フィードバック制御系の制御パラメータを含む制御則に従う目標値と操作量と制御量との関係式に基づいて、前記目標値と等価であり、前記操作量の時系列データと前記制御量の時系列データとの線形結合である一般化出力を導出する導出部と、前記目標値を入力とし前記制御量を出力とする参照モデルの前記入力に対する応答が所望のものとなるように、前記参照モデルの伝達関数を設定する参照モデル設定部と、前記フィードバック制御系における実際の前記制御量が前記参照モデルの出力に追従するように、最適化手法を用いて前記一般化出力における前記線形結合の各係数を調整することにより、前記フィードバック制御系の制御パラメータを最適化する最適化部と、を備える制御パラメータ調整装置。前記最適化部は、前記最適化手法として、進化計算法を用いる、ことを特徴とする請求項1に記載の制御パラメータ調整装置。前記フィードバック制御系のコントローラは、PID制御を行う、ことを特徴とする請求項1又は2に記載の制御パラメータ調整装置。フィードバック制御系の制御パラメータを含む制御則に従う目標値と操作量と制御量との関係式に基づいて、前記目標値と等価であり、前記操作量の時系列データと前記制御量の時系列データとの線形結合である一般化出力を導出する導出工程と、前記目標値を入力とし前記制御量を出力とする参照モデルの前記入力に対する応答が所望のものとなるように、前記参照モデルの伝達関数を設定する参照モデル設定工程と、前記フィードバック制御系における実際の前記制御量が前記参照モデルの出力に追従するように、最適化手法を用いて前記一般化出力における前記線形結合の各係数を調整することにより、前記フィードバック制御系の制御パラメータを最適化する最適化工程と、を含む制御パラメータ調整方法。このように、閉ループデータに基づいてPIDゲインを調整するFRIT法が提案されているが、この方法は必ずしも、簡便でないうえ、直感的でなくわかりにくいという不都合があった。本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、簡便で、かつ、わかりやすい形で、フィードバック制御系の制御パラメータをより望ましい状態に調整することができる制御パラメータ調整装置及び制御パラメータ調整方法を提供することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の第1の観点に係る制御パラメータ調整装置は、フィードバック制御系の制御パラメータを含む制御則に従う目標値と操作量と制御量との関係式に基づいて、前記目標値と等価であり、前記操作量の時系列データと前記制御量の時系列データとの線形結合である一般化出力を導出する導出部と、前記目標値を入力とし前記制御量を出力とする参照モデルの前記入力に対する応答が所望のものとなるように、前記参照モデルの伝達関数を設定する参照モデル設定部と、前記フィードバック制御系における実際の前記制御量が前記参照モデルの出力に追従するように、最適化手法を用いて前記一般化出力における前記線形結合の各係数を調整することにより、前記フィードバック制御系の制御パラメータを最適化する最適化部と、を備える。前記最適化部は、前記最適化手法として、進化計算法を用いる、こととしてもよい。前記フィードバック制御系のコントローラは、PID制御を行う、こととしてもよい。本発明の第2の観点に係る制御パラメータ調整方法は、フィードバック制御系の制御パラメータを含む制御則に従う目標値と操作量と制御量との関係式に基づいて、前記目標値と等価であり、前記操作量の時系列データと前記制御量の時系列データとの線形結合である一般化出力を導出する導出工程と、前記目標値を入力とし前記制御量を出力とする参照モデルの前記入力に対する応答が所望のものとなるように、前記参照モデルの伝達関数を設定する参照モデル設定工程と、前記フィードバック制御系における実際の前記制御量が前記参照モデルの出力に追従するように、最適化手法を用いて前記一般化出力における前記線形結合の各係数を調整することにより、前記フィードバック制御系の制御パラメータを最適化する最適化工程と、を含む。本発明によれば、実際のフィードバック制御系の制御量が、参照モデルの出力に近づくように、最適化手法を用いて一般化出力の各係数が調整される。これにより、制御対象のモデルを特定することなく、操作量を入力とし制御量を出力とする単純な伝達関数を用いて、最適な制御パラメータの設定値を見つけ出すことができる。この結果、簡便で、かつ、わかりやすい形で、制御系の制御パラメータをより望ましい状態に調整することができる。この発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。図1には、本実施形態に係る制御パラメータ調整装置10が適用される制御系の制御ブロック図が示されている。図1に示すように、この制御系は、典型的なフィードバック制御系であり、制御対象1の制御量ytを制御する。加算器2は、目標値rtと制御量ytとの偏差etを出力する。コントローラ3は、偏差etを入力し、操作量utを出力する。コントローラ3は、例えばPIDコントローラを採用することができる。PIDコントローラの連続時間PID制御則は次式の伝達関数によって与えられる。ここで、kcはゲインであり、Tiは積分時間であり、Tdは微分時間を示す。これらを総称して、制御パラメータともいう。制御パラメータ調整装置10は、制御量yt及び操作量utを入力し、入力された制御量ytに基づいて、コントローラ3の上記制御パラメータを調整する。上記式1を離散時間速度型PID制御則I-PD制御則として書き換えると、次式のようになる。ここで、uk、yk及びrkはそれぞれ、操作量、制御量及び目標値である。また、KP:=kC、KI:=kC×TS/TI及びKD:=kC×Td/TSは、それぞれ比例ゲイン、積分ゲイン及び微分ゲインを示している。また、TSはサンプリング時間を示している。上記式2は、さらに次式に書き換えられる。ただし、ここでは、dk=uk-uk-1とする。次に、KI≠0と仮定し、式3の両辺をKIで割ると、次式が得られる。さらに、次式で一般化出力Φkを定義する。このように、一般化出力Φkは、操作量uk、uk-1と、制御量yk、yk-1、yk-2の線形結合、すなわち、フィードバック制御系の制御則に従う目標値と操作量と制御量との関係式に基づく操作量の時系列データと制御量の時系列データとの線形結合である。ここで、一般化出力Φkの各係数a1、a2、a3、a4は、それぞれ次式で表される。ここで、上記式4~式6より、次の関係が得られる。すなわち、一般化出力Φkは、目標値rkと等価である。ここで、図2、及び以下の式8、式9で与えられる参照モデルの伝達関数Gmz1を導入する。参照モデルの伝達関数Gmz1は、目標値rkを入力とし、制御量yk1を出力とする。ただし、係数p1、p2は次式のように定義される。ここで、σは立ち上がり時間に相当する設計パラメータである。また、μは減衰振動特性に関するパラメータであり、δによって調整される。δ=0のときは、2項展開形式モデルに相当する応答形状を示しており、δ=1とすると、Butterworth形式モデルに相当する応答形状となる。実用的には、0≦δ≦2として設計することが望ましいとされ、δを大きくすればするほど応答形状は振動的になる。上記式10から明らかなように、Pz1の設計にあたっては、σとδを適切に設定する必要がある。このとき、となるように、Φkの各パラメータaii=1~4を調整することで、上記式7と式11の関係から、結果として、となる。ここで、現時刻はk1であるので、各パラメータaii=1~4の算出の際に用いる入出力データ操作量uk、uk-1や制御量yk1、yk、yk-1、yk-2、rkは、k1の時点においてすべて既知となっている。制御パラメータ調整装置10は、制御量yk1が、参照モデルの出力に追従するように、一般化出力Φkの各係数aii=1~4を調整する。図3には、制御パラメータ調整装置10の構成が示されている。図3に示すように、制御パラメータ調整装置10は、導出部20と、参照モデル設定部21と、最適化部22とを備える。導出部20は、フィードバック制御系の制御則に従う目標値rtと操作量utと制御量ytとの関係式式1に基づいて、目標値rkと等価であり、操作量utの時系列データuk、uk-1と制御量ytの時系列データyk、yk-1、yk-2との線形結合である一般化出力Φkを導出する。すなわち、コントローラ3の制御則が上記式1に示すPID制御則である場合には、上記式3に示す一般化出力Φkが導出される。参照モデル設定部21は、目標値rtを入力とし制御量ytを出力とする参照モデルの入力に対する応答が所望のものとなるように、参照モデルの伝達関数Gmz1を設定する。すなわち、参照モデル設定部21は、入力に対して望ましい出力を行う参照モデルの伝達関数Gmz1を設定する。参照モデル設定部21は、操作入力部不図示からパラメータσ、δの値を設定することにより、上記式8~式10に示すように、参照モデルの伝達関数Gmz1が設定される。最適化部22は、フィードバック制御系における実際の制御量yk1が参照モデルの出力に追従するように、最適化手法を用いて一般化出力Φkにおける線形結合の各係数aii=1~4を調整することにより、フィードバック制御系の制御パラメータKP、KI及びKDを最適化する。フィードバック制御系における実際の制御量yk1が、参照モデルの出力に追従するように、最適化手法を用いて一般化出力Φkにおける線形結合の各係数を調整することにより、フィードバック制御系の制御パラメータを最適化する。最適化方法としては、例えば、進化計算法が用いられる。進化計算法には、例えば、遺伝的アルゴリズムGA等がある。GAは、生物の進化を模倣した学習アルゴリズムである。本実施形態では、上記式2における各ゲイン制御パラメータKP、KI及びKDは、GAを用いて決定される。図4には、最適化部22において行われる制御パラメータの最適化処理が示されている。図4に示すように、まず、最適化部22は、初期個体を生成するステップS1。より具体的には、最適化部22は、個体数をM、1個の中の遺伝子の数をR、世代数をGとして初期個体群を生成する。ここで、各個体の各遺伝子Plrl=1、2、...、M;r=1、2、...、Rは第l番目の個体の第r番目の遺伝子を示しており、各遺伝子は、ランダムな値を持つ制御パラメータKP、Kl、KDの実数値から構成される一般化出力Φkの各係数aiがセットされる。続いて、最適化部22は、各個体の各遺伝子Plrに該当する各係数aiに対応する制御パラメータKP、Kl、KDをコントローラ3に設定して、制御対象1に対するPID制御を実行するステップS2。これにより、コントローラ3は、各遺伝子Plrに該当する各係数aiに対応する制御パラメータKP、Kl、KDで、PID制御を実行する。すると、制御対象1から制御量ytの時系列データy1、y2、y3、が出力される。最適化部22は、各個体ごとに制御量ytの時系列データy1、y2、y3、を取得する。続いて、最適化部22は、各個体の性能を示す適応度を算出するステップS3。適合度fpは、次式を用いて算出される。ここで、Nはデータのサンプル数である。より具体的には、最適化部22は、取得された制御量ytの時系列データy1、y2、y3、に基づいて、上記式14を用いて、参照モデルの伝達関数Gmz1と一般化出力Φkとの積とy1、y2、y3、との偏差εkを算出する。さらに、最適化部22は、算出された偏差εkに基づいて、上記式13を用いて適応度fpを算出する。続いて、最適化部22は、αの確率で、適応度に基づいたエリート選択を行い、次世代の遺伝子を選択するステップS4。これにより、高い適応度を持つ個体は次世代の集団に残され、適合度の低い個体は淘汰される。続いて、最適化部22は、交叉を行うステップS5。交叉は集団内から選ばれた2つの個体の間で部分列を交換する操作である。ここでは、100-αの確率で、エリート選択によって選ばれた優良な個体集団に、交叉が適用される。本実施形態では、実数GAを扱うため、以下の式に基づいてランダムに選択した個体対のすべての遺伝子に対して交叉が行われる。ここで、Pc及びPdは次世代の遺伝子、Imaxは適応度の高い遺伝子、Pm及びPnはランダムに抽出された親世代の遺伝子である。この操作によって、より適応度の高い親の性質を受け継ぐ次世代の個体が生成される。図5A及び図5Bには、上記式15に基づく次世代の遺伝子の発生の様子が示されている。図5Aには、適応度fρの最高値がPm、Pnの間にある場合が示され、図5Bには、適応度fρの最高値が2つの値の間にはない場合が示されている。上記式15、図5A及び図5Bを参照するとわかるように、子個体はImaxを中心に両側に発生しており、図5A、図5Bのいずれの場合でも発生した次世代の個体の一方は親の個体より適応度の高い遺伝子を持っていることがわかる。図4に戻り、続いて、最適化部22は、交叉により発生した個体のうち、βの個体の遺伝子の1つを乱数に置き換えることにより、突然変異を発生させるステップS6。選択、交叉の操作のみでは、初期集団の周辺に最適解が存在しない場合、局所解に陥る可能性がある。しかし、突然変異を行うことによって、解の探索範囲が広がるため、より最適な解を探索することができる。続いて、最適化部22は、遺伝子の世代GがGmaxに達したか否かを判定するステップS7。Gmaxに達していなければステップS7;No、最適化部22は、世代Gを1インクリメントしてステップS8、ステップS2に戻る。以降、世代GがGmaxとなるまでステップS7;Yes、上記ステップS2乃至S8が、繰り返し実行され、制御実行、適応度の算出、次世代遺伝子の選択、交叉、突然変異が繰り返される。世代GがGmaxに達するとステップS7;Yes、最適化部22は、そのときの適応度が最も高い個体を最適解とし、最適解の遺伝子に相当する制御パラメータKP、KI、KDをコントローラ3に設定するステップS9。その後、最適化部22は、処理を終了する。以上のような動作により、参照モデルの伝達関数Gmz1の出力に追従するPID制御系を構成することができる。以下、本実施形態に係る制御パラメータ調整装置10の具体的な実施例について説明する。実施例1まず、次式で示される離散時間確率モデルを制御対象1に対して制御パラメータ調整装置10を適用した実施例について説明する。ここで、ξkは、平均0、分散0.01のガウス白色ノイズである。また、多くのプロセス制御系が操作量ukに振幅制限を持つため、操作量ukを以下のように定める。上記式16のシステムに対し、PID制御系を構成する。次に、入出力データに基づいて制御パラメータPIDゲインKP、KI、KDの初期値を、それぞれKP=0.05、KI=0.50、KD=1.00とし、PID制御を実行した。ここで、目標値は、rk=10とする。このときの制御結果を図6に示す。振動的ではあるが、最終的に目標値に追従する制御結果が得られた。次に、このときに得られた入出力データを用いて、PIDゲインKP、KI、KDを算出する。ただし、設計方程式Pz1におけるパラメータはそれぞれσ=5、TS=1、δ=0.0とした。このとき、次式によりPz1が得られる。また、この時のGAのパラメータは次のように設定した。最適化の結果得られたPIDゲインの最適値は、KP=0.994、KI=0.270、KD=0.0034であった。このPIDゲインによる制御結果を、図7に示す。図6と図7とを比較すると、PIDゲインKP、KI、KDが最適化されることにより、制御量ytが振動することなく良好に目標値に追従しているのがわかる。PIDゲインKP、KI、KDの初期値を変化させ、それぞれの入出力データに基づいて算出したPIDゲインKP、KI、KDを以下の表に示す。この表からわかるように、いずれの応答を入出力データとして与えても、同じ参照モデルを与えれば、若干の違いはあるものの、ほぼ等しいPIDゲインKP、KI、KDが得られていることが分かる。さらに、上記式10における参照モデルの伝達関数Gmz1のパラメータσを変更して、シミュレーションを行った。図8は、σ=10のときのシミュレーション結果であり、以下の表は、σをそれぞれ3、5、10に変化させたときに得られるPIDゲインKP、KI、KDである。図8に示すように、立ち上がり時間が変われば、それに相当する制御結果が得られているのが分かる。また、上記表より、立ち上がり時間が変化すると、比例ゲインKPはほとんど変わることなく、積分ゲインKIが大きく変化しているのがわかる。実施例2次に、制御対象1を高次遅れ系としたときの本実施形態に係る制御パラメータ調整方法の有効性について考察する。ここでは、次式に示すような連続時間4次遅れ系を対象とする。上記式20を、サンプリング周期TS=1で離散化した式を式21に示す。ここで、ξtは平均0、分散0.012のガウス性白色ノイズである。まず、目標値rk=10として、PIDゲインをKP=1.0、KI=0.2及びKD=0.0としてPID制御を行った。その制御結果を図9に示す。次に、このときに得られる入出力データに基づいて、PIDゲインKP、KI、KDを算出する。ただし、Pz1に関するパラメータをσ=40、δ=0とし、Pz1は以下の式22に示すものとした。また、GAのパラメータは以下の式23のように設定した。図10には、最適化されたPIDゲインによる制御結果が示されている。ここで、得られたPIDゲインはKP=0.594、KI=0.078、Kd=0.994であった。図10に示すように、この制御パラメータ調整方法は、高次遅れのシステムに対しても有効であり、良好な過渡特性目標値追従性が得られている。以上詳細に説明したように、本実施形態によれば、実際のPID制御系の制御量ykが、参照モデルの出力に近づくように、最適化手法を用いて一般化出力の各係数が調整される。これにより、制御対象1のモデルを特定することなく、操作量rkを入力とし制御量ykを出力とする単純な伝達関数Gmz1を用いて、最適な制御パラメータの設定値を見つけ出すことができる。この結果、簡便で、かつ、わかりやすい形で、制御系の制御パラメータKP、KI、KDをより望ましい状態に調整することができる。より具体的には、本実施形態に係る制御パラメータ調整装置10は、以下に示す効果を奏する。1制御パラメータの算出方法がFRIT法などと比較して簡便で、かつ、わかりやすく、より望ましい状態に制御系の制御パラメータを調整することができる。2制御パラメータの算出にシステムモデルを必要としない。3フィードバック制御則から一般化出力Φkを導出し、その係数を、システム出力制御量yk1が、参照モデルの出力と等価になるように、最適化手法を用いて調整する。これにより、参照モデルの出力に追従するPID制御系を構築することができる。4最適化手法における適応度を評価することで、算出した制御パラメータによる制御系の制御性能を予見することができる。なお、本実施形態では、最適化手法としてGAを採用したが、本発明はこれには限られない。例えば、進化計算法の1つであるPSOParticleSwarmOptimization法や、勾配法などを適用することも可能である。なお、本実施形態では、PIDコントローラの制御パラメータを調整したが、これには限られず、PI制御やP制御を行うコントローラにも本発明を適用することができる。また、この他のフィードバック制御系の制御パラメータにも本発明を適用することができる。本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。すなわち、本発明の範囲、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。