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Timestamp: 2018-11-21 14:35:43
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JP2005070940A - Pid parameter adjusting device - Google Patents
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JP2005070940A
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JP4223894B2 (en )
PROBLEM TO BE SOLVED: To facilitate countermeasures to the variety of a modeling result or practical constraint operation in adjusting a control parameter based on the modeling result.
SOLUTION: A PID parameter adjusting device is provided with a model storing part 1 which stores the mathematical model as the target of control, a PID controller storing part 2 which stores a controller algorithm, a constraint condition storing part 3 which stores operational constraint conditions, a simulation arithmetic part 5 which executes the simulation of a control system based on the constraint conditions, an ideal control result storing part 6 which stores ideal control response characteristics, an evaluation function arithmetic part 7 which calculates an evaluation function value showing how the simulation result and the ideal control response characteristics are close and a PID parameter retrieval arithmetic part 8 which executes simulation while changing a PID parameter, and retrieves the PID parameter to optimize the evaluation function value.
本発明は、プロセス制御技術に係り、特にコントローラの制御パラメータを調整するパラメータ調整装置に関するものである。 The present invention relates to a process control technology, and in particular parameter adjustment apparatus for adjusting a control parameter of the controller.
ＰＩＤコントローラのＰＩＤパラメータを調整する簡易的な方法として、リミットサイクルによるオートチューニング方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。 As a simple method of adjusting the PID parameters of the PID controller, auto-tuning method according to the limit cycle it has been proposed (e.g., see Patent Document 1). このような簡易的な方法は、例えば制御対象を伝達関数表現した場合の次数などを、特定のものに仮定したうえで実行するものであり、ＰＩＤパラメータを大まかに調整することになる。 Such simple way, and orders in the case of transfer function expressing the example control target, is intended to run in terms of assumed to a specific one, will be roughly control the PID parameters.
一方、前記簡易的な方法よりも詳細な調整を行うために、制御対象の次数を含むプロセスパラメータ（プロセスゲイン、プロセス時定数など）を分析し、ＰＩＤパラメータを確定する方法も提案されている（例えば、特許文献２参照）。 Meanwhile, in order to perform detailed adjustments than the simple method, process parameters (process gain, process time constant), including the order of the control object to analyze, there has been proposed a method for determining the PID parameters ( For example, see Patent Document 2). この手法では、例えば制御対象の特性を伝達関数表現に近似するモデリングステップを行い、そのモデリング結果を参照してＰＩＤパラメータを決定する。 In this method, for example, performs a modeling step of approximating the characteristic of the controlled object to the transfer function representation, determines the PID parameters by referring to the modeling results. その際、通常はＣＨＲ（Chien,Hrones,Reswick）法やＩＭＣ（Internal Model Control）法などの伝統的な調整公式を利用する。 At that time, usually CHR (Chien, Hrones, Reswick) method and the IMC to use the traditional adjustment formula, such as (Internal Model Control) Act.
特開２０００−１５５６０３号公報 JP 2000-155603 JP 特開２００２−３５１５０２号公報 JP 2002-351502 JP
従来のモデリング結果に基づくＰＩＤパラメータの調整方法においては、例えば制御対象が２次遅れであった場合、時定数は２つあることになるが、これらの時定数の比率が２：１であったり３：１であったりというように、２次遅れであっても一律ではない。 In the adjustment method of the PID parameters based on the conventional modeling results, for example, when the control target is a second-order lag, the time constant becomes that two certain ratio of these time constants is 2: or a 1 3: and so on or a 1, not uniform even in the second-order lag. すなわち、モデリング結果自体も多様である。 That is, modeling results themselves vary. したがって、前記ＣＨＲ法やＩＭＣ法などの調整公式によって最適に近い調整結果が得られる場合もあるが、最適からはほど遠い調整結果になる場合もあるという問題点があった。 Thus, wherein at near optimal adjustment results adjusted by official such CHR method or IMC method sometimes obtained, there is a problem that if also become far adjustment results from the optimum.
また、実際の制御の場においては、コントローラからの出力である操作量に、上下限値に基づくリミット処理が施される。 In the actual control of the field, in which is the output manipulated variable from controller, limit processing based on the upper and lower limit value is performed. つまり、コントローラへの入力である設定値の変更に伴って制御量が変化する過渡状態においては、この上下限値に基づくリミット処理が発生する。 That is, in the transient state in which a change in the controlled variable with the change of the input is set value to the controller, the limit process is generated based on the upper and lower limit values. 理論面を中心にまとめられている前記調整公式は、このリミット処理のようなコントローラの実用上の制約的動作を前提にしていないため、ＰＩＤパラメータの調整結果が最適からはほど遠い調整結果になる場合があった。 Is the adjustment formulas are summarized mainly theoretical plane, when the order of the practical constraints operation of controller, such as a limit processing not assume, adjustment result of the PID parameters become far adjustment results from the optimum was there.
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、モデリング結果に基づく制御パラメータの調整において、モデリング結果の多様性やコントローラの実用上の制約的動作にも対応することができるパラメータ調整装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above problems, modeling in the adjustment of the control parameters based on a result, the parameter adjusting device which can cope with a practical limitation operation of diversity and controller modeling results an object of the present invention is to provide a.
本発明は、制御パラメータに基づく演算を行って操作量を算出するコントローラの前記制御パラメータを調整するパラメータ調整装置であって、制御対象の数式モデルを予め記憶するモデル記憶部と、前記コントローラが制御対象を制御するコントローラアルゴリズムを予め記憶するコントローラ記憶部と、前記コントローラの動作上の制約条件を予め記憶する制約条件記憶部と、前記数式モデルによって表される制御対象と前記コントローラアルゴリズムによって表されるコントローラとからなる制御系についてその制御応答を模擬するシミュレーションを、前記制約条件に基づいて行うシミュレーション演算部と、前記制御系の理想の制御応答特性を予め記憶する理想制御結果記憶部と、前記シミュレーションの結果と前記理想の制御応 The present invention relates to a parameter adjustment apparatus for adjusting the control parameters of the controller which calculates a manipulated variable performs operation based on the control parameters, and a model storage unit for storing in advance mathematical model of the controlled system, wherein the controller controls It represented a controller storage unit for previously storing a controller algorithm for controlling the object, and the constraint condition storing unit for previously storing a restriction condition on the operation of the controller, by the controller algorithm controlled object represented by the mathematical model a simulation to simulate the control response for the control system comprising a controller, said constraint condition simulation unit that performs, based on the ideal control result storage unit for previously storing a control response characteristic of an ideal of the control system, the simulation results and control response of the ideal of 特性との近さを示す評価関数値を演算する評価関数演算部と、前記コントローラアルゴリズムの制御パラメータを逐次変更しながら前記シミュレーション演算部に前記シミュレーションを実行させ、前記評価関数値が最適値となる制御パラメータをパラメータ調整結果として採用するパラメータ探索演算部とを備えるものである。 An evaluation function calculating unit for calculating an evaluation function value indicating the closeness of the characteristic, the simulation is run on the simulation unit while sequentially changing the control parameters of the controller algorithm, the evaluation function value is the optimum value it is intended and a parameter search computation unit employing a control parameter as the parameter adjustment result.
また、本発明のパラメータ調整装置は、制御対象の数式モデルを予め記憶するモデル記憶部と、前記コントローラが制御対象を制御するコントローラアルゴリズムを予め記憶するコントローラ記憶部と、前記コントローラの動作上の制約条件を予め記憶する制約条件記憶部と、前記数式モデルによって表される制御対象と前記コントローラアルゴリズムによって表されるコントローラとからなる制御系について理想の制御応答特性を記憶するための理想制御結果記憶部と、前記制御対象に前記制約条件で規定された上限の操作量あるいは下限の操作量を操作量維持時間の間だけ与えて前記制御対象の過渡状態を模擬する第１のシミュレーションを行う第１のシミュレーション演算部と、前記第１のシミュレーションの理想的な結果である理想 The parameter adjustment apparatus of the present invention includes: a model storage unit for storing in advance mathematical model of the controlled system, a controller storage unit for previously storing a controller algorithm wherein the controller controls the controlled object, operational constraints of the controller constraint storage section for previously storing the condition and the mathematical model by the ideal control for storing the control response characteristic of an ideal for the control system comprising a controller, represented by the control object and the controller algorithm represented result storage unit When first performing a first simulation to simulate the transient state of the controlled object is given only during the controlled object to the upper limit defined by the constraints manipulated variable or the lower limit operation amount of the operation amount holding time a simulation unit, ideal is the ideal result of the first simulation 答結果を予め記憶する理想応答結果記憶部と、前記第１のシミュレーションの結果と前記理想応答結果との近さを示す第１の評価関数値を演算する第１の評価関数演算部と、前記操作量維持時間を逐次変更しながら前記第１のシミュレーション演算部に前記第１のシミュレーションを実行させ、前記第１の評価関数値が最適値となる操作量維持時間を抽出する操作量維持時間探索演算部と、前記抽出された操作量維持時間に対応する前記第１のシミュレーションの結果を前記理想の制御応答特性として前記理想制御結果記憶部に登録する理想応答波形登録処理部と、前記制御系についてその制御応答を模擬する第２のシミュレーションを、前記制約条件に基づいて行う第２のシミュレーション演算部と、前記第２のシミュレーションの結果 And ideal response result storage unit for previously storing the answer result, a first evaluation function calculator for calculating a first evaluation function value indicating the proximity of the ideal response results with the results of the first simulation, the while changing the operation amount holding time sequentially to execute the first simulation to the first simulation unit, the first evaluation function value by the operation amount holding time searching for extracting an operation amount holding time of the optimum value a calculation unit, and the ideal response waveform registration processing section for registering the result of the first simulation that corresponds to the extracted operation amount holding time in the ideal control result storage unit as the control response characteristics of the ideal, the control system on second simulation which simulates the control response, the second simulation unit that performs, based on the constraints, the results of the second simulation 前記理想制御結果記憶部に登録された理想の制御応答特性との近さを示す第２の評価関数値を演算する第２の評価関数演算部と、前記コントローラアルゴリズムの制御パラメータを逐次変更しながら前記第２のシミュレーション演算部に前記第２のシミュレーションを実行させ、前記第２の評価関数値が最適値となる制御パラメータをパラメータ調整結果として採用するパラメータ探索演算部とを備えるものである。 A second evaluation function calculator for calculating a second evaluation function value indicating the proximity of the control response characteristic of an ideal registered in the ideal control result storage unit, while sequentially changing the control parameters of the controller algorithm wherein the second simulation unit to execute the second simulation, the second evaluation function value is what and a parameter search computation unit employed as the parameter adjustment result a control parameter to be the optimal value.
また、本発明のパラメータ調整装置の１構成例は、前記制御対象に一定振幅の操作量を与えて制御対象の応答から前記制御パラメータの推定値を算出するオートチューニングシミュレーション処理を実行するオートチューニング演算部と、前記制御パラメータの推定値に基づき前記制御パラメータの探索範囲を確定して前記パラメータ探索演算部に設定するパラメータ探索範囲設定部とを備えるものである。 Further, Example 1 configuration parameter adjustment apparatus of the present invention, the auto-tuning operation to perform the automatic tuning simulation processing for calculating the estimated value of the control parameter from the response of the controlled system is given an amount of operation of constant amplitude to the control target parts and is intended and a parameter search range setting unit to confirm the search range of the control parameter based on the estimated value of the control parameter set in the parameter search operation part.
本発明によれば、コントローラアルゴリズムと制御対象のモデリング結果（数式モデル）とを組み合わせた制御系を調整装置上に作成し、制御系のシミュレーションの結果と理想の制御応答特性との差異を評価関数値として与え、評価関数値が最適な値に近づくように前記制御系のシミュレーションを繰り返して、最適な制御パラメータを探索するようにしたので、制御対象のモデリング結果を制御パラメータ調整に正確に反映させることができ、モデリング結果の多様性に対応することができる。 According to the present invention, the controller algorithm and the controlled object modeling results created on regulator control system that combines the (mathematical model), the difference evaluation function of the control response characteristics of the results and the ideal simulation of the control system given as a value, by repeating the simulation of the control system as the evaluation function value approaches the optimal value, since as to search for the optimal control parameters, to accurately reflect the control parameter adjustment modeling results of the controlled object it can, may correspond to the diversity of modeling results. また、コントローラの動作上の制約条件に基づいてシミュレーションを行うようにしたので、コントローラの実用上の制約的動作を制御パラメータ調整に正確に反映させることができ、実用上の制約的動作に対応することができる。 Also, since to perform the simulation based on operational constraints of the controller, it is possible to accurately reflect the practical limitation operation of the controller to the control parameter adjustment, corresponding to the practical constraints behavior be able to.
また、制御対象に制約条件で規定された上限の操作量あるいは下限の操作量を操作量維持時間の間だけ与えて制御対象の過渡状態を模擬する第１のシミュレーションを行い、第１のシミュレーションの結果と理想応答結果との差異を第１の評価関数値として与え、第１の評価関数値が最適な値に近づくように第１のシミュレーションを繰り返して理想の制御応答特性を求め、この理想の制御応答特性を理想制御結果記憶部に登録して、前記制御パラメータの探索を実行するようにしたので、制御に関する専門的知識をユーザに要求することなく、最適な制御パラメータの調整を実現することができる。 Also, performing a first simulation to simulate the transient state of the controlled object applied only during the operation amount or the lower limit of the operation amount of the upper limit defined by the constraints to the control target operation amount holding time, the first simulation the difference between the result and the ideal response results given as the first evaluation function value, determine the control response characteristic of an ideal repeat first simulation as the first evaluation function value approaches the optimum value, the ideal a control response characteristic registered in the ideal control result storage unit. Thus to perform a search of the control parameters, without requiring the user expertise related to the control, to realize the adjustment of the optimal control parameters can.
また、操作量振幅が一定のリミットサイクルを発生させて制御パラメータを調整するリミットサイクルオートチューニング方法をシミュレーションにより実施して制御パラメータの推定値を算出し、算出した制御パラメータの推定値に基づき探索範囲を絞り込んで、制御パラメータの探索を行うようにしたので、最適な制御パラメータの探索に要する時間を削減することができる。 Also, limit cycle autotuning method manipulated variable amplitude adjusting the control parameters by generating a certain limit cycle carried to by simulation to calculate the estimated value of the control parameter, search range based on the estimated value of the calculated control parameters refine and because to perform the search of the control parameters, it is possible to reduce the time required to search for the optimal control parameters.
以下、本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。 It will be described in detail with reference to the drawings, embodiments of the present invention. 図１は本発明の第１の実施の形態となるＰＩＤパラメータ調整装置の構成を示すブロック図、図２は図１のＰＩＤパラメータ調整装置の動作を示すフローチャートである。 Figure 1 is a block diagram showing the configuration of a PID parameter adjustment device according to the first embodiment of the present invention, FIG 2 is a flowchart showing the operation of the PID parameter adjustment apparatus of FIG.
本実施の形態のＰＩＤパラメータ調整装置は、制御対象の数式モデルを予め記憶するモデル記憶部１と、ＰＩＤコントローラアルゴリズムを予め記憶するＰＩＤコントローラ記憶部２と、コントローラの動作上の制約条件を予め記憶する制約条件記憶部３と、数式モデルによって表される制御対象とコントローラアルゴリズムによって表されるコントローラとからなる制御系についてその制御応答を模擬するシミュレーションの仕様を予め記憶するシミュレーション仕様記憶部４と、コントローラの動作上の制約条件に基づいて制御系のシミュレーションを実行するシミュレーション演算部５と、制御系の理想の制御応答特性を予め記憶する理想制御結果記憶部６と、シミュレーションの結果と理想の制御応答特性との近さを示す評価関数値 PID parameter adjustment apparatus of the present embodiment includes a model storage unit 1 for storing in advance mathematical model of the controlled system, the PID controller storage unit 2 for storing in advance the PID controller algorithm, previously stored operational constraints controller a constraint condition storing unit 3, the simulation specifications storage unit 4 for previously storing a simulation specifications for simulating the control response for the control system comprising a controller, represented by the control object and the controller algorithm represented by a mathematical model, a simulation unit 5 for executing a simulation of the control system on the basis of the constraints on the operation of the controller, the ideal control result storing unit 6 for previously storing a control response characteristic of an ideal control system, the simulation results and the ideal control evaluation function value indicating the proximity of the response 演算する評価関数演算部７と、コントローラアルゴリズムの制御パラメータ（本実施の形態ではＰＩＤパラメータ）を逐次変更しながらシミュレーション演算部５にシミュレーションを実行させ、評価関数値が最適値となるＰＩＤパラメータをパラメータ調整結果として採用するＰＩＤパラメータ探索演算部８とを備える。 An evaluation function calculating unit 7 for calculating, (in this embodiment PID parameters) control parameters of the controller algorithm to execute the simulation simulation unit 5 while changing sequentially, the PID parameter evaluation function value is the optimum value parameter and a PID parameter search computation unit 8 employed as the adjustment result.
以下、本実施の形態のＰＩＤパラメータ調整装置の動作について説明するが、まず最初に個々の構成要素の動作を説明し、次に全体の処理の流れを図２を用いて説明する。 Hereinafter, the operation of the PID parameter adjustment apparatus of the present embodiment, first described the operation of the individual components, then the flow of overall processing will be described with reference to FIG.
制御対象は、時間遅れとむだ時間の要素を有するものとしてその伝達関数Ｇｐを次式のような伝達関数で表現できる。 Controlled object, can express its transfer function Gp a transfer function such as the following equation as having the elements of time delay and dead time.
Ｇｐ＝Ｋｐｅｘｐ（−Ｌｐｓ）／｛（１＋Ｔ１ｓ）（１＋Ｔ２ｓ）（１＋Ｔ３ｓ）｝ Gp = Kpexp (-Lps) / {(1 + T1s) (1 + T2s) (1 + T3s)}
式（１）において、Ｋｐはプロセスゲイン、Ｌｐはプロセスむだ時間、Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３はプロセス時定数、ｓはラプラス演算子である。 In the formula (1), Kp is a process gain, Lp process dead time, a T1, T2, T3 the process time constant, s is Laplace operator.
モデル記憶部１には、ＰＩＤパラメータ調整装置を使用するユーザによって式（１）の数式モデルが予め登録されており、また周知のモデリング手法により求められたプロセスゲインＫｐ、プロセスむだ時間Ｌｐおよびプロセス時定数Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３が予め登録されている。 The model storage unit 1, when PID parameter mathematical model of equation (1) by the user using the adjustment device are pre-registered, and the process gain Kp obtained by a known modeling method, process dead time Lp, and process constant T1, T2, T3 have been pre-registered. 式（１）によれば、最大で３次遅れの制御対象まで表現できることになる。 According to equation (1), so that can be represented to the control object up to third order lag.
ＰＩＤコントローラ記憶部２には、ユーザによって次式のような伝達関数のＰＩＤコントローラアルゴリズム、すなわちシミュレーション演算部５にＰＩＤコントローラを実現させるプログラムが予め登録されている。 The PID controller storage unit 2, the PID controller algorithm of the transfer function as follows, i.e. a program for realizing the PID controller simulation unit 5 is pre-registered by the user.
ＭＶ＝（１００／Ｐｂ）｛１＋（１／Ｔｉｓ）＋Ｔｄｓ｝（ＳＰ−ＰＶ） ・・（２） MV = (100 / Pb) {1+ (1 / Tis) + Tds} (SP-PV) ·· (2)
式（２）において、Ｐｂは比例帯、Ｔｉは積分時間、Ｔｄは微分時間、ＭＶは操作量、ＳＰは設定値、ＰＶは制御量である。 In the formula (2), Pb is proportional band, Ti is the integral time, and Td derivative time, MV is operation amount, SP is a set value, PV is the controlled variable. 比例帯Ｐｂ、積分時間Ｔｉおよび微分時間ＴｄはＰＩＤパラメータ探索演算部８によって決定される。 Proportional band Pb, integral time Ti and derivative time Td is determined by the PID parameter search operation part 8. また、操作量ＭＶ、設定値ＳＰおよび制御量ＰＶは、シミュレーション演算部５によるシミュレーション時に動的に変化する。 The operation amount MV, the set point SP and the controlled variable PV changes dynamically during simulation by the simulation calculation unit 5.
制約条件記憶部３には、ユーザによって以下の制約条件式が予め登録されている。 The constraint condition storing unit 3, the following constraint condition is pre-registered by the user.
ｉｆ ＭＶ＞ＭＶＨ ｔｈｅｎ ＭＶ＝ＭＶＨ ・・・（３） if MV> MVH then MV = MVH ··· (3)
ｉｆ ＭＶ＜ＭＶＬ ｔｈｅｎ ＭＶ＝ＭＶＬ ・・・（４） if MV <MVL then MV = MVL ··· (4)
式（３）、式（４）において、ＭＶＨは制御対象に出力する操作量ＭＶの上限値、ＭＶＬは操作量ＭＶの下限値である。 In the formula (3), Equation (4), MVH upper limit value of the manipulated variable MV to output the controlled object, MVL is the lower limit of the manipulated variable MV. 式（３）は、シミュレーション演算部５によって演算された操作量ＭＶが操作量上限値ＭＶＨより大きい場合、ＭＶ＝ＭＶＨ、すなわち操作量上限値ＭＶＨを操作量ＭＶとする上限処理が行われることを意味している。 Equation (3), when the manipulated variable MV calculated by the simulation unit 5 is greater than the operating amount upper limit value MVH, MV = MVH, i.e. that the upper limit process of the manipulated variable upper limit MVH manipulated variable MV is performed it means. また、式（４）は、演算された操作量ＭＶが操作量下限値ＭＶＬより小さい場合、ＭＶ＝ＭＶＬ、すなわち操作量下限値ＭＶＬを操作量ＭＶとする下限処理が行われることを意味している。 Further, equation (4), when the calculated manipulated variable MV is operation amount lower limit MVL smaller, it means that MV = MVL, i.e. a lower limit processing of the manipulated variable lower limit MVL manipulated variable MV is performed there.
シミュレーション仕様記憶部４には、ユーザによって次式のシミュレーション仕様が予め登録されている。 The simulation specification storage unit 4, the simulation specifications of the formula is registered in advance by the user.
ｉｆ Ｔ＜Ｔstep ｔｈｅｎ ＳＰ＝ＳＰ１ ｅｌｓｅ ＳＰ＝ＳＰ２ ・・・（５） if T <Tstep then SP = SP1 else SP = SP2 ··· (5)
ｉｆ Ｔ＝Ｔsim ｔｈｅｎ ［シミュレーション終了］ ・・・（６） if T = Tsim then [Simulation Exit] (6)
式（５）、式（６）において、ＳＰ１はステップ応答前の設定値、ＳＰ２はステップ応答後の設定値、Ｔはシミュレーションの経過時間、Ｔstepはシミュレーションの開始時刻（Ｔ＝０）から設定値ＳＰのステップ変更時までの時間、Ｔsim はシミュレーション総時間である。 In the formula (5), equation (6), SP1 is the step response prior to setting, SP2 is set value after the step response, T is the elapsed time of the simulation, Tstep set value from the start time of the simulation (T = 0) SP time up to the time of a step change in, Tsim is the total simulation time.
式（５）はシミュレーション開始時刻からの経過時間ＴがＴstepより前の時点では設定値ＳＰをＳＰ１とし、経過時間ＴがＴstepに達した時点で設定値ＳＰをＳＰ２とすることを意味している。 Means that the formula (5) is the elapsed time T from the simulation start time and SP1 set value SP at the time of pre-Tstep, the elapsed time T and SP2 the set point SP upon reaching Tstep . また、式（６）は経過時間ＴがＴsim に達した時点でシミュレーションを終了することを意味している。 Further, equation (6) is the elapsed time T is meant to end the simulation at which point Tsim.
理想制御結果記憶部６には、ユーザにとっての理想の制御応答特性、すなわち経過時間Ｔ＝Ｔj （Ｔj≦Ｔsim、ｊは１からｎまでの整数）における理想の制御量ＰＶ＿data＿j が予め登録されている。 Ideally the control result storing unit 6, the ideal control response characteristic for the user, i.e. the elapsed time T = Tj (Tj ≦ Tsim, j is an integer from 1 to n) is the ideal controlled variable PV_data_j in previously registered . 理想の制御応答特性を定めるために、制御量ＰＶ＿data＿j の具体的な値が少なくとも１つ必要である（ｎ≧１）。 To determine the control response characteristic of an ideal, specific values ​​of the controlled variable PV_data_j is necessary at least 1 (n ≧ 1). 図３に理想の制御応答特性を模式的に示す。 Schematically shows the control response characteristic of an ideal in FIG.
シミュレーション演算部５は、モデル記憶部１の数式モデルによって表される制御対象とＰＩＤコントローラ記憶部２のコントローラアルゴリズムによって表されるＰＩＤコントローラとからなる仮想の制御系についてその制御応答を模擬するシミュレーションを、制約条件記憶部３の制約条件式とシミュレーション仕様記憶部４のシミュレーション仕様とに基づいて行う。 Simulation unit 5, a simulation to simulate the control response for the virtual control system consisting of a PID controller, represented by the controller algorithm of the controlled object and the PID controller storage unit 2 represented by the mathematical model of the model storage unit 1 , it performed on the basis of the simulation specifications constraint condition of constraint condition storing unit 3 and the simulation specifications storage unit 4. このときの制御系のブロック線図を図４に示す。 It shows a block diagram of a control system in this case is shown in FIG. 4.
シミュレーション演算部５は、初期設定処理とシミュレーション処理とを実行する。 Simulation unit 5 executes the initial setting process and simulation process. 初期設定処理において、シミュレーション演算部５は、シミュレーション開始時刻における制御量ＰＶの初期値をＳＰ１、設定値ＳＰの初期値をＳＰ１、操作量ＭＶの初期値をＳＰ１／Ｋｐ、シミュレーションの経過時間Ｔを０とする。 In the initial setting process, the simulation calculation unit 5, the initial value of the controlled variable PV in the simulation start time SP1, SP1 the initial value of the set point SP, the initial value SP1 / Kp manipulated variable MV, the elapsed time T of the simulation 0 to. シミュレーション処理については後述する。 For the simulation process will be described later.
評価関数演算部７は、シミュレーション結果と理想の制御応答特性との近さを示す評価関数値Ｆを次式により求める評価関数処理を実行する。 Evaluation function calculation unit 7, the evaluation function value F indicating the proximity of the control response characteristics of the simulation results and the ideal executes evaluation function processing obtained by the following equation.
式（７）において、ＰＶ＿Tjは経過時間Ｔ＝Ｔj におけるシミュレーション処理によって演算された制御量、ｎは前述のとおり理想の制御量ＰＶ＿data＿j のデータ数である。 In the formula (7), PV_Tj control amount calculated by the simulation process the elapsed time T = Tj, n is the number of data of the controlled variable PV_data_j ideal as described above. 式（７）による計算結果が０若しくは０に近い最小値（正値）になる場合が評価関数値Ｆの最適値であり、この場合にシミュレーション結果と理想の制御応答特性とが最も近くなる。 An optimal value when the evaluation function value F the calculation result according to equation (7) becomes a minimum value (positive value) close to 0 or 0, and the control response characteristics of the simulation results and the ideal in this case is closest.
ＰＩＤパラメータ探索演算部８は、ＰＩＤパラメータ生成処理と評価関数値比較処理とＰＩＤパラメータ確定処理とからなるＰＩＤパラメータ探索処理を実行する。 PID parameter search computation unit 8 performs the PID parameter search processing consisting of a PID parameter generation processing and evaluation function value comparison processing and PID parameter decision process.
ＰＩＤパラメータ生成処理において、ＰＩＤパラメータ探索演算部８は、ＰＩＤパラメータがとり得る全ての値、すなわち比例帯Ｐｂと積分時間Ｔｉと微分時間Ｔｄとがとり得る全ての組み合わせを１つずつ順番に生成する。 In PID parameter generation processing, PID parameter search operation part 8, all of the values ​​PID parameters can take, namely to generate all combinations obtained derivative time Td Togatori the proportional band Pb and integral time Ti in order one by one . あらかじめ定められた比例帯探索上限値をＰｂ＿max 、積分時間探索上限値をＴｉ＿max 、微分時間探索上限値をＴｄ＿max としたとき、比例帯Ｐｂはとり得る範囲が０＜Ｐｂ＜Ｐｂ＿max で分解能がｄＰｂの精度で生成され、積分時間Ｔｉはとり得る範囲が０＜Ｔｉ＜Ｔｉ＿max で分解能がｄＴｉの精度で生成され、微分時間Ｔｄはとり得る範囲が０＜Ｔｄ＜Ｔｄ＿max で分解能がｄＴｄの精度で生成される。 Predetermined proportional band search upper limit Pb_max, integration time search upper limit Ti_max, when the Td_max derivative time search upper limit value, proportional band Pb possible range has 0 <Pb <resolution Pb_max is dPb accuracy in is generated, the resolution in the range 0 <Ti <Ti_max the integration time Ti is may take is generated with an accuracy of dTi, resolution is generated with an accuracy of dTd range is 0 <Td <Td_max capable of taking the derivative time Td .
評価関数値比較処理において、ＰＩＤパラメータ探索演算部８は、比例帯Ｐｂと積分時間Ｔｉと微分時間Ｔｄとがとり得る全ての組み合わせについて計算された評価関数値Ｆを比較して、全ての評価関数値Ｆのうち最小の評価関数値Ｆ＿min （Ｆ＿min ≧０）を与える比例帯Ｐｂと積分時間Ｔｉと微分時間Ｔｄとの組み合わせを抽出する。 In the evaluation function value comparison processing, PID parameter search operation part 8 compares the evaluation function value F calculated for all combinations obtained derivative time Td Togatori the proportional band Pb and integral time Ti, all of the evaluation function extracting the combination of the minimum evaluation function value F_min (F_min ≧ 0) derivative time Td and proportional band Pb and integral time Ti giving of the values ​​F.
ＰＩＤパラメータ確定処理では、ＰＩＤパラメータ探索演算部８は、評価関数値比較処理で抽出した比例帯Ｐｂと積分時間Ｔｉと微分時間Ｔｄとの組み合わせをパラメータ調整結果として採用する。 In PID parameter decision process, PID parameter search computation unit 8 employs a combination of a proportional band Pb extracted with evaluation function value comparison processing and the integration time Ti and derivative time Td as a parameter adjustment result.
なお、以上のＰＩＤパラメータ探索処理は、ＰＩＤパラメータがとり得る全ての値を１つずつ生成してシミュレーション演算部５にシミュレーション処理を実行させ、計算された全ての評価関数値Ｆを比較することにより、最適なＰＩＤパラメータを探索する手法であるが、この手法は探索効率を考慮しない手法であり、一事例に過ぎない。 Note that the PID parameter search processing described above, by comparing all the values ​​PID parameters can take to generate one to run the simulation process simulation unit 5, the calculated all the evaluation function value F was , is a technique to search for the optimal PID parameters, this technique is a technique that does not take into account the search efficiency, not only in one case. 評価関数値Ｆが最適値に近づくようにＰＩＤパラメータを逐次変更しながら探索的にシミュレーション演算部５を動作させる効率的な手法として、一般に知られているシンプレックス法などを用いてもよい。 As an efficient technique for the evaluation function value F operates the exploratory simulation unit 5 while changing the PID parameters sequentially so as to approach the optimal value, or the like may be used simplex method which is generally known.
次に、図１のＰＩＤパラメータ調整装置の処理の流れを図２を用いて説明する。 It will now be described with reference to FIG. 2 a process flow of the PID parameter adjustment apparatus of FIG. まず、ＰＩＤパラメータ探索演算部８はＰＩＤパラメータ生成処理を行い（図２ステップ１０１）、シミュレーション演算部５は初期設定処理を行う（ステップ１０２）。 First, PID parameter search operation part 8 performs the PID parameter generating process (FIG. 2 step 101), the simulation calculation unit 5 performs initialization processing (step 102).
続いて、シミュレーション演算部５は、経過時間Ｔ＝０におけるシミュレーション処理を行う（ステップ１０３）。 Subsequently, the simulation calculation section 5 performs a simulation process in the elapsed time T = 0 (step 103). この経過時間Ｔ＝０のシミュレーション処理において、シミュレーション演算部５は、初期設定処理で定めた操作量ＭＶに前記制約条件式に基づく上限処理または下限処理を必要に応じて行った後、モデル記憶部１の数式モデルに基づく次式により制御量ＰＶを演算し、この制御量ＰＶをシミュレーションの結果として経過時間Ｔ＝０と対応付けて記憶する。 In the simulation process the passed time T = 0, the simulation calculation section 5, after performed if necessary the upper processing or lower processing based on the constraint condition expression in the manipulated variable MV that defines the initial setting process, the model storage unit the controlled variable PV is calculated by the following equation based on the first mathematical model, in association with the elapsed time T = 0 the controlled variable PV as a result of the simulation.
ＰＶ＝［Ｋｐｅｘｐ（−Ｌｐｓ） PV = [Kpexp (-Lps)
／｛（１＋Ｔ１ｓ）（１＋Ｔ２ｓ）（１＋Ｔ３ｓ）｝］ＭＶ ・・・（８） / {(1 + T1s) (1 + T2s) (1 + T3s)}] MV ··· (8)
シミュレーション処理の実行後は、通常は評価関数演算部７が評価関数処理を実行するが、経過時間Ｔ＝０では理想の制御応答特性が定められていないため、評価関数処理は実行しない。 After execution of the simulation process is normally evaluation function calculation unit 7 performs the evaluation function processing, since the control response characteristic of the elapsed time T = 0 in the ideal is not defined, the evaluation function processing is not executed.
シミュレーション処理の実行後、シミュレーション演算部５は、Ｔ≧Ｔsim が成立するかどうかを判定する（ステップ１０５）。 After execution of the simulation process, the simulation calculation section 5 determines whether T ≧ Tsim is satisfied (step 105). Ｔ≧Ｔsim 、すなわち経過時間ＴがＴsim に達した場合には、前記シミュレーション仕様によりシミュレーション処理が終了したと判断して、ステップ１０６に進む。 T ≧ Tsim, that is, when the elapsed time T has reached the Tsim, it is determined that the simulation process is completed by the simulation specifications, the process proceeds to step 106. また、経過時間ＴがＴsim に達していない場合には、シミュレーション処理が終了していないと判断して、ステップ１０３に戻る。 Further, when the elapsed time T has not reached the Tsim, it is determined that the simulation process has not been completed, the flow returns to step 103.
次に、シミュレーション演算部５は、経過時間Ｔ＞０におけるシミュレーション処理を行う（ステップ１０３）。 Next, the simulation calculation section 5 performs a simulation process in the elapsed time T> 0 (step 103). この経過時間Ｔ＞０のシミュレーション処理において、シミュレーション演算部５は、Ｔ≧Ｔstepが成立するかどうかを判定し、経過時間ＴがＴstepより前の時点では設定値ＳＰをＳＰ１のままとし、経過時間ＴがＴstepに達した時点で設定値ＳＰをＳＰ２に変更する。 In the simulation process of the elapsed time T> 0, the simulation calculation section 5 determines whether T ≧ Tstep is satisfied, at the time before the elapsed time T is more Tstep to remain set value SP SP1, the elapsed time T changes the set point SP to SP2 at which point Tstep. 続いて、シミュレーション演算部５は、直前のシミュレーション処理で演算した制御量ＰＶと現在の設定値ＳＰとステップ１０１で生成されたＰＩＤパラメータとから式（２）のＰＩＤコントローラアルゴリズムにより操作量ＭＶを演算する。 Subsequently, the simulation calculation unit 5 calculates the manipulated variable MV by the PID controller algorithm of the control amount calculated in the simulation process just before PV and generated by the current set point SP and step 101 PID parameters and color formula (2) to. そして、シミュレーション演算部５は、演算した操作量ＭＶに前記制約条件式に基づく上限処理または下限処理を必要に応じて行った後、式（８）により制御量ＰＶを演算し、この制御量ＰＶをシミュレーションの結果として経過時間Ｔと対応付けて記憶する。 The simulation unit 5, after performed if necessary the upper processing or lower processing based on the constraint equation of the calculated manipulated variable MV, and calculates a control amount PV by Equation (8), the controlled variable PV the in association with the elapsed time T as the result of the simulation.
経過時間Ｔ＞０が理想制御結果記憶部６に理想の制御量ＰＶ＿data＿j が登録されている経過時間Ｔj である場合（Ｔ＝Ｔj ）、シミュレーション演算部５によって演算された制御量はＰＶ＿Tjとなるので、評価関数演算部７は、この制御量ＰＶ＿Tjと理想の制御量ＰＶ＿data＿j とから式（７）により評価関数値Ｆを算出する（ステップ１０４）。 If the elapsed time T> 0 is the elapsed time Tj the ideal controlled variable PV_data_j the ideal control result storage section 6 is registered (T = Tj), the control amount calculated by the simulation unit 5 becomes PV_Tj since the evaluation function calculating unit 7 calculates an evaluation function value F by the control amount PV_data_j Tokara formula of the control amount PV_Tj and the ideal (7) (step 104).
シミュレーション演算部５と評価関数演算部７とは以上のような経過時間Ｔ＞０におけるシミュレーション処理と評価関数処理とを、ステップ１０５においてＴ≧Ｔsim が成立するまで一定の周期毎に繰り返し実行する。 The simulation calculation section 5 and the evaluation function calculating unit 7 and the simulation process in the elapsed time T> 0 as described above and the evaluation function processing is executed repeatedly every predetermined period until T ≧ Tsim is established in step 105.
なお、経過時間Ｔ≧Ｔn が成立していない途中の時点では、シミュレーション結果と比較していない理想の制御量がまだ残っている状態なので、この途中の時点における評価関数処理は（ＰＶ＿Ｔ1−ＰＶ＿data＿1） 2 ＋（ＰＶ＿Ｔ2−ＰＶ＿data＿2） 2 ＋（ＰＶ＿Ｔ3−ＰＶ＿data＿3） 2・・・・といったように評価関数値Ｆを途中まで計算する処理となる。 Incidentally, at the time of the course of the elapsed time T ≧ Tn is not satisfied, the control amount of the ideal no comparison with simulation results is still remaining states, the evaluation function processing at the time of the middle (PV_T1-PV_data_1) a 2 + (PV_T2-PV_data_2) 2 + (PV_T3-PV_data_3) process for calculating halfway evaluation function value F as such 2 .....
次に、シミュレーション演算部５は、ステップ１０５においてＴ≧Ｔsim が成立するとシミュレーション処理が終了したと判断し、ＰＩＤパラメータがとり得る全ての組み合わせについてステップ１０１〜１０５の処理が終了したかどうかを判定する（ステップ１０６）。 Next, the simulation calculation section 5 determines that the simulation process is finished when T ≧ Tsim is satisfied in step 105, it is determined whether all of the combinations of PID parameters can take the process of step 101 to 105 is completed (step 106). ＰＩＤパラメータがとり得る全ての組み合わせについてステップ１０１〜１０５の処理が終了した場合には、ステップ１０７に進み、終了していない場合には、ステップ１０１に戻って比例帯Ｐｂと積分時間Ｔｉと微分時間Ｔｄとの新たな組み合わせをＰＩＤパラメータ探索演算部８に生成させる。 If for all combinations of PID parameters can take the process of step 101 to 105 is completed, the process proceeds to step 107, if it is not finished, proportional band Pb and integral time Ti and derivative time returns to step 101 to produce a new combination of Td to PID parameter search operation part 8. こうして、比例帯Ｐｂと積分時間Ｔｉと微分時間Ｔｄとがとり得る組み合わせのそれぞれについてステップ１０１〜１０５の処理が実行される。 Thus, the process of step 101 to 105 are performed for each combination to obtain the proportional band Pb and integral time Ti derivative time Td Togatori.
ＰＩＤパラメータがとり得る全ての組み合わせについてステップ１０１〜１０５の処理が終了した場合、ＰＩＤパラメータ探索演算部８は、評価関数値比較処理を実行して、最小の評価関数値Ｆ＿min を与える比例帯Ｐｂと積分時間Ｔｉと微分時間Ｔｄとの組み合わせを抽出し（ステップ１０７）、抽出した比例帯Ｐｂと積分時間Ｔｉと微分時間Ｔｄとの組み合わせをパラメータ調整結果として採用する（ステップ１０８）。 If for all combinations of PID parameters can take the process of step 101 to 105 is completed, PID parameters search operation part 8, the proportional band Pb that running evaluation function value comparison processing, providing the minimum evaluation function value F_min integration time Ti and extracts the combination of derivative time Td (step 107), extracted with proportional band Pb and integral time Ti to adopt a combination of derivative time Td as a parameter adjustment result (step 108).
以上で、ＰＩＤパラメータ調整装置の処理が終了する。 Thus, the process of PID parameter adjustment device is completed.
本実施の形態によれば、ＰＩＤコントローラアルゴリズムと制御対象のモデリング結果（数式モデル）とを組み合わせた仮想の制御系を調整装置上に作成し、制御系のシミュレーションの結果と理想の制御応答特性との差異を評価関数値として与え、評価関数値が最適な値に近づくように前記制御系のシミュレーションを繰り返して、最適なＰＩＤパラメータを探索するようにしたので、制御対象のモデリング結果をＰＩＤパラメータ調整に正確に反映させることができ、モデリング結果の多様性に対応することができる。 According to this embodiment, to create a virtual control system that combines the PID controller algorithm and the controlled object modeling results (mathematical expression model) on the adjustment device, the control response characteristics of the results and the ideal simulation of the control system give differences as the evaluation function value, by repeating the simulation of the control system as the evaluation function value approaches the optimal value, since as to search for the optimal PID parameters, PID parameter adjustment modeling results of the controlled object can be accurately reflected, it is possible to correspond to the diversity of modeling results. また、コントローラの動作上の制約条件に基づいてシミュレーションを行うようにしたので、コントローラの実用上の制約的動作をＰＩＤパラメータ調整に正確に反映させることができ、実用上の制約的動作に対応することができる。 Also, since to perform the simulation based on operational constraints of the controller, it is possible to accurately reflect the practical limitation operation of the controller in the PID parameter adjustment, corresponding to the practical constraints behavior be able to.
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。 Next, a description will be given of a second embodiment of the present invention. 図５は本発明の第２の実施の形態となるＰＩＤパラメータ調整装置の構成を示すブロック図、図６は図５のＰＩＤパラメータ調整装置の動作を示すフローチャートである。 Figure 5 is a block diagram showing the configuration of a PID parameter adjustment device according to a second embodiment of the present invention, FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the PID parameter adjustment apparatus of FIG.
本実施の形態のＰＩＤパラメータ調整装置は、制御対象の過渡状態を模擬する第１のシミュレーションの応答条件変数を予め記憶する応答条件記憶部１４と、第１のシミュレーションの仕様を記憶する第１のシミュレーション仕様記憶部１５と、第１のシミュレーションの理想的な結果である理想応答結果を予め記憶する理想応答結果記憶部１６と、制御対象に上限の操作量あるいは下限の操作量を操作量維持時間の間だけ与えて第１のシミュレーションを行う第１のシミュレーション演算部１７と、第１のシミュレーションの結果と理想応答結果との近さを示す第１の評価関数値を演算する第１の評価関数演算部１８と、操作量維持時間を逐次変更しながら第１のシミュレーション演算部１７に第１のシミュレーションを実行させ、第１の PID parameter adjustment apparatus of the present embodiment, the response condition storage unit 14 for storing in advance the response condition variable of the first simulation to simulate the transient state of the controlled object, a first storing the specifications of the first simulation simulation specification storage unit 15, an ideal response result storage unit 16 stores in advance an ideal response result is an ideal result of the first simulation, the control operation amount holding time an operation amount or the lower limit of the amount of operation of an upper limit to the subject first evaluation function for calculating a first simulation unit 17 for performing first simulation gives only the first evaluation function value indicating the closeness of the results and the ideal response results of the first simulation between an arithmetic unit 18, the first simulation unit 17 while changing the operation amount holding time sequentially to execute the first simulation, the first 価関数値が最適値となる操作量維持時間を抽出する操作量維持時間探索演算部１９と、抽出された操作量維持時間に対応する第１のシミュレーションの結果を理想の制御応答特性として理想制御結果記憶部２６に登録する理想応答波形登録処理部２０と、モデル記憶部２１と、ＰＩＤコントローラ記憶部２２と、制約条件記憶部２３と、第２のシミュレーション仕様記憶部２４と、第２のシミュレーション演算部２５と、理想制御結果記憶部２６と、第２の評価関数演算部２７と、ＰＩＤパラメータ探索演算部２８とを備える。 An operation amount holding time search operation part 19 for extracting the operation amount holding time of valence function value is the optimum value, the ideal control results of the first simulation corresponding to the extracted operation amount holding time as the control response characteristic of an ideal the ideal response waveform registration process section 20 to be registered in the result storage unit 26, a model storage unit 21, a PID controller memory unit 22, a constraint condition storing section 23, and the second simulation specification storage unit 24, the second simulation It includes an operation unit 25, the ideal control result storage unit 26, and the second evaluation function calculating unit 27, and a PID parameter search operation part 28.
モデル記憶部２１、ＰＩＤコントローラ記憶部２２、制約条件記憶部２３、第２のシミュレーション仕様記憶部２４、第２のシミュレーション演算部２５、第２の評価関数演算部２７、ＰＩＤパラメータ探索演算部２８の動作は、それぞれ第１の実施の形態のモデル記憶部１、ＰＩＤコントローラ記憶部２、制約条件記憶部３、シミュレーション仕様記憶部４、シミュレーション演算部５、評価関数演算部７、ＰＩＤパラメータ探索演算部８と同じなので、説明は省略する。 Model storage unit 21, PID controller memory unit 22, the constraint condition storage unit 23, the second simulation specification storage unit 24, the second simulation unit 25, the second evaluation function calculating unit 27, PID parameter search operation part 28 operation model storage unit 1 of the first embodiment, respectively, PID controller storage unit 2, the constraint condition storing unit 3, the simulation specifications storage unit 4, the simulation calculation section 5, the evaluation function calculating unit 7, PID parameter search operation part since 8 and the same, and a description thereof will be omitted.
理想制御結果記憶部２６の動作は第１の実施の形態の理想制御結果記憶部６と同じであるが、この理想制御結果記憶部２６が記憶している理想の制御応答特性は、ユーザではなく、後述のように理想応答波形登録処理部２０によって登録されるものである。 Although the operation of the ideal control result storage unit 26 is the same as the ideal control result storing unit 6 in the first embodiment, the control response characteristics of ideal the ideal control result storage unit 26 stores, not the user are those registered by the ideal response waveform registration process unit 20 as described later.
応答条件記憶部１４には、第１のシミュレーション中に制御対象に与える操作量が応答条件変数として予め登録されている。 The response condition storage unit 14, an operation amount applied to the control object in the first simulation is previously registered as the response condition variable. なお、この応答条件変数は、第１の実施の形態の式（３）、式（４）の制約条件式に記述されている操作量上限値ＭＶＨ、操作量下限値ＭＶＬと同じであるので、応答条件記憶部１４を用いることなく、制約条件から応答条件変数を取得するようにしてもよい。 Incidentally, the response condition variable, wherein the first embodiment (3), Equation (4) constraints operating amount upper limit value described in the formula MVH, is the same as the operation amount lower limit MVL, without using the response condition storage unit 14, it may acquire the response condition variable from constraints.
第１のシミュレーション仕様記憶部１５には、第１のシミュレーションの仕様がユーザによって予め登録されている。 The first simulation specification storage unit 15, specification of the first simulation is previously registered by the user. この第１のシミュレーションの仕様は、第１の実施の形態の式（５）、式（６）で説明したシミュレーション処理の仕様と同じである。 Specification of the first simulation, the formula of the first embodiment (5), is the same as the specifications of the simulation process described in equation (6).
理想応答結果記憶部１６には、前記第１のシミュレーションの理想的な結果である理想応答結果としてオーバーシュート量ＯＳがユーザによって予め登録されている。 Ideally response result storage unit 16, the overshoot amount OS is previously registered by the user as the ideal response result is an ideal result of the first simulation.
第１のシミュレーション演算部１７は、応答条件記憶部１４の応答条件変数とシミュレーション仕様記憶部１６のシミュレーション仕様とに基づいて、第１の初期設定処理と第１のシミュレーション処理とを実行する。 The first simulation unit 17, based on the simulation specifications response condition variables and simulation specifications storage unit 16 of the response condition storage unit 14, executes a first initialization process and the first simulation process.
第１の初期設定処理において、シミュレーション演算部１７は、シミュレーション開始時刻における制御量ＰＶの初期値をＳＰ１、設定値ＳＰの初期値をＳＰ１、操作量ＭＶの初期値をＳＰ１／Ｋｐ、シミュレーションの経過時間Ｔを０とする。 In the first initialization processing, simulation unit 17, the initial value of the controlled variable PV in the simulation start time SP1, SP1 the initial value of the set point SP, the initial value SP1 / Kp manipulated variable MV, simulation history of the time T is set to 0.
第１のシミュレーション処理において、シミュレーション演算部１７は、シミュレーション仕様記憶部１６のシミュレーション仕様に基づき式（５）の処理を行うと共に、以下の処理を行う。 In the first simulation process, the simulation calculation section 17, formula based on the simulation specifications of the simulation specifications storage unit 16 process performs (5), the following processing is performed.
ｉｆ Ｔ＜Ｔstep ｔｈｅｎ ＭＶ＝ＳＰ１／Ｋｐ ・・・（９） if T <Tstep then MV = SP1 / Kp ··· (9)
ｉｆ Ｔstep≦Ｔ≦Ｔstep＋ｄＴｍｖ ｔｈｅｎ ＭＶ＝ＭＶ＿dTmv ・・（１０） if Tstep ≦ T ≦ Tstep + dTmv then MV = MV_dTmv ·· (10)
ｉｆ Ｔ＞Ｔstep＋ｄＴｍｖ ｔｈｅｎ ＭＶ＝ＳＰ２／Ｋｐ ・・・（１１） if T> Tstep + dTmv then MV = SP2 / Kp ··· (11)
式（１０）において、ｄＴｍｖは操作量ＭＶ＝ＭＶ＿dTmvを維持する時間となる操作量維持時間である。 In the formula (10), dTmv is an operation amount holding time which is the time for maintaining the manipulated variable MV = MV_dTmv.
式（９）は、シミュレーション開始時刻からの経過時間ＴがＴstepより前の時点では操作量ＭＶをＳＰ１／Ｋｐとすることを意味している。 Equation (9), the elapsed time T from the simulation start time at the time of pre-Tstep means that the manipulated variable MV and SP1 / Kp.
式（１０）は、経過時間ＴがＴstep以上かつＴstep＋ｄＴｍｖ以下のとき、操作量ＭＶをＭＶ＿dTmvとすることを意味している。 Equation (10), the elapsed time T is time of less than and Tstep + dTmv Tstep, which means that the manipulated variable MV and MV_dTmv. Ｋｐ＞０かつＳＰ１＜ＳＰ２の場合あるいはＫｐ＜０かつＳＰ１＞ＳＰ２の場合は、応答条件記憶部１４に記憶された応答条件変数の操作量上限値ＭＶＨを用いてＭＶ＿dTmv＝ＭＶＨとし、Ｋｐ＞０かつＳＰ１＞ＳＰ２の場合あるいはＫｐ＜０かつＳＰ１＜ＳＰ２の場合は、応答条件変数の操作量下限値ＭＶＬを用いてＭＶ＿dTmv＝ＭＶＬとする。 For Kp> 0 and SP1 <For SP2 or Kp <0 and SP1> SP2, and MV_dTmv = MVH with the operation amount upper limit value MVH response condition variable that is stored in the response condition storage unit 14, Kp> 0 and SP1> for case or Kp <0 and SP1 <SP2 of SP2, and MV_dTmv = MVL using manipulated variable lower limit MVL response condition variable.
式（１１）は、経過時間ＴがＴstep＋ｄＴｍｖを超えたとき、操作量ＭＶをＳＰ２／Ｋｐとすることを意味している。 Equation (11), when the elapsed time T exceeds Tstep + dTmv, which means that the manipulated variable MV and SP2 / Kp.
第１の評価関数演算部１８は、第１のシミュレーションの結果と理想応答結果との近さを示す第１の評価関数値Ｇを次式により求める第１の評価関数処理を実行する。 First evaluation function calculation unit 18, the first evaluation function value G that indicates the closeness of the results and the ideal response results of the first simulation executing a first evaluation function processing obtained by the following equation.
Ｇ＝（ＯＳ＿sim−ＯＳ） 2・・・（１２） G = (OS_sim-OS) 2 ··· (12)
式（１２）において、ＯＳ＿sim は第１のシミュレーション中に発生するオーバーシュート量である。 In the formula (12), OS_sim is overshoot amount generated during the first simulation. 式（１２）による計算結果が０に近い最小値（正値）になる場合が第１の評価関数値Ｇの最適値であり、この場合に第１のシミュレーションの結果と理想応答結果とが最も近くなる。 An optimal value when the first evaluation function value G the calculation result according to equation (12) becomes a minimum value close to 0 (positive value), the result and the ideal response results of the first simulation are most in this case close. 式（１２）の評価関数の場合、厳密な連続系に近いシミュレーションができれば、Ｇ＝０、すなわちＯＳ＿sim ＝ＯＳに十分近くなるシミュレーションが可能である。 For evaluation function of equation (12), if the simulation close to exact continuous system, G = 0, i.e. it is possible to sufficiently close becomes simulation OS_sim = OS.
操作量維持時間探索演算部１９は、操作量維持時間生成処理と第１の評価関数値比較処理とからなる操作量維持時間探索処理を実行する。 Operation amount holding time search operation part 19 performs an operation amount holding time search process comprising the operation amount holding time generation process of the first evaluation function value comparison processing.
操作量維持時間生成処理において、操作量維持時間探索演算部１９は、操作量維持時間ｄＴｍｖがとり得る全ての値を１つずつ順番に生成する。 In the operation amount holding time generation process, the operation amount holding time search operation part 19 generates sequentially all possible values ​​the operation amount holding time dTmv one. あらかじめ定められた操作量維持時間探索上限値をｄＴｍｖ＿max としたとき、操作量維持時間ｄＴｍｖはとり得る範囲が０＜ｄＴｍｖ＜ｄＴｍｖ＿max の範囲で分解能がＤｍｖの精度で生成される。 When the predetermined operation amount holding time search upper limit and DTmv_max, possible range operation amount holding time DTmv 0 <resolution range dTmv <dTmv_max is generated with an accuracy of Dmv.
第１の評価関数値比較処理において、操作量維持時間探索演算部１９は、操作量維持時間ｄＴｍｖがとり得る全ての値について計算された評価関数値Ｇを比較して、全ての評価関数値Ｇのうち最小の評価関数値Ｇ＿min （Ｇ＿min ＞０）を与える操作量維持時間ｄＴｍｖを抽出する。 In the first evaluation function value comparison processing, the operation amount holding time search operation part 19 compares the calculated evaluation function values ​​G for all possible values ​​the operation amount holding time DTmv, all the evaluation function values ​​G extracting the operation amount holding time dTmv which gives the smallest evaluation function value G_min (G_min> 0) of the.
なお、以上の操作量維持時間探索処理は、操作量維持時間ｄＴｍｖがとり得る全ての値を１つずつ生成して第１のシミュレーション演算部１７に第１のシミュレーション処理を実行させ、計算された全ての評価関数値Ｇを比較することにより、最適な操作量維持時間ｄＴｍｖを探索する手法であるが、この手法は探索効率を考慮しない手法であり、一事例に過ぎない。 Incidentally, the operation amount holding time search process described above, all of the possible values ​​by the operation amount holding time dTmv the first simulation unit 17 generates one to execute the first simulation process was calculated by comparing all of the evaluation function value G, is a technique for searching an optimum manipulated variable maintenance time DTmv, this technique is a technique that does not consider the search efficiency is only one case.
理想応答波形登録処理部２０は、操作量維持時間探索演算部１９によって抽出された操作量維持時間ｄＴｍｖに対応する第１のシミュレーションの結果（経過時間Ｔと制御量ＰＶ）を理想の制御応答特性として理想制御結果記憶部２６に登録する。 Ideal response waveform registration processing section 20, the first simulation results (and the elapsed time T control amount PV) the ideal control response characteristics corresponding to the operation amount holding time searched manipulated variable hold time extracted by the arithmetic unit 19 DTmv registering the ideal control result storage unit 26 as.
理想制御結果記憶部２６に理想の制御応答特性が登録された後、モデル記憶部２１、ＰＩＤコントローラ記憶部２２、制約条件記憶部２３、第２のシミュレーション仕様記憶部２４、第２のシミュレーション演算部２５、第２の評価関数演算部２７およびＰＩＤパラメータ探索演算部２８が第１の実施の形態で説明した処理を実行する。 After the control response characteristics of the ideal the ideal control result storage unit 26 is registered, the model storage unit 21, PID controller memory unit 22, the constraint condition storing unit 23, the second simulation specification storage unit 24, the second simulation unit 25, the second evaluation function calculating unit 27 and the PID parameter search computation unit 28 executes the processing described in the first embodiment.
次に、図５のＰＩＤパラメータ調整装置の処理の流れを図６を用いて説明する。 Will now be described with reference to FIG. 6 the flow of processing of the PID parameter adjustment apparatus of FIG. まず、操作量維持時間探索演算部１９は、操作量維持時間生成処理を行い（図６ステップ２０１）、第１のシミュレーション演算部１７は、第１の初期設定処理を行う（ステップ２０２）。 First, the operation amount holding time search operation part 19 performs an operation amount holding time generating process (FIG. 6 step 201), the first simulation unit 17 performs the first initialization process (step 202).
続いて、第１のシミュレーション演算部１７は、経過時間Ｔ＝０における第１のシミュレーション処理を行う（ステップ２０３）。 Subsequently, the first simulation unit 17 performs the first simulation process in the elapsed time T = 0 (step 203). この経過時間Ｔ＝０の第１のシミュレーション処理において、シミュレーション演算部１７は、第１の初期設定処理で定めた操作量ＭＶ＝ＳＰ１／Ｋｐを式（８）に代入して制御量ＰＶを演算し、この制御量ＰＶを第１のシミュレーションの結果として経過時間Ｔ＝０と対応付けて記憶する。 In the first simulation process the passed time T = 0, the simulation calculation section 17 assigns to calculating a control amount PV of the manipulated variable MV = SP1 / Kp was defined by the first initial setting process in Equation (8) and stores this controlled variable PV in correspondence with the elapsed time T = 0 as a result of the first simulation.
第１のシミュレーション処理の実行後は、第１の評価関数演算部１８が第１の評価関数処理を実行するが、制御量ＰＶにオーバーシュートが発生していない時点では、オーバーシュート量ＯＳ＿sim ＝０として評価関数値Ｇを算出する（ステップ２０４）。 After execution of the first simulation process, the first evaluation function calculation unit 18 performs the first evaluation function processing, at the time when the overshoot in the controlled variable PV is not generated, the amount of overshoot OS_sim = 0 It calculates an evaluation function value G as (step 204).
第１のシミュレーション処理の実行後、第１のシミュレーション演算部１７は、経過時間ＴがＴsim に達したかどうかを判定する（ステップ２０５）。 After execution of the first simulation process, the first simulation unit 17, the elapsed time T it is determined whether reached Tsim (step 205). 経過時間ＴがＴsim に達した場合には、第１のシミュレーション仕様記憶部１５のシミュレーション仕様により第１のシミュレーション処理が終了したと判断して、ステップ２０６に進む。 If the elapsed time T has reached the Tsim, it is determined that the first simulation process is completed by simulation specifications of the first simulation specification storage unit 15, the process proceeds to step 206. また、経過時間ＴがＴsim に達していない場合には、第１のシミュレーション処理が終了していないと判断して、ステップ２０３に戻る。 Further, when the elapsed time T has not reached the Tsim, it is determined that the first simulation process has not ended, the flow returns to step 203.
次に、第１のシミュレーション演算部１７は、経過時間Ｔ＞０における第１のシミュレーション処理を行う（ステップ２０３）。 Next, a first simulation unit 17 performs the first simulation process in the elapsed time T> 0 (step 203). この経過時間Ｔ＞０の第１のシミュレーション処理において、シミュレーション演算部１７は、Ｔ≧Ｔstepが成立するかどうかを判定し、経過時間ＴがＴstepより前の時点では設定値ＳＰをＳＰ１のままとし、経過時間ＴがＴstepに達した時点で設定値ＳＰをＳＰ２に変更する。 In the first simulation process the passed time T> 0, the simulation calculation section 17 determines whether T ≧ Tstep is satisfied, at the time before the elapsed time T is more Tstep to remain set value SP SP1 , to change the set point SP to SP2 when the elapsed time T has reached the Tstep. 続いて、シミュレーション演算部１７は、経過時間Ｔに応じて式（９）、式（１０）または式（１１）のうちいずれか１つを用いて操作量ＭＶを決定し、式（８）により制御量ＰＶを演算して、この制御量ＰＶを第１のシミュレーションの結果として経過時間Ｔと対応付けて記憶する。 Subsequently, simulation unit 17, the formula (9) in accordance with the elapsed time T, to determine the manipulated variable MV by using any one of formulas (10) or (11), the equation (8) and it calculates the control amount PV, and stores this controlled variable PV in correspondence with the elapsed time T as a result of the first simulation.
第１の評価関数演算部１８は、Ｋｐ＞０かつＳＰ１＜ＳＰ２の場合あるいはＫｐ＜０かつＳＰ１＜ＳＰ２の場合、ＰＶ−ＳＰ＞０が成立した時点で制御量ＰＶにオーバーシュートが発生したと判断し、またＫｐ＜０かつＳＰ１＞ＳＰ２の場合あるいはＫｐ＞０かつＳＰ１＞ＳＰ２の場合、ＰＶ−ＳＰ＜０が成立した時点でオーバーシュートが発生したと判断して、発生したオーバーシュート量ＯＳ＿sim と理想のオーバーシュート量ＯＳとから式（１２）により評価関数値Ｇを算出する（ステップ２０４）。 First evaluation function calculation unit 18, Kp> 0 and SP1 <cases or when Kp <0 and SP1 <SP2 of SP2, the overshoot in the controlled variable PV when PV-SP> 0 is satisfied is generated determination, and also Kp <0 and SP1> for SP2 or Kp> If 0 and SP1> SP2, it is determined that the overshoot when the PV-SP <0 is satisfied occurs, an overshoot amount OS_sim generated and it calculates an evaluation function value G by an ideal amount of overshoot OS Tocharian formula (12) (step 204). オーバーシュート量ＯＳ＿sim は、ＰＶ−ＳＰによって求めることができる。 Overshoot OS_sim can be determined by the PV-SP.
第１のシミュレーション演算部１７と第１の評価関数演算部１８とは以上のような経過時間Ｔ＞０における第１のシミュレーション処理と第１の評価関数処理とを、ステップ２０５においてＴ≧Ｔsim が成立するまで一定の周期毎に繰り返し実行する。 A first simulation process and the first evaluation function process in the first simulation unit 17 and the elapsed time T> 0 as described above the first evaluation function calculation unit 18, the T ≧ Tsim in step 205 repeatedly executed every constant period to be established.
次に、第１のシミュレーション演算部１７は、ステップ２０５においてＴ≧Ｔsim が成立すると第１のシミュレーション処理が終了したと判断し、操作量維持時間ｄＴｍｖがとり得る全ての値についてステップ２０１〜２０５の処理が終了したかどうかを判定する（ステップ２０６）。 Next, a first simulation unit 17 determines that the first simulation process when T ≧ Tsim is established in step 205 has been completed for all of the possible values ​​by the operation amount holding time dTmv steps 201-205 processing it is determined whether or not been completed (step 206). 操作量維持時間ｄＴｍｖがとり得る全ての値についてステップ２０１〜２０５の処理が終了した場合には、ステップ２０７に進み、終了していない場合には、ステップ２０１に戻って操作量維持時間ｄＴｍｖの新たな値を操作量維持時間探索演算部１９に生成させる。 When the processing of step 201 to 205 for all values ​​of the operation amount holding time dTmv can take has been finished, the process proceeds to step 207, if it is not finished, a new manipulated variable maintenance time dTmv returns to step 201 to generate a value to the operation amount holding time search operation part 19. こうして、操作量維持時間ｄＴｍｖがとり得る全ての値についてステップ２０１〜２０５の処理が実行される。 Thus, the process of step 201 through 205 are performed for all possible values ​​the operation amount holding time DTmv.
操作量維持時間ｄＴｍｖがとり得る全ての値についてステップ２０１〜２０５の処理が終了した場合、操作量維持時間探索演算部１９は、第１の評価関数値比較処理を実行して、最小の評価関数値Ｇ＿min を与える操作量維持時間ｄＴｍｖを抽出し（ステップ２０７）、理想応答波形登録処理部２０は、抽出された操作量維持時間ｄＴｍｖに対応する第１のシミュレーションの結果を理想の制御応答特性として理想制御結果記憶部２６に登録する（ステップ２０８）。 If all of the values ​​the operation amount holding time dTmv can take the process of step 201 through 205 is completed, the operation amount holding time search operation part 19 executes the first evaluation function value comparison processing, the minimum evaluation function extract the operation amount holding time dTmv give value G_min (step 207), the ideal response waveform registration process unit 20, the result of the first simulation corresponding to the extracted operation amount holding time dTmv as a control response characteristic of an ideal registering the ideal control result storage unit 26 (step 208).
第１のシミュレーションでは、経過時間Ｔ（０＜Ｔ≦Ｔsim ）における制御量ＰＶを演算して、この経過時間Ｔと制御量ＰＶとをシミュレーションの結果としてシミュレーション演算部１７に記憶する。 In the first simulation, calculates the controlled variable PV in the elapsed time T (0 <T ≦ Tsim), stores the elapsed time T and the controlled variable PV to the simulation unit 17 as a result of the simulation. したがって、シミュレーション演算部１７に記憶された第１のシミュレーションの結果のうち、抽出された操作量維持時間ｄＴｍｖに対応する結果を理想制御結果記憶部２６に登録すればよい。 Therefore, among the first simulation results stored in the simulation calculation section 17, the results corresponding to the extracted operation amount holding time dTmv may be registered in the ideal control result storage unit 26.
図７は、操作量維持時間探索演算部１９の理想過渡応答軌道確定処理を説明するための図である。 Figure 7 is a diagram for explaining an ideal transient response trajectory determination processing of the operation amount holding time search operation part 19. 図７（ａ）のような波形の操作量ＭＶを制御対象に与えた第１のシミュレーションの結果は図７（ｂ）である。 FIGS. 7 (a) a first simulation result such gave manipulated variable MV waveforms controlled object as is FIG 7 (b). 図７（ｂ）の場合、オーバーシュートが全く発生しておらず、制御量ＰＶが設定値ＳＰ２に緩やかに接近しており、制御の即応性を満たしていない。 For FIG. 7 (b), the overshoot is not generated at all, the controlled variable PV are gently approach the set point SP2, it does not meet the responsiveness of the control. したがって、理想の制御応答特性としては不適切である。 Therefore, it is unsuitable as a control response characteristic of an ideal.
図７（ｃ）のような波形の操作量ＭＶを制御対象に与えた第１のシミュレーションの結果は図７（ｄ）である。 Figure 7 a first simulation result such gave manipulated variable MV waveforms controlled object as (c) is 7 (d). 図７（ｄ）の場合、オーバーシュートが大きく、過剰な制御応答になっており、理想の制御応答特性としては不適切である。 For FIG. 7 (d), the overshoot is large, has become excessive control response, it is unsuitable as a control response characteristic of an ideal.
図７（ｅ）のような波形の操作量ＭＶを制御対象に与えた第１のシミュレーションの結果は図７（ｆ）である。 Figure 7 (e) a first simulation result such gave manipulated variable MV waveforms controlled object as is FIG 7 (f). 図７（ｆ）の場合、図示しない程度の微小なオーバーシュートが発生しており、制御の即応性を満たし、かつオーバーシュートを適度に抑制した理想的な応答波形となっている。 In FIG. 7 (f), very small overshoot as not shown and is generated, satisfy the readiness of the control, and have an ideal response waveform moderately suppressed overshooting. 図７（ｂ）や図７（ｄ）に比べて図７（ｆ）の場合が評価関数値Ｇが最も小さく、０に近くなる。 Figure 7 (b) and the case shown in FIG. 7 (f) the evaluation function value G is the smallest as compared to FIG. 7 (d), the closer to zero. したがって、図７（ｆ）の制御量ＰＶの軌道が理想の制御応答特性として理想制御結果記憶部２６に登録される。 Thus, the trajectory of the controlled variable PV shown in FIG. 7 (f) is registered in the ideal control result storage unit 26 as a control response characteristic of an ideal.
なお、図７（ｄ）からも明らかなように、第１のシミュレーション中は時間Ｔの経過に伴ってオーバーシュート量ＯＳ＿sim も変化する。 As is clear from FIG. 7 (d), the in the first simulation also changes overshoot amount OS_sim over time T. オーバーシュート量ＯＳ＿sim として最終的に採用する値は、その絶対値が最大になったときの値である。 The value to be finally adopted as overshoot amount OS_sim is a value when the absolute value becomes maximum. したがって、ステップ２０４で算出する第１の評価関数値Ｇの値も時間Ｔの経過に伴って変化するが、評価関数値Ｇとして最終的に採用する値は、オーバーシュート量ＯＳ＿sim の絶対値が最大になったときの値である。 Maximum Therefore, the first value of the evaluation function value G also varies with the passage of time T is calculated in step 204, the value to be finally adopted as the evaluation function value G, the absolute value of the overshoot amount OS_sim is is the value of when it becomes. 評価関数値Ｇの最終的な値を求めるためには、ステップ２０４の算出値が以前に採用した評価関数値Ｇの値を超えた場合のみ、算出値を新たな評価関数値Ｇとして採用し、算出値が以前に採用した評価関数値Ｇ以下の場合には、算出値を廃棄するようにすればよい。 To determine the final value of the evaluation function value G only when the calculated value in step 204 exceeds the value of the evaluation function value G employing previously adopted calculated value as a new evaluation function value G, when the calculated value is less than the evaluation function value G employing previously, it may be a calculated value to discard.
次に、ＰＩＤパラメータ探索演算部２８は、第１の実施の形態で説明したＰＩＤパラメータ生成処理を行い（ステップ２０９）、第２のシミュレーション演算部２５は、第２の初期設定処理を行う（ステップ２１０）。 Then, PID parameter search operation part 28 performs a PID parameter generation processing explained in the first embodiment (step 209), the second simulation unit 25 performs the second initialization process (step 210). この第２の初期設定処理は、第１の実施の形態で説明した初期設定処理と同じである。 This second initialization process is the same as the initial setting processing described in the first embodiment.
続いて、第２のシミュレーション演算部２５は、経過時間Ｔ＝０における第２のシミュレーション処理を行う（ステップ２１１）。 Subsequently, the second simulation unit 25 performs the second simulation process in the elapsed time T = 0 (step 211). この経過時間Ｔ＝０の第２のシミュレーション処理は、第１の実施の形態で説明した経過時間Ｔ＝０のシミュレーション処理と同じである。 Second simulation process the passed time T = 0 is the same as the simulation process of the elapsed time T = 0 as described in the first embodiment.
第２のシミュレーション処理の実行後、シミュレーション演算部２５は、経過時間ＴがＴsim に達したかどうかを判定し（ステップ２１３）、経過時間ＴがＴsim に達していない場合には、第２のシミュレーション処理が終了していないと判断して、ステップ２１１に戻って、経過時間Ｔ＞０における第２のシミュレーション処理を行う。 After execution of the second simulation process, the simulation calculation section 25, the elapsed time T is determined whether reached Tsim (step 213), if the elapsed time T has not reached the Tsim the second simulation it is determined that processing has not ended, the process returns to step 211, performing a second simulation process in the elapsed time T> 0. この経過時間Ｔ＞０の第２のシミュレーション処理は、第１の実施の形態で説明した経過時間Ｔ＞０のシミュレーション処理と同じである。 Second simulation process the passed time T> 0 is the same as the elapsed time T> 0 of the simulation process described in the first embodiment. 続いて、第２の評価関数演算部２７は、第２の評価関数値Ｆを算出する第２の評価関数処理を実行する（ステップ２１２）。 Subsequently, the second evaluation function calculation unit 27 executes a second evaluation function processing of calculating a second evaluation function value F (step 212). この第２の評価関数処理は、第１の実施の形態で説明した評価関数処理と同じである。 The second evaluation function processing is the same as the evaluation function processing described in the first embodiment.
次に、第２のシミュレーション演算部２５は、ステップ２１３においてＴ≧Ｔsim が成立すると第２のシミュレーション処理が終了したと判断し、ＰＩＤパラメータがとり得る全ての組み合わせについてステップ２０９〜２１３の処理が終了したかどうかを判定する（ステップ２１４）。 Next, the second simulation unit 25 determines that the second simulation process when T ≧ Tsim is established in step 213 has been completed, for all combinations of PID parameters can take the process of step 209 to 213 is finished It determines whether or not the (step 214). ＰＩＤパラメータがとり得る全ての組み合わせについてステップ２０９〜２１３の処理が終了した場合には、ステップ２１５に進み、終了していない場合には、ステップ２０９に戻って比例帯Ｐｂと積分時間Ｔｉと微分時間Ｔｄとの新たな組み合わせをＰＩＤパラメータ探索演算部２８に生成させる。 If for all combinations of PID parameters can take the process of step 209 to 213 is completed, the process proceeds to step 215, if it is not finished, the differential time and proportional band Pb and integral time Ti returns to step 209 to produce a new combination of Td to PID parameter search operation part 28.
ＰＩＤパラメータがとり得る全ての組み合わせについてステップ２０９〜２１３の処理が終了した場合、ＰＩＤパラメータ探索演算部２８は、第２の評価関数値比較処理を実行して、最小の評価関数値Ｆ＿min を与える比例帯Ｐｂと積分時間Ｔｉと微分時間Ｔｄとの組み合わせを抽出し（ステップ２１５）、抽出した比例帯Ｐｂと積分時間Ｔｉと微分時間Ｔｄとの組み合わせをパラメータ調整結果として採用する（ステップ２１６）。 If for all combinations of PID parameters can take the process of step 209 to 213 is completed, PID parameters search operation part 28 executes a second evaluation function value comparison processing, providing the minimum evaluation function value F_min proportional extracting a combination of band Pb and integral time Ti and derivative time Td (step 215), extracted with proportional band Pb and integral time Ti to adopt a combination of derivative time Td as a parameter adjustment result (step 216).
本実施の形態によれば、制御対象に応答条件変数として規定された操作量上限値ＭＶＨあるいは操作量下限値ＭＶＬを操作量維持時間ｄＴｍｖの間だけ与えて制御対象の過渡状態を模擬する第１のシミュレーションを行い、第１のシミュレーションの結果と理想応答結果との差異を第１の評価関数値Ｇとして与え、第１の評価関数値Ｇが最適な値に近づくように第１のシミュレーションを繰り返して理想の制御応答特性を求め、この理想の制御応答特性を理想制御結果記憶部２６に登録して、第１の実施の形態で説明したＰＩＤパラメータの探索を実行するようにしたので、制御に関する専門的知識をユーザに要求することなく、最適なＰＩＤパラメータの調整を実現することができる。 According to this embodiment, first to simulate the transient state of the controlled object is given a defined manipulated variable upper limit MVH or manipulated variable lower limit MVL as a response condition variable to the control object only during the operation amount holding time DTmv 1 perform the simulation, give a difference between the result and the ideal response results of the first simulation as the first evaluation function value G, the first evaluation function value G is repeated first simulation so as to approach the optimal value seek control response characteristic of an ideal Te, register the control response characteristics of the ideal the ideal control result storage unit 26, since as to perform a search of PID parameters described in the first embodiment, the control related to without requiring expert knowledge to the user, it is possible to realize the adjustment of optimum PID parameters.
なお、本実施の形態は、ＯＳが０以下にならないことを想定したものであり、応答時間を第１の評価関数に加えてもよい。 Note that this embodiment is obtained by assuming that the OS does not become zero or less, it may be added to the response time to the first evaluation function. ＯＳ＿sim ＝ＯＳという評価のみでは、制御量ＰＶが設定値ＳＰ２に緩やかに近づく図７（ｂ）のような場合でも、第１の評価関数値Ｇが最適値となってしまうことがあるので、評価関数値Ｇが最適となる第１のシミュレーションの結果が多数出現し、理想の制御応答特性を１つに絞り込めない可能性がある。 OS_sim = alone evaluation of OS, even when the controlled variable PV is as shown in FIG. 7 (b) to approach gradually to the set value SP2, since the first evaluation function value G may become an optimum value, evaluation first simulation result for which the function value G is optimized appeared many, may not narrow the control response characteristics of the ideal one. そこで、応答時間最小という評価を第１の評価関数に加えることにより、評価関数値Ｇが最適となる第１のシミュレーションの結果の中から真に最適な結果を抽出することができ、理想の制御応答特性を１つに絞り込むことができる。 Therefore, by adding the evaluation of the response time minimum first evaluation function, it is possible to evaluate the function value G to extracts a truly optimum result from the results of the first simulation for the optimization, the ideal control it can be narrowed down response to one. これにより、制御量ＰＶが設定値ＳＰ２に緩やかに近づくケースを理想の制御応答特性として採用する誤った最適化を回避することができる。 Thus, the controlled variable PV can be avoided erroneous optimized to employ a case which approaches slowly the setpoint SP2 as the control response characteristic of an ideal.
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。 Next, a description will be given of a third embodiment of the present invention. 図８は本発明の第３の実施の形態となるＰＩＤパラメータ調整装置の構成を示すブロック図、図９は図８のＰＩＤパラメータ調整装置の動作を示すフローチャートである。 Figure 8 is a third block diagram showing the configuration of a PID parameter adjustment apparatus as a embodiment of the present invention, FIG. 9 is a flowchart showing the operation of the PID parameter adjustment apparatus of FIG.
本実施の形態のＰＩＤパラメータ調整装置は、モデル記憶部１の数式モデルによって表される制御対象に一定振幅の操作量を与えて制御対象の応答からＰＩＤパラメータの推定値を算出するオートチューニングシミュレーション処理を実行するオートチューニング演算部９と、ＰＩＤパラメータの推定値に基づきＰＩＤパラメータの探索範囲を確定してＰＩＤパラメータ探索演算部８に設定するＰＩＤパラメータ探索範囲設定部１０とを、第１の実施の形態のＰＩＤパラメータ調整装置に追加したものである。 PID parameter adjustment apparatus of the present embodiment, the auto-tuning simulation process of calculating the estimated value of the PID parameter from the response of the controlled system is given an amount of operation of constant amplitude to the control object that is represented by the mathematical model of the model storage unit 1 to perform an auto-tuning operation unit 9, and a PID parameter search range setting unit 10 for setting to confirm the search range of the PID parameters based on the estimated value of the PID parameter PID parameter search operation part 8, the first embodiment it is obtained by adding the PID parameter adjustment apparatus of the invention.
オートチューニング演算部９は、操作量出力処理と偏差極値検出処理と切換経過時間検出処理とＰＩＤパラメータ推定値算出処理とからなるオートチューニングシミュレーション処理を実行する。 Automatic tuning operation unit 9 executes the automatic tuning simulation process comprising the manipulated variable output processing and deviation extreme value detection process and the switching elapsed time detecting process and the PID parameter estimation value calculation process.
図９のステップ３０１の操作量出力処理において、オートチューニング演算部９は、Ｋｐ＞０の場合、式（１３）の処理を実行し、Ｋｐ＜０の場合、式（１４）の処理を実行する。 In manipulated variable output process in step 301 in FIG. 9, the auto-tuning operation unit 9 in the case of Kp> 0, it executes the process of equation (13), the case of Kp <0, executes the process of formula (14) .
ｉｆ ＳＰ−ＰＶ＞０ ｔｈｅｎ ＭＶ＝ＭＶＨ ｅｌｓｅ ＭＶ＝ＭＶＬ if SP-PV> 0 then MV = MVH else MV = MVL
ｉｆ ＳＰ−ＰＶ＞０ ｔｈｅｎ ＭＶ＝ＭＶＬ ｅｌｓｅ ＭＶ＝ＭＶＨ if SP-PV> 0 then MV = MVL else MV = MVH
式（１３）は、設定値ＳＰが制御量ＰＶより大きい場合、操作量ＭＶを操作量上限値ＭＶＨとし、設定値ＳＰが制御量ＰＶ以下の場合、操作量ＭＶを操作量下限値ＭＶＬとすることを意味している。 Equation (13) is greater than the set value SP is the controlled variable PV, an manipulated variable MV to the operation amount upper limit value MVH, if the set point SP is less controlled variable PV, the manipulated variable MV and the operation amount lower limit MVL which means that. また、式（１４）は、設定値ＳＰが制御量ＰＶより大きい場合、操作量ＭＶを操作量下限値ＭＶＬとし、設定値ＳＰが制御量ＰＶ以下の場合、操作量ＭＶを操作量上限値ＭＶＨとすることを意味している。 Further, equation (14) is greater than the set value SP is the controlled variable PV, an manipulated variable MV to the operation amount lower limit MVL, if the set point SP is less controlled variable PV, an operation amount MV operation amount upper limit value MVH which means that the.
図１０はオートチューニング演算部９の偏差極値検出処理および切換経過時間検出処理（ステップ３０２）の詳細を示すフローチャート、図１１は偏差極値検出処理および切換経過時間検出処理を説明するための図である。 Figure 10 is a flowchart showing details of the deviation extreme detection processing and switching elapsed time detection processing of the auto-tuning operation unit 9 (step 302), FIG. 11 is a diagram for explaining the deviation extreme detection processing and switching elapsed time detecting process it is.
まず、オートチューニング演算部９は、式（８）により制御量ＰＶを演算して、ＳＰ−ＰＶを偏差Ｅｒとし（図１０ステップ５０１）、次式が成立するかどうかを判定する（ステップ５０２）。 First, the auto-tuning operation unit 9 calculates the controlled variable PV by Equation (8), the SP-PV and deviation Er (Figure 10 step 501), determines whether the following equation holds (step 502) .
｜Ｅｒ｜＞｜Ｅｒｍａｘ｜ ・・・（１５） | Er |> | Ermax | ··· (15)
式（１５）において、Ｅｒｍａｘは偏差の最大値で、初期値は０である。 In the formula (15), Ermax is the maximum value of the deviation, the initial value is 0. オートチューニング演算部９は、式（１５）が成立する場合、Ｅｒｍａｘ＝Ｅｒ、すなわち現在の偏差Ｅｒを最大偏差Ｅｒｍａｘとする（ステップ５０３）。 Auto tuning calculation unit 9, if the expression (15) holds, Ermax = Er, that is, the maximum deviation Ermax the current deviation Er (step 503).
次に、オートチューニング演算部９は、偏差Ｅｒの正負が切り換わったかどうかを次式により判定する（ステップ５０４）。 Next, the auto-tuning operation unit 9 determines whether the switched positive and negative deviations Er by the following equation (step 504).
ＥｒＥｒ０＜０ ・・・（１６） ErEr0 <0 ··· (16)
ここで、Ｅｒ０は１周期前の偏差である。 Here, Er0 is deviation of the previous cycle. 式（１６）が不成立の場合は、偏差極値検出が完了していないと判断して、ステップ３０１に戻る。 If the expression (16) is not satisfied, it is determined that the deviation extreme detection is not completed, the flow returns to step 301.
図９のステップ３０１と３０２（ステップ５０１〜５０４）の処理が１周期ごとに繰り返されると、偏差Ｅｒの増大に伴って最大偏差Ｅｒｍａｘが更新される。 When the process of step 301 and 302 (step 501 to 504) of FIG. 9 is repeated for each cycle, the maximum deviation Ermax is updated with increasing deviation Er. そして、図１１の時刻ｔ１になると、式（１６）が成立する。 Then, at time t1 of FIG. 11, Equation (16) holds.
式（１６）が成立したとき、オートチューニング演算部９は、Ｅｒ１＝Ｅｒｍａｘ、すなわち最大偏差Ｅｒｍａｘを第１の極値偏差Ｅｒ１とする。 When Equation (16) is satisfied, auto-tuning calculation unit 9, Er1 = Ermax, i.e. the maximum deviation Ermax the first extreme deviation Er1. また、オートチューニング演算部９は、前回式（１６）が成立した時刻から最大偏差Ｅｒｍａｘが更新された最新時刻までの時間を第１の操作量切換経過時間Ｔｈ１とする（ステップ５０５）。 Also, the auto-tuning operation unit 9, the previous equation (16) the time until the latest time the first operation amount switching elapsed time Th1 maximum deviation Ermax is updated from time was established (step 505). なお、式（１６）が初めて成立した場合には、第１の操作量切換経過時間Ｔｈ１を０とする。 In the case where formula (16) was first established, and the first operation amount switching elapsed time Th1 0.
次に、オートチューニング演算部９は、偏差極値検出完了条件が成立したかどうかを判定する（ステップ５０６）。 Next, the auto-tuning operation unit 9 determines whether the deviation extreme detection completion condition is satisfied (step 506). 本実施の形態では、制御量ＰＶの極値を４つ検出することを偏差極値検出完了条件とする。 In this embodiment, the deviation extreme detection completion condition that four detecting extreme values ​​of the controlled variable PV. ここでは、制御量ＰＶの極値を１つ検出しただけなので、偏差極値検出が完了していないと判断し、最大偏差Ｅｒｍａｘを０に初期化して（ステップ５０７）、ステップ３０１に戻る。 Here, since only the extreme values ​​of the controlled variable PV detected one, it is determined that the deviation extreme detection is not completed, and initializes the maximum deviation Ermax to 0 (step 507), it returns to step 301.
ステップ３０１と３０２（ステップ５０１〜５０４）の処理を１周期ごとに繰り返し、図１１の時刻ｔ３になると、式（１６）が再び成立する。 Step 301 and repetition 302 processes (step 501 to 504) to each cycle, at time t3 in FIG. 11, Equation (16) is again satisfied. 式（１６）が成立したとき、オートチューニング演算部９は、Ｅｒ２＝Ｅｒ１、Ｅｒ１＝Ｅｒｍａｘ、Ｔｈ２＝Ｔｈ１、すなわち第１の極値偏差Ｅｒ１の値を第２の極値偏差Ｅｒ２に代入し、最大偏差Ｅｒｍａｘを新たな第１の極値偏差Ｅｒ１とし、第１の操作量切換経過時間Ｔｈ１の値を第２の操作量切換経過時間Ｔｈ２に代入する。 When Equation (16) is satisfied, auto-tuning operation unit 9 substitutes the Er2 = Er1, Er1 = Ermax, Th2 = Th1, i.e. the value of the first extreme deviation Er1 second extreme deviation Er2, the maximum deviation Ermax as a new first extreme deviation Er1, substitutes the value of the first operation amount switching elapsed time Th1 on the second operation amount switching elapsed time Th2. さらに、オートチューニング演算部９は、前回式（１６）が成立した時刻ｔ１から最大偏差Ｅｒｍａｘが更新された最新時刻ｔ２までの時間を新たな第１の操作量切換経過時間Ｔｈ１とする（ステップ５０５）。 Furthermore, the auto-tuning operation unit 9, the previous equation (16) is the latest time the first operation amount switching elapsed time Th1 time a new up t2 of maximum deviation Ermax is updated from time t1 been established (step 505 ).
次に、オートチューニング演算部９は、偏差極値検出完了条件が成立したかどうかを判定する（ステップ５０６）。 Next, the auto-tuning operation unit 9 determines whether the deviation extreme detection completion condition is satisfied (step 506). ここでは、制御量ＰＶの極値を２つ検出しただけなので、偏差極値検出が完了していないと判断し、最大偏差Ｅｒｍａｘを０に初期化して（ステップ５０７）、ステップ３０１に戻る。 In this case, since the extreme values ​​of the controlled variable PV only detected two, it is determined that the deviation extreme detection is not completed, and initializes the maximum deviation Ermax to 0 (step 507), it returns to step 301.
ステップ３０１と３０２の処理を１周期ごとに繰り返し、図１１の時刻ｔ５になると、式（１６）が再び成立する。 Step 301 and iteration 302 for each cycle, at time t5 in FIG. 11, Equation (16) is again satisfied. 式（１６）が成立したとき、オートチューニング演算部９は、Ｅｒ３＝Ｅｒ２、Ｅｒ２＝Ｅｒ１、Ｅｒ１＝Ｅｒｍａｘ、Ｔｈ２＝Ｔｈ１、すなわち第２の極値偏差Ｅｒ２の値を第３の極値偏差Ｅｒ３に代入し、第１の極値偏差Ｅｒ１の値を第２の極値偏差Ｅｒ２に代入し、最大偏差Ｅｒｍａｘを新たな第１の極値偏差Ｅｒ１とし、第１の操作量切換経過時間Ｔｈ１の値を第２の操作量切換経過時間Ｔｈ２に代入する。 When Equation (16) is satisfied, auto-tuning calculation unit 9, Er3 = Er2, Er2 = Er1, Er1 = Ermax, Th2 = Th1, i.e. the value of the second extreme deviation Er2 third extreme deviation Er3 substituted into the value of the first extreme deviation Er1 substituted into the second extreme deviation Er2, the maximum deviation Ermax as a new first extreme deviation Er1, the first operation amount switching elapsed time Th1 to assign a value to the second operation amount switching elapsed time Th2. さらに、オートチューニング演算部９は、前回式（１６）が成立した時刻ｔ３から最大偏差Ｅｒｍａｘが更新された最新時刻ｔ４までの時間を新たな第１の操作量切換経過時間Ｔｈ１とする（ステップ５０５）。 Furthermore, the auto-tuning operation unit 9, the previous equation (16) is the first operation amount switching elapsed time Th1 new time to the latest time t4 when the maximum deviation Ermax is updated from time t3 been established (step 505 ).
次に、オートチューニング演算部９は、偏差極値検出完了条件が成立したかどうかを判定する（ステップ５０６）。 Next, the auto-tuning operation unit 9 determines whether the deviation extreme detection completion condition is satisfied (step 506). ここでは、制御量ＰＶの極値を３つ検出しただけなので、偏差極値検出が完了していないと判断し、最大偏差Ｅｒｍａｘを０に初期化して（ステップ５０７）、ステップ３０１に戻る。 Here, since only the extreme 3 detects the control amount PV, it determines that the deviation extreme detection is not completed, and initializes the maximum deviation Ermax to 0 (step 507), returns to step 301.
ステップ３０１と３０２の処理を１周期ごとに繰り返し、図１１の時刻ｔ７になると、式（１６）が再び成立する。 Step 301 and iteration 302 for each cycle, at time t7 in FIG. 11, Equation (16) is again satisfied. 式（１６）が成立したとき、オートチューニング演算部９は、Ｅｒ３＝Ｅｒ２、Ｅｒ２＝Ｅｒ１、Ｅｒ１＝Ｅｒｍａｘ、Ｔｈ２＝Ｔｈ１とし、前回式（１６）が成立した時刻ｔ５から最大偏差Ｅｒｍａｘが更新された最新時刻ｔ６までの時間を新たな第１の操作量切換経過時間Ｔｈ１とする（ステップ５０５）。 When Equation (16) is satisfied, auto-tuning calculation unit 9, and Er3 = Er2, Er2 = Er1, Er1 = Ermax, Th2 = Th1, the maximum deviation Ermax is updated from time t5 to the previous formula (16) is satisfied time to the latest time t6 is referred to as first operation amount switching elapsed time Th1 new and (step 505).
次に、オートチューニング演算部９は、偏差極値検出完了条件が成立したかどうかを判定する（ステップ５０６）。 Next, the auto-tuning operation unit 9 determines whether the deviation extreme detection completion condition is satisfied (step 506). ここでは、制御量ＰＶの極値を４つ検出し終えたので、偏差極値検出が完了したと判断し、最大偏差Ｅｒｍａｘを０に初期化して（ステップ５０７）、ステップ３０３に進む。 Here, since the finished four detecting extreme values ​​of the controlled variable PV, determines that the deviation extreme detection is completed, initializes the maximum deviation Ermax to 0 (step 507), the process proceeds to step 303.
以上のように、操作量出力処理、偏差極値検出処理および切換経過時間検出処理を一定の周期毎に繰り返し実行して、偏差極値検出完了条件が成立すると、オートチューニングシミュレーションを終了する。 As described above, the operation amount output process, repeatedly executes the deviation extreme detection processing and switching elapsed time detecting process for each constant period, the deviation extreme detection completion condition is satisfied, and ends the automatic tuning simulation. なお、図１１からも分かるように、ＰＩＤパラメータの算出に必要な制御量ＰＶの極値は本来３つであるが、最初の極値はパラメータ算出にとって不適切な値の可能性があるので、制御量ＰＶの極値を４つ検出している。 As can be seen from FIG. 11, but extreme values ​​of the controlled variable PV required for calculating the PID parameter is three originally, the first extreme there is a possibility of incorrect values ​​for parameter calculation, are four detecting extreme values ​​of the controlled variable PV.
オートチューニングシミュレーションの終了後、オートチューニング演算部９は、ＰＩＤパラメータの推定値、すなわち比例帯の推定値Ｐｂｘ、積分時間の推定値Ｔｉｘおよび微分時間の推定値Ｔｄｘを次式のように算出する（ステップ３０３）。 After completion of automatic tuning simulation, automatic tuning calculation unit 9, the estimated value of the PID parameter, i.e. estimates Pbx the proportional band, an estimate Tdx estimates Tix and derivative time of the integration time is calculated by the following equation ( step 303).
Ｐｂｘ＝１００｜Ｅｒ１−Ｅｒ２｜／（０．９｜ＭＶＨ−ＭＶＬ｜） ・・（１７） Pbx = 100 | Er1-Er2 | / (0.9 | MVH-MVL |) ·· (17)
Ｔｉｘ＝Ｔｈ１＋Ｔｈ２ ・・・（１８） Tix = Th1 + Th2 ··· (18)
Ｔ＝０．２１（Ｔｈ１＋Ｔｈ２） ・・・（１９） T = 0.21 (Th1 + Th2) ··· (19)
ＰＩＤパラメータ探索範囲設定部１０は、算出された比例帯の推定値Ｐｂｘ、積分時間の推定値Ｔｉｘおよび微分時間の推定値Ｔｄｘに基づいてＰＩＤパラメータ探索演算部８によるＰＩＤパラメータの探索範囲を以下のように設定する（ステップ３０４）。 PID parameter search range setting unit 10, the calculated proportional band estimate Pbx, integration time estimates Tix and PID parameters by PID parameter search operation part 8 based on the estimated value Tdx of derivative time search range of less set to (step 304).
０．５Ｐｂｘ＜Ｐｂ＜２Ｐｂｘ ・・・（１９） 0.5Pbx <Pb <2Pbx ··· (19)
０．５Ｔｉｘ＜Ｔｉ＜２Ｔｉｘ ・・・（２０） 0.5Tix <Ti <2Tix ··· (20)
０＜Ｔｄ＜４Ｔｄｘ ・・・（２１） 0 <Td <4Tdx ··· (21)
このＰＩＤパラメータ探索演算部８に対する設定は、前述の比例帯Ｐｂがとり得る範囲０＜Ｐｂ＜Ｐｂ＿max を式（１９）に設定し直すことを意味し、積分時間Ｔｉがとり得る範囲０＜Ｔｉ＜Ｔｉ＿max を式（２０）に設定し直すことを意味し、微分時間Ｔｄがとり得る範囲０＜Ｔｄ＜Ｔｄ＿max を式（２１）に設定し直すことを意味している。 Set against this PID parameter search operation part 8 means that reset the range 0 <Pb <Pb_max which can take proportional band Pb described above in equation (19), integral time Ti can take a range 0 <Ti < It means that a reset to the formula (20) Ti_max, has a range 0 <Td <Td_max which can take derivative time Td means that reset the equation (21).
ＰＩＤパラメータの探索範囲の設定後、モデル記憶部１、ＰＩＤコントローラ記憶部２、制約条件記憶部３、シミュレーション仕様記憶部４、シミュレーション演算部５、評価関数演算部７およびＰＩＤパラメータ探索演算部８が第１の実施の形態で説明した処理を実行する。 After setting the search range of PID parameters, the model storage unit 1, PID controller storage unit 2, the constraint condition storing unit 3, the simulation specifications storage unit 4, the simulation calculation section 5, the evaluation function calculating unit 7 and the PID parameter search operation part 8 It executes the processing described in the first embodiment. 図９のステップ３０５〜３１２の処理は、図２のステップ１０１〜１０８と同じである。 Processing of step 305 to 312 in FIG. 9 are the same as steps 101 to 108 in FIG. 2.
本実施の形態では、操作量振幅が一定のリミットサイクルを発生させてＰＩＤパラメータを調整するリミットサイクルオートチューニング方法をシミュレーションにより実施してＰＩＤパラメータの調整結果を推定し、推定したＰＩＤパラメータ値の周辺に探索範囲を絞り込んで、第１の実施の形態の処理を実行する。 In the present embodiment, to estimate the adjustment result of the PID parameters was performed by simulation limit cycle autotuning method manipulated variable amplitude adjusting PID parameters by generating a constant limit cycle, the peripheral of the estimated PID parameter values to narrow down the search range, to execute the processing in the first embodiment. これにより、本実施の形態では、最適なＰＩＤパラメータの探索に要する時間を第１の実施の形態に比べて削減することができる。 Thus, in this embodiment, it can be reduced as compared with the time required for searching the optimal PID parameters to the first embodiment.
なお、本実施の形態では、オートチューニング演算部９およびＰＩＤパラメータ探索範囲設定部１０を第１の実施の形態のＰＩＤパラメータ調整装置に追加したが、これらを第２の実施の形態のＰＩＤパラメータ調整装置に追加して、ＰＩＤパラメータの探索範囲をＰＩＤパラメータ探索演算部２８に設定するようにしてもよい。 In the present embodiment, has been added auto-tuning operation unit 9 and the PID parameter search range setting unit 10 to the PID parameter adjustment apparatus of the first embodiment, PID parameter adjustment of these second embodiment in addition to the device, it may be set a search range of PID parameters in the PID parameter search operation part 28.
また、第１の実施の形態〜第３の実施の形態で説明したＰＩＤパラメータ調整装置は、演算装置、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータとこれらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。 Also, PID parameter adjustment device described in the first embodiment to third embodiment, computing device, be realized by a program for controlling a computer and these hardware resources having a storage device and an interface it can.
本発明は、ＰＩＤ等のコントローラのパラメータ調整に適用することができる。 The present invention can be applied to the parameter adjustment of the controller such as PID.
本発明の第１の実施の形態となるＰＩＤパラメータ調整装置の構成を示すブロック図である。 Is a block diagram showing the configuration of a PID parameter adjustment device according to the first embodiment of the present invention. 図１のＰＩＤパラメータ調整装置の動作を示すフローチャートである。 Is a flowchart showing the operation of the PID parameter adjustment apparatus of FIG. 本発明の第１の実施の形態における理想の制御応答特性を模式的に示す図である。 The ideal control response characteristic in the first embodiment of the present invention is a diagram schematically showing. 本発明の第１の実施の形態における制御系のブロック線図である。 It is a block diagram of a control system in the first embodiment of the present invention. 本発明の第２の実施の形態となるＰＩＤパラメータ調整装置の構成を示すブロック図である。 Is a block diagram showing the configuration of a PID parameter adjustment device according to a second embodiment of the present invention. 図５のＰＩＤパラメータ調整装置の動作を示すフローチャートである。 Is a flowchart showing the operation of the PID parameter adjustment apparatus of FIG. 本発明の第２の実施の形態における操作量維持時間探索演算部の理想過渡応答軌道確定処理を説明するための図である。 It is a diagram for explaining the operation amount holding time search operation part ideal transient response trajectory determination processing of the second embodiment of the present invention. 本発明の第３の実施の形態となるＰＩＤパラメータ調整装置の構成を示すブロック図である。 Is a block diagram showing the configuration of a PID parameter adjustment device according to a third embodiment of the present invention. 図８のＰＩＤパラメータ調整装置の動作を示すフローチャートである。 Is a flowchart showing the operation of the PID parameter adjustment apparatus of FIG. 本発明の第３の実施の形態におけるオートチューニング演算部の偏差極値検出処理および切換経過時間検出処理の詳細を示すフローチャートである。 A third flow chart showing the details of the deviation extreme detection processing and switching elapsed time detection processing of the auto-tuning operation unit in the embodiment of the present invention. 本発明の第３の実施の形態におけるオートチューニング演算部の偏差極値検出処理および切換経過時間検出処理を説明するための図である。 It is a diagram for explaining a third deviation extreme detection processing of the auto-tuning operation unit in the embodiment and the switching elapsed time detecting process of the present invention.
１、２１…モデル記憶部、２、２２…ＰＩＤコントローラ記憶部、３、２３…制約条件記憶部、４…シミュレーション仕様記憶部、５…シミュレーション演算部、６、２６…理想制御結果記憶部、７…評価関数演算部、８…ＰＩＤパラメータ探索演算部、１４…応答条件記憶部、１５…第１のシミュレーション仕様記憶部、１６…理想応答結果記憶部、１７…第１のシミュレーション演算部、１８…第１の評価関数演算部、１９…操作量維持時間探索演算部、２０…理想応答波形登録処理部、２４…第２のシミュレーション仕様記憶部、２５…第２のシミュレーション演算部、２７…第２の評価関数演算部、２８…ＰＩＤパラメータ探索演算部。 1,21 ... model storage unit, 2, 22 ... PID controller storage unit, 3, 23 ... constraint condition storing section, 4 ... simulation specification storage unit, 5 ... simulation unit, 6, 26 ... ideal control result storage unit, 7 ... evaluation function calculating unit, 8 ... PID parameter search operation part, 14 ... response condition storage unit, 15 ... first simulation specification storage unit, 16 ... ideal response result storage unit, 17 ... first simulation unit, 18 ... first evaluation function calculating unit, 19 ... operation amount holding time search operation part, 20 ... ideal response waveform registration processing unit, 24 ... second simulation specification storage unit, 25 ... second simulation unit, 27 ... second the evaluation function calculating unit of, 28 ... PID parameter search computing unit.
制御パラメータに基づく演算を行って操作量を算出するコントローラの前記制御パラメータを調整するパラメータ調整装置であって、 A parameter adjustment apparatus for adjusting the control parameters of the controller which calculates a manipulated variable performs operation based on the control parameter,
制御対象の数式モデルを予め記憶するモデル記憶部と、 A model storage unit for storing in advance mathematical model of the controlled system,
前記コントローラが制御対象を制御するコントローラアルゴリズムを予め記憶するコントローラ記憶部と、 A controller storing unit for previously storing a controller algorithm wherein the controller controls the controlled object,
前記コントローラの動作上の制約条件を予め記憶する制約条件記憶部と、 A restriction condition storage unit for previously storing the operational constraints of the controller,
前記数式モデルによって表される制御対象と前記コントローラアルゴリズムによって表されるコントローラとからなる制御系についてその制御応答を模擬するシミュレーションを、前記制約条件に基づいて行うシミュレーション演算部と、 A simulation to simulate the control response for the control system comprising a controller, represented by the controller algorithm controlled object represented by the mathematical model, a simulation unit that performs, based on the constraints,
前記制御系の理想の制御応答特性を予め記憶する理想制御結果記憶部と、 And the ideal control result storage unit for previously storing a control response characteristic of an ideal of the control system,
前記シミュレーションの結果と前記理想の制御応答特性との近さを示す評価関数値を演算する評価関数演算部と、 An evaluation function calculating unit for calculating an evaluation function value indicating the proximity of the control response characteristics of the ideal result of the simulation,
前記コントローラアルゴリズムの制御パラメータを逐次変更しながら前記シミュレーション演算部に前記シミュレーションを実行させ、前記評価関数値が最適値となる制御パラメータをパラメータ調整結果として採用するパラメータ探索演算部とを備えることを特徴とするパラメータ調整装置。 Characterized in that it comprises said while changing the control parameters of the controller algorithms sequentially to execute the simulation to the simulation unit, parameter search computation unit employing the control parameters the evaluation function value is the optimum value as the parameter adjustment result parameter adjustment device according to.
前記数式モデルによって表される制御対象と前記コントローラアルゴリズムによって表されるコントローラとからなる制御系について理想の制御応答特性を記憶するための理想制御結果記憶部と、 And the ideal control result storage unit for storing a control response characteristic of an ideal for the controlled object and a control system comprising a controller, represented by the controller algorithm as represented by the mathematical model,
前記制御対象に前記制約条件で規定された上限の操作量あるいは下限の操作量を操作量維持時間の間だけ与えて前記制御対象の過渡状態を模擬する第１のシミュレーションを行う第１のシミュレーション演算部と、 First simulation calculation for performing first simulation to simulate the transient state of the controlled object is given only during the stated limit operation amount or the lower limit operation amount of the operation amount holding time in the constraint to the control target and parts,
前記第１のシミュレーションの理想的な結果である理想応答結果を予め記憶する理想応答結果記憶部と、 And ideal response result storage unit for previously storing an ideal response result is an ideal result of the first simulation,
前記第１のシミュレーションの結果と前記理想応答結果との近さを示す第１の評価関数値を演算する第１の評価関数演算部と、 A first evaluation function calculator for calculating a first evaluation function value indicating the proximity of the ideal response results with the results of the first simulation,
前記操作量維持時間を逐次変更しながら前記第１のシミュレーション演算部に前記第１のシミュレーションを実行させ、前記第１の評価関数値が最適値となる操作量維持時間を抽出する操作量維持時間探索演算部と、 Wherein while sequentially changing the operation amount holding time to execute the first simulation to the first simulation unit, the operation amount holding time of extracting the operation amount holding time of the first evaluation function value is the optimum value and search operation part,
前記抽出された操作量維持時間に対応する前記第１のシミュレーションの結果を前記理想の制御応答特性として前記理想制御結果記憶部に登録する理想応答波形登録処理部と、 And the ideal response waveform registration processing section for registering the ideal control result storage unit the result of the first simulation that corresponds to the extracted operation amount holding time as the control response characteristics of the ideal,
前記制御系についてその制御応答を模擬する第２のシミュレーションを、前記制約条件に基づいて行う第２のシミュレーション演算部と、 A second simulation unit for the second simulation which simulates the control response for the control system is performed based on the constraint condition,
前記第２のシミュレーションの結果と前記理想制御結果記憶部に登録された理想の制御応答特性との近さを示す第２の評価関数値を演算する第２の評価関数演算部と、 A second evaluation function calculator for calculating a second evaluation function value indicating the proximity of the control response characteristic of an ideal registered in the result and the ideal control result storage unit of the second simulation,
前記コントローラアルゴリズムの制御パラメータを逐次変更しながら前記第２のシミュレーション演算部に前記第２のシミュレーションを実行させ、前記第２の評価関数値が最適値となる制御パラメータをパラメータ調整結果として採用するパラメータ探索演算部とを備えることを特徴とするパラメータ調整装置。 Parameters wherein while changing the control parameters of the controller algorithms sequentially to execute the second simulation the second simulation unit, employing a control parameter the second evaluation function value is the optimum value as the parameter adjustment result parameter adjustment device characterized by comprising a search operation part.
請求項１または２記載のパラメータ調整装置において、 In the parameter adjustment apparatus of claim 1 or 2, wherein,
前記制御対象に一定振幅の操作量を与えて制御対象の応答から前記制御パラメータの推定値を算出するオートチューニングシミュレーション処理を実行するオートチューニング演算部と、 And the auto-tuning operation unit for executing automatic tuning simulation processing for calculating the estimated value of the control parameter from the response of the controlled system is given an amount of operation of constant amplitude to the control object,
前記制御パラメータの推定値に基づき前記制御パラメータの探索範囲を確定して前記パラメータ探索演算部に設定するパラメータ探索範囲設定部とを備えることを特徴とするパラメータ調整装置。 Parameter adjustment device, characterized in that it comprises a parameter search range setting unit for setting the parameter search operation part to confirm the search range of the control parameter based on the estimated value of the control parameter.
JP2003297252A 2003-08-21 2003-08-21 Pid parameter adjustment apparatus Active JP4223894B2 (en)
US10569035 US7346403B2 (en) 2003-08-21 2004-08-02 Pid parameter adjustment device
CN 200480024024 CN100437396C (en) 2003-08-21 2004-08-02 PID parameter adjustment device
EP20040748186 EP1659461B1 (en) 2003-08-21 2004-08-02 Pid parameter adjustment device
JP2005070940A true true JP2005070940A (en) 2005-03-17
JP4223894B2 JP4223894B2 (en) 2009-02-12
JP2003297252A Active JP4223894B2 (en) 2003-08-21 2003-08-21 Pid parameter adjustment apparatus
WO2006046633A1 (en) * 2004-10-28 2006-05-04 Yamatake Corporation Control object model generation device and generation method
JP2007213483A (en) * 2006-02-13 2007-08-23 Idemitsu Kosan Co Ltd Optimization system and optimization method for pid controller
JP2012173889A (en) * 2011-02-18 2012-09-10 Fuji Electric Co Ltd Control device
JP2015064743A (en) * 2013-09-25 2015-04-09 株式会社Ihi Method of setting value of parameter for adjusting controller exerting multi-variable control
JP6323283B2 (en) * 2014-09-29 2018-05-16 富士通株式会社 Method of determining the parameters, parameter determination program, and an information processing apparatus
JPH07200002A (en) * 1993-12-28 1995-08-04 Canon Inc Feedback controller
US20060224255A1 (en) 2006-10-05 application
Sutton et al. 2012 Dyna-style planning with linear function approximation and prioritized sweeping
Musick et al. 1993 Decision theoretic subsampling for induction on large databases
Lee et al. 2005 Approximate dynamic programming-based approaches for input–output data-driven control of nonlinear processes
US20030153990A1 (en) 2003-08-14 Method and apparatus for tuning a PID controller
US20040181300A1 (en) 2004-09-16 Methods, apparatus and computer program products for adaptively controlling a system by combining recursive system identification with generalized predictive control