JP4706603B2 - フィードバック制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、フィードバック制御方法に関するもので、例えばモータの位置決め制御などのアナログ信号によってリアルタイムに制御対象を操作する制御装置のフィードバック制御方法に関する。

従来のフィードバック制御方法としては、ＰＩＤ制御などのように、制御演算結果を一定の制御サイクルの間連続して出力するようにしたものが知られている（特許文献１〜４参照）。
特開平１１−３１００１号公報 特開平１０−７４１０１号公報 特開平１０−３２９０１号公報 特開平７−６７３５０号公報

従来のフィードバック制御方法では、出力分解能×制御サイクルだけの指令が制御対象に出力されるため、制御偏差や微小振動が発生する。このような振動を抑え、例えば、位置決め精度を向上させるには、速度分解能、位置センサ分解能、制御対象の応答をそれぞれ上げるという対策がある。より具体的には、Ｄ／Ａコンバータの分解能を上げて速度分解能を上げることにより精度を向上させることはできる。しかし、このような分解能を上げる対策はコストが高くなるという問題点がある。

本発明の目的は、低コストで制御精度を向上させることのできるフィードバック制御方法を提供することである。

上記目的を達成するためのフィードバック制御方法は、目標値と、制御対象のフィードバック値とを入力として制御装置により制御出力を演算し、当該制御出力に基づいて前記制御対象を制御する制御モデルのフィードバック制御方法において、前記制御装置から出力される制御出力に制御サイクルと等しい周期を有し且つ制御サイクルより短いパルス幅を有する所定の２値パルスを掛け合わせ、制御サイクルよりも短いパルス幅で制御出力をパルス化するとともに、２値パルスの１周期に対する１である区間の比率に応じて制御ゲインを上昇させることを特徴とする。

本発明によれば、制御出力に制御サイクルと等しい周期を有し且つ制御サイクルより短いパルス幅を有する所定の２値パルスを掛け合わせることで、制御サイクルよりも短いパルス幅の制御出力で制御することになるため、制御対象の応答遅れに由来する行き過ぎが軽減され、且つ、見かけの出力分解能を上げて、高い精度でのフィードバック制御が可能となる。また、制御出力信号にパルスを掛け合わせるという非常に簡単な方法で精度の向上を図ることができるので、高い精度のフィードバック制御を低コストで実現できる。

以下、本発明に係わるフィードバック制御方法を適用した実施形態について図面を参照しながら説明する。

図１は、位置決め制御の装置構成を示すブロック図である。また、図２は、この装置の基本的な制御モデルを示すブロック図である。

図１に示した装置では、制御装置１からサーボアンプ３に電圧で速度指令を出力して、その指示によりサーボアンプ３がモータ５を動作させている。そして、位置センサ７（例えば、光学センサ）がリニアスケール９の値を読み取って位置カウンタ値として現在位置を制御装置１にフィードバックすることにより位置決めを行っている。

このような装置における基本となる制御モデルは、図２に示したとおりである。すなわち、目標位置が入力となり、これに対して、リニアスケール９の情報がフィードバック値として入り、位置偏差が出される。位置偏差からＰＩ制御１１により速度指令が出力され、さらに離散化１３される。そして、離散化１３された速度指令が出力されて、サーボアンプ・駆動系モデル１５に入力され、サーボアンプ・駆動系モデル１５内におけるモータが動作することになる。このとき、離散化１３からの速度指令には外乱１７が加えられる。

サーボアンプ・駆動系モデル１５からは、移動体の速度（ここで移動体は例えばテーブルとすると、そのテーブル速度が移動体の速度となる）が１／Ｓ処理１９されて、さらに離散化２１されて、リニアスケール情報としてもとの目標位置にフィードバックされる。

この制御モデルにおいて、ＰＩ制御１１は、目標位置と現在位置との差分（偏差）を入力として、操作量を出力する。なお、偏差に関する比例（Ｐ）、積分（Ｉ）に対して係数を掛け合わせた合計を操作量とする。偏差の微分（Ｄ）も用いたＰＩＤ制御がより一般的で、「プロセス制御系を中心に現場で最も多く使われているフィードバック制御」と呼ばれる。ただし、ランダムノイズが大きい制御対象などでは微分Ｄの係数をゼロとしたＰＩ制御１１が使われることが多い。

離散化１３は、連続した入力値に対し、ある量子化間隔で離散化した値を出力する。すなわち、離散化１３とは量子化のことである。ここで電圧出力の場合は、Ｄ／Ａボードのｂｉｔ分解能によって量子化間隔が決まる。したがって、Ｄ／Ａコンバータの分解能（ｂｉｔ）を上げれば、それだけ量子化間隔が狭くなり、より細かな制御ができることになる。現在位置検出では、リニアスケール９の分解能で量子化間隔が決まる。例えば、リニアスケール９の分解能が０．１ｍｍだった場合、１．１２ｍｍも１．０９ｍｍも「１．１ｍｍ」と検出されることになる。

サーボアンプ・駆動系モデル１５は、速度指令を入力として、実際の制御対象の速度フィードバック値を出力する。摩擦や慣性の影響で、速度指令に対して応答遅れやずれが生じる。

本実施形態では、このような特性をシンプルな「一次遅れ」で近似した。なお、実際の特性が「二次遅れ」などであっても作用は変わらない。

また、この制御モデルにおいて、外乱１７は、制御対象の状態を変化させる外的要素であり、通常は直接検知できないものである。このような外乱１７は、速度指令（電圧出力）に影響を与えるもので、例えば、電源ノイズ等の外的な要因を意味している。このような、外乱要因は無視することはできないため、本実施形態では、これを、ＤＡボードの出力電圧にのるオフセット電圧を想定して「オフセット外乱」として設定している。

１／Ｓ処理１９は、入力値を積分するものである。したがって、ここでは速度を位置に変換している。

ここでこの制御モデルによるコンピュータシミュレーションの結果について説明する。

シミュレーションの条件としては、例えば、最大速度指令値を１００ｍｍ／ｓ、制御装置１のＤＡコンバータの分解能を１０ｂｉｔとする。この条件で、速度分解能は約０．２ｍ／ｓである。また、その他の条件として、位置センサ７の分解能を０．１μｍ、一次遅れの時定数を１０ｍｓｅｃ、入力に対するオフセット外乱を０．０２ｍｍ／ｓとする。

このとき制御サイクル１ｍｓｅｃ、比例ゲインＫｐ＝８０、積分ゲインＫｉ＝５００でＰＩ制御１１を行う。図３は、上記諸条件によりコンピュータシミュレーションを行った結果を示すグラフである。

このグラフから、１０ｍｍの目標に対して約±０．４μｍの振動が発生することが読み取れる。これはオフセット外乱に対して速度分解能が低いために起こるものと考えられる。

ここで、制御サイクルを０．１ｍｓｅｃにしてコンピュータシミュレーションを行った。図４は、制御サイクルを０．１ｍｓｅｃにしてコンピュータシミュレーションを行った結果を示すグラフである。なお、制御サイクル以外は上記諸条件と同じである。

図４から分かるように、制御サイクルを０．１ｍｓｅｃにすることで、目標一近傍での振幅は約±０．２μｍになる。しかしながら、さらに制御サイクルを上げてコンピュータシミュレーションを実行したが、これ以上上げても位置決め精度は向上しないことが確認された。これは、制御対象の応答遅れのため、制御出力結果が位置センサ入力に反映されるまでに時間がかかり、いわゆる行き過ぎが生じるためである。

これらの問題に対し、速度分解能を上げる、位置センサ７の分解能を上げる、制御対象の応答性能を上げるなどの対策もあるが、技術的、またコスト的な課題があり、容易ではない。

そこで、本実施形態では、制御出力信号に所定のパルスを掛け合わせることで、速度分解能や、位置センサ７の分解能を上げたり、制御対象の応答性能を上げることなしに、高い精度の位置決め制御を実現している。

図５は、本発明を適用して制御出力信号に所定のパルスを掛け合わせる制御モデルを示すブロック図である。なお、図５において図２に示したものと同一の機能、作用を示す部材には同じ符号を付した。

この制御モデルでは、目標位置が入力となり、これに対して、リニアスケール９の情報がフィードバック値として入り、位置偏差が出される。位置偏差からＰＩ制御１１により速度指令が出力される。この制御モデルでは、この速度指令の信号が制御出力信号（制御出力）となる。

そして、このＰＩ制御１１からの出力に対して所定のパルス３１が掛け合わされる。ここで、所定のパルス３１とは、０／１の矩形パルスである。

さらに所定パルスの掛け合わされた速度指令は離散化１３され、離散化１３された速度指令に外乱１７が加えられて、サーボアンプ・駆動系モデル１５に入力され、モータ５が動作することになる。

サーボアンプ・駆動系モデル１５からは、移動体の速度（テーブル速度）が１／Ｓ処理１９されて、さらに離散化２１されて、リニアスケール情報としてもとの目標位置にフィードバックされる。

この制御モデルを用いてコンピュータシミュレーションを行った。

シミュレーションの条件は、速度指令に、パルス周期を１ｍｓｅｃとした１（ハイ）／０（ロー）の矩形パルスで、１（ハイ）区間のパルス幅（１である区間の長さ）が０．２ｍｓｅｃ（したがって、０である区間の長さは０．８ｍｓｅｃ）のパルス３１を掛け合わせた。

また、制御ゲインは、所定のパルス１周期に対する１である区間の長さの比率に応じて上げている。これは、制御出力信号にパルス３１を掛け合わせることで、掛け算の後の信号として見かけの操作量がパルス３１の１である区間の長さに応じて下がり、その結果としてゲインも小さくなってしまうので、これを補うためにＰＩ制御１１のゲインを上げてバランスをとるようにしているためである。なお、ゲインを上げなくても制御はできるが、応答が遅くなることになる。

ここでは、１である区間長さ／１周期長さ＝１／５であるため、基本制御モデルに対して、制御ゲインを５倍にした。すなわち、制御サイクル１ｍｓｅｃ、比例ゲインＫｐ＝４００、積分ゲインＫｉ＝２５００でＰＩ制御１１を行うこととした。

図６は、このシミュレーションの結果を示すグラフである。

図６から分かるように、大きな振幅の振れがなくなり、振動現象が少なくなっている。

このように、本実施形態では、制御サイクルよりも短い間隔の制御出力で制御するようにしたので、制御出力の実効値を変えずに見かけの速度分解能を向上することができる。これは、単純に制御サイクルを上げるよりも制御対象の応答遅れに由来する行き過ぎが軽減される構成となる。よって、本実施形態では高い精度での位置決め制御を実現することができる。また、制御出力信号にパルスを掛け合わせるという非常に簡単な方法で精度の向上を図ることができるので、高い精度での位置決め制御を低コストで実現できる。

なお、最大速度指令値を下げることにより、速度分解能を向上させることが可能となるが、最大速度が低下してしまうという問題が生じる。この点、本実施形態では、パルス幅と制御ゲインを制御装置１側で任意に変更でき、最大速度と位置決め精度を両立させることが可能である。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではなく、各実施形態を様々に組み合わせることも可能であるし、また、これら実施形態以外に当業者による様々な形態が可能である。

例えば、パルス３１と掛け合わせる制御出力は、ＰＩ制御１１に限らず（すなわち、パルス出力の制御以外でも）、ゲイン出力する制御に適用することも可能である。また、制御目的は、位置決めに限らず、圧力や温度などにも適用可能である。

位置決め制御の装置構成を示すブロック図である。 装置の基本的な制御モデルを示すブロック図である。 図２に示した基本の制御モデルによりコンピュータシミュレーションを行った結果を示すグラフである。 図２に示した基本の制御モデルにより制御サイクルを０．１ｍｓｅｃにしてコンピュータシミュレーションを行った結果を示すグラフである。 本発明を適用して制御出力信号に所定のパルスを掛け合わせる制御モデルを示すブロック図である。 制御出力信号に所定のパルスを掛け合わせる制御モデルでのシミュレーションの結果を示すグラフである。

符号の説明

１ 制御装置
３ サーボアンプ
５ モータ
７ 位置センサ
９ リニアスケール
１１ ＰＩ制御
１３ 離散化
１５ サーボアンプ・駆動系モデル
１７ 外乱
１９ １／Ｓ処理
３１ パルス

Claims (2)

1. 目標値と、制御対象のフィードバック値とを入力として制御装置により制御出力を演算し、当該制御出力に基づいて前記制御対象を制御する制御モデルのフィードバック制御方法において、
   前記制御装置から出力される制御出力に制御サイクルと等しい周期を有し且つ制御サイクルより短いパルス幅を有する所定の２値パルスを掛け合わせ、前記制御サイクルよりも短いパルス幅で制御出力をパルス化するとともに、
   前記２値パルスの１周期に対する１である区間の比率に応じて制御ゲインを上昇させることを特徴とするフィードバック制御方法。
2. 前記制御ゲインは、ＰＩ制御における比例ゲイン及び積分ゲインであることを特徴とする請求項１に記載のフィードバック制御方法。

Images