミュレーションを行う．各バレルに対して指定可能な整定時間の有効範囲は，(5.9) 式，(5.10) 式よりバレル 1 から順に [397, 10344]，[129, 5000]，[173, 5000] である．整定時間 τ は，有効範囲内となる 500 秒，1000 秒，1500
秒に設定した．整定時間に依存する比例帯のパラメータを Table 6.3 に示す．Fig. 6.4∼6.6にシミュレーション結果を示す．提案法は PID パラメータを整定時間ごとに再度調整することなく，全ての制御対象が指定した整定時間でオーバーシュートすることなく同時に整定している．さらに，Fig. 6.4 においては昇温速度の異なるバレル 1 とバレル 2 の過渡応答が同軌跡を示している．Fig. 6.5，6.6 においても，同軌跡の応答ではないが，ほぼ均熱化が達成されている．いずれの結果においても，指定した時刻で整定しているため，早く昇温が完了したバレルが整定の遅いバレルを待つという現象（待機時間）が回避されており，過剰な電力が抑えられている．

第 6 章 温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証

86

Temperature [degree]

120
100
80
60
channel 1channel 2channel 3

40
20

0

500

1000
Time [sec]

1500

2000

Manipulated variable [%]120
channel 1channel 2channel 3

100
80
60
40
20
0

500

1000
Time [sec]

1500

2000

Fig. 6.3 各チャンネルを最短時間で整定させた場合のシミュレーション結果

第 6 章 温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証

87

Temperature [degree]

120
100
80
60
channel 1channel 2channel 3

40
20

0

500

1000
Time [sec]

1500

2000

Manipulated variable [%]100
channel 1channel 2channel 3

80
60
40
20

0

500

1,000
Time [sec]

1,500

2,000

Fig. 6.4 整定時間を τ = 500 に指定した場合のシミュレーション結果

第 6 章 温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証

88

Temperature [degree]

120
100
80
60
channel 1channel 2channel 3

40
20

0

500

1000
Time [sec]

1500

2000

Manipulated variable [%]100
channel 1channel 2channel 3

80
60
40
20

0

500

1,000
Time [sec]

1,500

2,000

Fig. 6.5 整定時間を τ = 1000 に指定した場合のシミュレーション結果

第 6 章 温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証

89

Temperature [degree]

120
100
80
60
channel 1channel 2channel 3

40
20

0

500

1000
Time [sec]

1500

2000

Manipulated variable [%]100
channel 1channel 2channel 3

80
60
40
20

0

500

1,000
Time [sec]

1,500

2,000

Fig. 6.6 整定時間を τ = 1500 に指定した場合のシミュレーション結果

第 6 章 温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証90

6.3 温度制御装置の整定時間を指定する実験検証
シミュレーションには SSR(Solid state relay) などのパワーデバイスとドライブ回路がモデルに含まれていない．半導体製造装置など，これらの遅延・非線形性・ノイズの影響が製品に影響するため，実機実験も併せて行った．実験に用いたパラメータを Table 6.4∼6.7に示す．ただし，Table 6.5∼6.7 の y0 は実験時の応答データの初期値である．指定する整
定時間はシミュレーションと同様である．Fig. 6.7 に各バレルを最短時間で整定させた場合の実験結果，Fig. 6.8∼6.10 に同時刻で整定させた場合の実験結果を示す．各チャンネル
を最短時間で整定させる場合は，バレルの大きさによる熱容量の差異や目標にの差異により，整定時間がバレルごとに異なる．一方，整定時間を指定した場合は，指定した整定時間

τ = 500, 1000, 1500 秒の誤差 5% 以内で，すべてのバレルがオーバーシュートすることな
く同時刻で整定している．これは実機においても，提案法が熱容量の大きさや目標値の値に関係なく任意の整定時間を指定できることを示している．また，τ = 500 を指定した場合
はバレル 1 とバレル 2 の過渡応答が同軌跡を示している．定常状態においては，操作量がPID 演算に切換り，ノイズの影響で振動を起こしているが，通常の PID 制御でも同様なノイズが発生する．本提案法に依存しないノイズであり，実機実験において問題なく動作することが確認できる．実験結果より，シミュレーション結果と同様に指定した時刻での整定が達成できた．くわえて，PID パラメータが整定時間と独立の関係であることを複数の整定時間を用いることで明らかにした．

第 6 章 温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証

91

Temperature [degree]

120
100
80
60
channel 1channel 2channel 3

40
20

0

500

1000
Time [sec]

1500

2000

Manipulated variable [%]120
channel 1channel 2channel 3

100
80
60
40
20
0

200

400
Time [sec]

600

800

Fig. 6.7 各チャンネルを最短時間で整定させた場合の実験結果

第 6 章 温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証

92

Temperature [degree]

120
100
80
60
channel 1channel 2channel 3

40
20

0

500

1000
Time [sec]

1500

2000

Manipulated variable [%]100
channel 1channel 2channel 3

80
60
40
20

0

200

400
Time [sec]600

Fig. 6.8 整定時間を τ = 500 に指定した場合の実験結果

800

第 6 章 温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証

93

Temperature [degree]

120
100
80
60
channel 1channel 2channel 3

40
20

0

500

1000
Time [sec]

1500

2000

Manipulated variable [%]100
channel 1channel 2channel 3

80
60
40
20
0

200

400
Time [sec]600

Fig. 6.9 整定時間を τ = 1000 に指定した場合の実験結果

800

第 6 章 温度制御装置によるシミュレーションおよび実験検証

94

Temperature [degree]

120
100
80
60
channel 1channel 2channel 3

40
20

0

500

1000
Time [sec]

1500

2000

Manipulated variable [%]100
channel 1channel 2channel 3

80
60
40
20

0

200

400
Time [sec]600

Fig. 6.10 整定時間を τ = 1500 に指定した場合の実験結果

800

95

第7章
結論

7.1 研究による成果
本論文は，汎用調節計の歴史と PID 制御への要求を鑑み，高次システム同定法と，起動時に適用するアドバンスト PID 制御手法を提案した．厳密なモデルを構築することは制御系設計において重要であるが，システム同定に要する労力は制御系設計に要する労力の大半を占めると言える．そこで本論文は，実操業データから直接的に制御対象の高次モデルを同定する手法を提案することで，その問題を解決した．さらに本論文は，整定時間を指定可能なアドバンスト PID 制御法を提案することで，PID 制御に要求される短時間での立ち上げを実現した．提案法は，汎用調節計に一般的に搭載されている PID 制御の構造を変えず，各パラメータを最適化することで実現できるため，実用性を有している．以上の提案法
を温度制御実験機に適用し，その有効性を実証した．以下に，本研究の成果を第 2 章から第6 章まで，各章ごとに整理して述べる．

第 2 章では，装置の内外でエネルギーの流入出を伴う熱系プロセスにおいて，過渡状態が高次となる応答波形を同定するために，ラゲール関数の正規直交性を利用した高次システ
ム同定法を提案した．提案法は閉ループ同定法であり，安全な入力幅の決定を必要とし，かつ外乱やノイズの影響を受けやすい従来法の問題を解決した．ラゲールモデルは単純な遅第 7 章 結論

96

れ要素の線形結合で表現されるため，高次モデルを導出する際に最適化するパラメータが少ないという利点を示した．モデルバリデーションを基に，タイムスケーリングファクタを最適化するための評価関数を示し，モデルの次数と整定時間を利用して，タイムスケーリ
ングファクタの自動探索法を示した．また，汎用調節計の計算能力と起こりうる低周波外
乱および高周波ノイズを考慮して，推定モデルの最適な次数を明らかにした．本章は，ラゲール関数やラゲール係数の演算に行列表現を取り入れることで，定数部分と時間やタイ
ムスケーリングファクタなどの変数を含む部分に分けることで，ラゲールモデルの算出に要する時間を短縮する手法もあわせて提案した．プラントモデルの抽出において，ラゲー
ルモデルを閉ループ応答に適用した場合，プラントモデルのダイポールが必ず発生することを明らかにし，その対処法を提案した．抽出されたプラントモデルは高次のモデルとなるが，低次数化できる場合があることを明らかにし，推定モデルの低次数化法を提案した．
この低次数化は，極零相殺を基に行うため，モデルの重要な周波数情報を犠牲にしない手法を提案した．

第 3 章では，汎用調節計が対象とする温度制御系を想定したシミュレーションにより，一次遅れ＋むだ時間系，高次遅れ＋むだ時間系および最小位相系などの様々なベンチマークモ
デルを利用して提案法の有効性を検証した．高周波のノイズや低周波の外乱を付加した閉ループ応答から抽出した数学モデルにおいて，時間領域および周波数領域の特性が真のモデルと一致していることを示し，高精度の数学モデルが得られることを明らかにした．最も利用されている一次遅れ＋むだ時間に対して，広範囲の正規むだ時間に対応できることを示し，提案法は一般的な熱系プロセスに適用可能であることを明らかにした．あわせて，
ラゲール関数の行列表現における有効性の検証も検証した．行列表現により，定数部分と変数部分を分離することで計算効率が向上し，ラゲールモデルの算出に要する時間が平均で約 77% 短縮できることを明らかにした．

第 7 章 結論

97

第 4 章では，温度制御実験機において，正規むだ時間の異なる 2 種類の加熱体を用いて提案法の有効性を検証した．実機実験においても，外乱に波形が重畳した閉ループ応答デー
タから制御対象の数学モデルを抽出できることを示した．また，実験機の開ループステッ
プ応答試験の結果と推定モデルのステップ応答が一致することを示し，提案法の有効性を明らかにした．提案法は，制御対象の数学モデルを抽出する際に，前段階としてフィードバック制御系の閉ループ伝達関数を推定する．本章では，推定された閉ループ伝達関数と一次遅れ＋むだ時間系を基に推定した閉ループ伝達関数の閉ループ応答を比較して，提案
法が閉ループ応答の変曲点など過渡特性の同定に適していることを示した．

第 5 章では，産業現場において，立ち上げ時間の改善および作業員や材料の配置や管理の最適化を支援するため，制御系の設計に整定時間を設定パラメータとして新たに導入することにより，整定時間を指定可能とするアドバンスト PID 制御を提案した．一次遅れ＋むだ
時間系のステップ応答を用いて，オーバーシュートが発生する原因を明らかにし，制御系の設計に応用できることを示した．操作量の制約を考慮することで，指定可能な整定時間の有効範囲を明らかにし，装置を最短時間で起動させる場合や，複数の装置を同時刻で整定させる方法を提案した．比例帯において，比例ゲインは比例帯の幅から幾何学的に算出されるが，提案法における比例ゲインは指定する整定時間と独立の関係であることを明らかにし，プロセスパラメータのみで調整できることを明らかにした．熱系プロセスの PID 調整に広く利用される CHR 調整則と提案法の PID パラメータによる，位相余裕およびゲイン
余裕，ナイキスト線図を比較し，提案法の閉ループ特性が安定であることを明らかにした．

第 6 章では，比例帯の調整法を温度制御実験機に適用するシミュレーションおよび実験により，提案法の有効性を検証した．シミュレーションおよび実験ともに，異なる昇温特性の加熱体や異なる目標値を組み合わせており，この条件下においても，提案法は全ての制御対象を指定した時刻でオーバーシュートすることなく整定できることを明らかにした．複

第 7 章 結論

98

数の整定時間を用いて検証を行い，整定時間を変更しても PID パラメータの変更が不要であることを明らかにし，提案法の有効性を示した．また，複数の制御対象の起動時において，これらを同時刻で整定させる場合，過渡応答が一致することを示し，均一温度制御への応用が可能であることを明らかにした．加えて，同一の整定時間を指定することで，早く昇温が完了したチャンネルが，昇温の遅いチャンルを待つという現象が回避できるため，省エネ制御などのアプリケーションにも応用できることを示した．

以上から，これらの理論を利用することで，産業界における技術の発展へ寄与できると考えられる．

7.2 今後の展望と課題
各要素ごとに今後の展望と課題を述べる．

ラゲール関数による高次システム同定法
本論文は制御対象をむだ時間を含む高次モデルで同定している．装置のむだ時間を正確に同定することは，オーバーシュートの抑制や安定な制御系を設計するために極めて重要である．高次で推定された制御対象のモデルから，むだ時間の要素のみを分離する手法の開発が必要と考えられる．くわえて，近年に開発が進められている均一温度制御法には過渡特性のモデリングが重要となる．過渡特性の厳密なモデルを構築できる提案法は，さまざまなアプリケーションへ応用できる．たとえば，操業ごとにモデルを同定し，データベー
スを作成することで，異常検出や故障原因の特定に応用できる．

第 7 章 結論

99

整定時間を指定可能な比例帯調整法
提案法はユーザが自由に整定時間を指定できる．提案法は，近年に開発が進められているシミュレータ技術に応用が可能であり，装置のみでなく，生産ラインの最適化につながる．現在，提案法は SISO 系を対象としており，MIMO 系に拡張して干渉を考慮した手法の開発が必要と考えられる．

100

参考文献

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106

謝辞

本論文は，工学院大学大学院工学研究科機械工学専攻 教授 廣木 富士男 先生のご指導のもとでまとめられました．廣木 富士男 先生は著者が学部 4 年時次から今日に至るまで，公私両面にわたり渡り重要な示唆やご指導を賜り，共に多くの有益な議論をさせて頂きました．ここに心から感謝の意を表し，深くお礼申し上げます．
本論文をまとめるにあたり，工学院大学大学院工学研究科機械工学専攻 教授 鈴木 健司
先生，工学院大学大学院 工学研究科 電気・電子工学専攻 教授 森下 明平 先生 にはご多忙にもかかわらず懇切丁寧なご指導とご教示を賜り，本論文の内容について示唆に富む貴重な多くのご指導を頂きました．ここに心から深く感謝申し上げます．
東京農工大学大学院 工学府 電気電子工学専攻 教授 涌井 伸二 先生には，制御工学の第一線でご活躍されている先生の豊富な知識と経験に基づき，本論文執筆にあたり貴重なご指導と議論・検討をさせて頂きました．ここに心から深く感謝を申し上げます．
工学院大学 工学部 機械システム工学科 准教授 濱根 洋人 先生には，著者が学部 4 年次から今日に至るまで，研究の発想法，研究者として研究を社会へ寄与させる重要性を寛大で親切丁寧なご指導と御鞭撻を賜りました．崇高で機知に富む御助言を頂く度に，深い感銘を受けました．ここに心から感謝の意を表し，深くお礼申し上げます．
本研究を進めるにあたり，研究に必要な実験装置など数多くのご協力を賜りました東邦電
子株式会社の河本 悟 氏，宮崎 一善 氏，斉藤 隆氏に対し，ここに厚く御礼を申し上げます．
さらに，長期間にわたりあたたかい御指導と研究を進めるうえで様々な御助言を頂いた
工学院大学の諸先生方に謝意を表します．

参考文献

107

また，本研究の実験を手伝っていただいた工学院大学 自動制御研究室の大学院生，卒論
生諸氏に謝意を表します．
最後に，著者を影ながら応援して頂いた両親に，心から感謝を申し上げます．