JP7529545B2 - 制御装置 - Google Patents

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Description

本発明は、制御対象を制御する制御装置に関するものである。
油圧ショベルをはじめとする作業機械を制御する制御装置では自動運転等の複雑な制御が要求される。このような複雑な制御が要求される制御装置では制御構造が階層化され、上流のコントローラからの指示に従って、制御対象を直接的に制御する下流の制御ループが作動される。しかしながら、制御対象の入出力特性が大きく変動して下流の制御ループの入出力特性が大きく変動すると、上流のコントローラが適切に作用せず、制御対象を適切に制御できなくなる。そのため、下流の制御ループを理想的な入出力特性に維持できれば、上流のコントローラを下流の制御ループの理想的な入出力特性に基づいて設計できる。
そこで、下流の制御ループの入出力特性の変動を抑制する技術が提案されている。例えば、非特許文献１には、上流のコントローラから入力される制御入力（ｕ´）及び制御対象から出力される制御出力（ｙ）の理想的な入出力特性を示す入出力モデル（Ｐｍ）と、制御入力（ｕ´）に対する入出力モデル（Ｐｍ）の理想出力（ｙｍ）及び制御出力（ｙ）のモデル誤差を軽減するための補償入力（ｕｃ）を生成する補償器（Ｄ）と、制御入力（ｕ´）から補償入力（ｕｃ）を減じて制御対象への実入力（ｕ）を算出するする減算器とを備える制御装置が開示されている。
梅井、岡島、松永、浅井、「モデル誤差抑制補償器の多入出力システムに対する設計」、システム制御情報学会論文誌、Ｖｏｌ２７ Ｎｏ．２、ｐｐ．６７－７２、２０１４
しかしながら、非特許文献１の技術では、制御対象の入出力特性が大きく変動した場合、補償器ではその変動を十分に補償できなくなり、上流のコントローラは制御対象を適切に制御することができなくなる。
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、制御対象の入出力特性が大きく変動しても、設計時のコントローラを用いて制御対象を適切に制御することができる制御装置を提供することを目的とする。
本発明の一態様に係る制御装置は、制御対象を制御する制御装置であって、前記制御対象から出力される制御出力と目標出力との偏差を零にするための制御入力を算出するコントローラと、静的パラメータと前記制御入力とに基づいて、前記制御対象の静的特性の変動を補償する静的補償入力を算出する静的補償器と、動的パラメータと前記制御出力とに基づいて前記制御対象の動的特性の変動を補償する動的補償入力を算出する動的補償器と、前記静的補償入力と前記動的補償入力とを合成して実入力を算出し、前記制御対象に入力する合成器と、前記制御入力と前記制御出力との理想的な入出力関係を規定する入出力モデルを用いて、前記制御入力に対応する理想出力を算出する理想出力算出器と、前記制御出力と前記理想出力との差が最小化されるように前記静的パラメータ及び前記動的パラメータをそれぞれ調整するパラメータ調整器とを備える。
本構成によれば、静的パラメータ及び動的パラメータが調整されており、固定されていないため、制御対象の入出力特性が大きく変動したとしても、制御装置の設計時のコントローラを用いて制御対象を適切に制御できる。すなわち、制御入力と制御出力との理想的な入出力特性を示す入出力モデルを用いて制御入力に対応する理想出力が算出され、理想出力と制御出力との差が最小化されるように、静的補償器が有する静的パラメータと動的補償器が有する動的パラメータとが調整されている。これにより、制御対象の入出力特性の特性が大きく変動しても、制御入力と制御出力との入出力特性は理想的な入出力特性に維持される。そのため、制御対象の入出力特性が大きく変動したとしても、設計時のコントローラを用いて制御対象を適切に制御できる。これにより、コントローラの設計が容易化され、制御装置の開発が円滑化される。
さらに、本構成によれば、制御対象の稼働中に算出される理想出力と制御出力とを用いて静的パラメータ及び動的パラメータが調整されている。そのため、制御対象を含む機器の動作を止めることなく稼働中に静的パラメータ及び動的パラメータを調整するオンライン調整が可能となる。なお、特許文献１では、補償器のパラメータの調整は予定されていないため、パラメータを調整するためには機器の動作を止める必要がある。
さらに、動的パラメータ及び制御出力に基づいて算出された動的補償入力によって制御入力が補正されているため、立ち上がり特性及び減衰特性等の制御対象の動的特性の変動を補償することができる。さらに、制御入力と静的パラメータとに基づいて算出された静的補償入力によって制御入力が補正されているため、動的補償入力の合成に伴う制御入力のスケールの変動等の制御特性の静的特性の変動を抑制できる。
上記制御装置において、前記動的パラメータは、比例ゲインと微分ゲインとを含み、前記動的補償器は、前記制御出力に前記比例ゲインを乗じた値と前記制御出力の微分値に前記微分ゲインを乗じた値との和を前記動的補償入力として算出し、前記パラメータ調整器は、前記制御出力と前記理想出力との差が最小化されるように前記静的パラメータ、前記前記比例ゲイン、及び前記微分ゲインをそれぞれ調整してもよい。
本構成によれば、制御出力に比例ゲインを乗じた値と制御出力の微分値に微分ゲインを乗じた値との和が動的補償入力として算出されているため、制御対象の動的特性の変動を正確に補償することができる。そして、このようにして調整された、静的パラメータ、比例ゲイン、及び微分ゲインを用いて制御入力が補正されている。そのため、制御対象の入出力特性が大きく変動したとしても、設計時のコントローラを用いて制御対象を適切に制御できる。
上記制御装置において、前記パラメータ調整器は、逐次最小二乗法を用いて前記静的パラメータ及び前記動的パラメータを調整してもよい。
本構成によれば、逐次最小二乗法を用いて静的パラメータ及び動的パラメータが調整されているため、静的パラメータ及び動的パラメータがリアルタイムに調整される。その結果、制御対象の入出力特性が変動した場合、速やかに静的パラメータ及び動的パラメータを調整することができ、制御対象を適切に制御できる。
上記制御装置において、前記合成器は、前記静的補償入力から前記動的補償入力を減じた値を前記実入力として算出してもよい。
本構成によれば、静的補償入力から動的補償入力を減じることで実入力が算出されているため、実入力を容易に算出できる。
上記制御装置において、前記制御対象は、油圧システムであり、油圧システムは、油圧ポンプと、前記油圧ポンプを駆動する電動機と、前記油圧ポンプから供給される作動油によって作動するアクチュエータとを備え、前記油圧システムは、前記アクチュエータの状態値を前記制御出力として出力し、前記合成器は、前記電動機の指令値を前記実入力として算出してもよい。
油圧システムは、例えば作動油の温度が変化して入出力特性が大きく変動することがある。例えば、油圧システムとして油圧ショベルを用いた場合、バケットが掬い上げた土砂により質量及び慣性が変化し、それに伴って油圧システムの入出力特性が大きく変動することがある。本構成では、このような変動に対して静的パラメータ及び動的パラメータが調整されるため、油圧システムを適切に制御することができる。
本発明によれば、制御対象の入出力特性が大きく変動しても、設計時のコントローラを用いて制御対象を適切に制御することができる。
本発明の実施の形態に係る制御装置の構成の一例を示すブロック図である。 制御装置の処理の一例を示すフローチャートである。 制御ループを構成するフィードバック系を示すブロック図である。 制御対象として用いられた油圧モータ制御システムの油圧回路図である。 油圧モータ制御システムに対する制御装置の適用結果を示すグラフである。 静的ゲイン、比例ゲイン、及び微分ゲインの調整結果を示すグラフである。 図６を拡大して示したグラフである。
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施の形態に係る制御装置１の構成の一例を示すブロック図である。制御装置１は、実入力ｕｐ（ｋ）に応答して制御出力ｙ（ｋ）を出力する制御対象１００を制御する。制御対象１００は、例えば、油圧ショベル及び油圧クレーンを含む作業機械であってもよいし、自動車であってもよい。詳細には、制御対象１００は、作業機械の油圧システムであってもよいし、自動車の自動ブレーキシステムであってもよい。参照符号の括弧内に記載されたｋは時刻を示す。
制御装置１は、目標設定器２、減算器３、コントローラ４、静的補償器５、動的補償器６、減算器７（合成器の一例）、パラメータ調整器９、減算器８、理想出力算出器１０、メモリ１１、及び検出器１２を含む。目標設定器２、減算器３、コントローラ４、静的補償器５、動的補償器６、減算器７、減算器８、パラメータ調整器９、及び理想出力算出器１０は、例えばＣＰＵ又はＡＳＩＣ等のプロセッサで構成される。目標設定器２、メモリ１１、及び検出器１２は制御対象１００の構成要素から省かれてもよい。
目標設定器２は、制御出力ｙ（ｋ）の目標である目標出力ｒ（ｋ）を設定する。目標出力ｒ（ｋ）は制御対象１００に応じて種々の値が採用される。例えば、制御対象１００が作業機械であれば、上部旋回体を旋回する電動機に対する目標回転数が採用される。例えば、制御出力ｙ（ｋ）が予め定められた目標パターンに追従するように制御対象１００が制御される場合、目標出力ｒ（ｋ）は目標パターンを構成する目標値の時系列データが採用される。例えば、目標出力ｒ（ｋ）は、作業装置又は上部旋回体を動作させる操作レバーに入力された操作量に応じた目標値であってもよい。例えば、目標出力ｒ（ｋ）は予め定められた一定の値が採用されてもよい。
減算器３は、目標出力ｒ（ｋ）から制御出力ｙ（ｋ）を減じることで、偏差ｅ（ｋ）を算出する。
コントローラ４は、制御出力ｙ（ｋ）に基づいて、偏差ｅ（ｋ）を零にするための制御入力ｕｃ（ｋ）を算出する。コントローラ４は背景技術で説明した上流のコントローラに相当する。コントローラ４は、例えばＰＩＤ制御により偏差ｅ（ｋ）を零にするための制御入力ｕｃ（ｋ）を算出すればよい。ＰＩＤ制御に用いられる数式としては、例えば後述の式（１７）が採用される。なお、コントローラ４は、ＰＩＤ制御以外のＰ制御、ＰＤ制御、及びＰＩ制御等の種々のフィードバック制御又はフィードフォワード制御を用いて制御入力ｕｃ（ｋ）を算出してもよい。
静的補償器５は、静的ゲインｆ０（静的パラメータの一例）を制御入力ｕｃ（ｋ）に乗じ、制御対象１００の静的特性の変動を補償する静的補償入力を算出する。静的特性とは、時間に依存しない制御対象１００の特性である。静的特性としては、例えば、制御出力ｙ（ｋ）がとり得るスケールが該当する。静的ゲインｆ０はこの静的特性の変動を補償するためのゲインである。例えば、動的補償器６により算出される動的補償入力が過大になると実入力ｕｐ（ｋ）が過小になって、制御出力ｙ（ｋ）の値が想定されるスケールよりも大幅に小さくなる。このような事態を回避するために、静的補償器５は、静的ゲインｆ０を制御入力ｕｃ（ｋ）に乗じる。
動的補償器６は、動的ゲイン（動的パラメータの一例）と制御出力ｙ（ｋ）とに基づいて制御対象１００の動的特性の変動を補償する動的補償入力を算出する。動的特性とは、例えば制御対象１００の立ち上がり特性及び減衰特性等の時間に依存する特性である。動的ゲインは、このような動的特性の変動を補償するためのゲインである。動的ゲインには、例えば比例ゲインＫｐ及び微分ゲインＫＤが含まれる。動的補償器６は、例えばＫｐ・ｙ（ｋ）＋ＫＤ・Δｙ（ｋ）の演算式により、動的補償入力を算出する。ここで、Δｙ（ｋ）はｙ（ｋ）の微分を表す。
減算器７は、静的補償入力から動的補償入力を減じることにより、実入力ｕｐ（ｋ）を算出し、実入力ｕｐ（ｋ）を制御対象１００に入力する。これにより、制御対象１００の動的特性及び静的特性が補償されるように制御入力ｕｃ（ｋ）が調整される。実入力ｕｐ（ｋ）は例えば、下記の式で表される。
ｕｐ（ｋ）＝ｆ０・ｕｃ（ｋ）－Ｋｐ・ｙ（ｋ）－ＫＤ・Δｙ（ｋ）
上述の静的補償器５、動的補償器６、減算器７、及び制御対象１００は制御ループ５０を構成する。制御ループ５０は、制御対象１００を直接的に制御する下流の制御ループである。制御ループ５０は、制御入力ｕｃ（ｋ）に応答して制御出力ｙ（ｋ）を出力する。
理想出力算出器１０は、制御入力ｕｃ（ｋ）と制御出力ｙ（ｋ）との理想的な入出力関係を示す伝達関数である入出力モデルＧｍ（ｚ－１）を用いて、制御入力ｕｃ（ｋ）に対応する理想出力ｙｒ（ｋ）を算出する。理想的な入出力関係とは、コントローラ４の設計時における、制御入力ｕｃ（ｋ）と制御出力ｙ（ｋ）との関係が該当する。以下、制御入力ｕｃ（ｋ）と制御出力ｙ（ｋ）との関係を制御ループ５０の入出力特性と呼ぶ。例えば、コントローラ４が、初期の制御対象１００を含む初期の制御ループ５０の入出力特性に基づいて設計されている場合、入出力モデルは初期の制御ループ５０の入出力特性を有している。したがって、制御対象１００の入出力特性が初期の特性から変化して、制御ループ５０の入出力特性が初期の入出力特性から変化したとしても、理想出力算出器１０は、初期の制御ループ５０の入出力特性にしたがった理想出力ｙｒ（ｋ）を算出できる。入出力モデルＧｍ（ｚ－１）は例えば後述の式（１９）、（２０）、（２１）で表される。
減算器８は、制御出力ｙ（ｋ）から理想出力ｙｒ（ｋ）を減じて差分Ａを算出し、差分Ａをパラメータ調整器９に入力する。
パラメータ調整器９は、減算器８から入力された差分Ａが最小化されるように静的ゲインｆ０及び動的ゲイン（Ｋｐ、ＫＤ）をそれぞれ調整する。パラメータ調整器９は例えば逐次最小二乗法により静的ゲインｆ０及び動的ゲイン（Ｋｐ、ＫＤ）を算出してもよい。この場合、制御装置１のサンプリング時間に同期して、静的ゲインｆ０及び動的ゲイン（Ｋｐ、ＫＤ）が調整される。すなわち、静的ゲインｆ０及び動的ゲイン（Ｋｐ、ＫＤ）のオンライン調整が可能となる。逐次最小二乗法としては、後述の式（９）で示す評価関数Ｊを後述の式（１０）～（１６）を用いて最小化する手法が採用できる。
メモリ１１は、例えばＲＡＭ又はフラッシュメモリで構成される。メモリ１１は、制御出力ｙ（ｋ）及び理想出力ｙｒ（ｋ）を記憶する。なお、メモリ１１は、時刻ｋから数サンプル前までに算出された制御出力ｙ（ｋ）及び理想出力ｙｒ（ｋ）を記憶してもよい。
検出器１２は、例えばセンサで構成され、制御対象１００から出力される制御出力ｙ（ｋ）を検出する。例えば、制御対象１００がアクチュエータで構成される場合、検出器１２は、アクチュエータの状態を検出するセンサで構成される。例えば、制御対象１００が上部旋回体を旋回させる電動機で構成される場合、検出器１２は電動機の回転数を検出するセンサで構成される。
次に、制御装置１の処理について説明する。図２は、制御装置１の処理の一例を示すフローチャートである。ステップＳ１において、減算器３は目標出力ｒ（ｋ）から制御出力ｙ（ｋ）を減じて偏差ｅ（ｋ）を算出する。
ステップＳ２において、コントローラ４は、偏差ｅ（ｋ）と制御出力ｙ（ｋ）とを式（１７）に入力して制御入力ｕｃ（ｋ）を算出する。
ステップＳ３において、理想出力算出器１０は、制御入力ｕｃ（ｋ）と式（１９）で示す入出力モデルＧｍ（ｚ－１）とを乗じ、理想出力ｙｒ（ｋ）を算出する。
ステップＳ４において、検出器１２は、制御入力ｕｃ（ｋ）に対する応答として制御ループ５０から出力された制御出力ｙ（ｋ）を検出する。
ステップＳ５において、減算器８は、検出器１２で検出された制御出力ｙ（ｋ）から理想出力ｙｒ（ｋ）を減じて差分Ａを算出する。
ステップＳ６において、パラメータ調整器９は差分Ａが最小化されるように逐次最小二乗法を用いて静的ゲインｆ０及び動的ゲイン（Ｋｐ、ＫＤ）を算出する。ステップＳ６が終了すると、処理はステップＳ１に戻る。これにより、逐次的に静的ゲインｆ０及び動的ゲイン（Ｋｐ、ＫＤ）が調整される。
このように、制御装置１によれば、制御入力ｕｃ（ｋ）と制御出力ｙ（ｋ）との理想的な入出力特性を示す入出力モデルＧｍ（ｚ－１）を用いて制御入力ｕｃ（ｋ）に対応する理想出力ｙｒ（ｋ）が算出され、理想出力ｙｒ（ｋ）と制御出力ｙ（ｋ）との差分Ａが最小化されるように、静的補償器５が有する静的ゲインｆ０と動的補償器６が有する動的ゲイン（Ｋｐ、ＫＤ）とが調整される。これにより、制御対象１００の入出力特性が大きく変動しても、制御入力ｕｃ（ｋ）と制御出力ｙ（ｋ）との入出力特性は、コントローラ４の設計時における理想的な入出力特性に維持される。そのため、制御対象１００の入出力特性が大きく変動しても、設計時のコントローラ４を用いて制御対象１００を適切に制御できる。これにより、コントローラ４の設計が容易化され、制御装置１の開発が円滑化される。
なお、本発明は以下の変形例が採用できる。
（１）パラメータ調整器９は、データベース駆動型制御手法を用いて静的ゲインｆ０及び動的ゲイン（Ｋｐ、ＫＤ）を調整してもよい。データベース駆動型制御手法は、データベースに記憶された過去に算出されたパラメータに基づいて、制御対象の現在の状態に適合するパラメータを算出する手法である。
この手法を採用する場合、制御装置１は、過去に算出された静的ゲインｆ０及び動的ゲイン（Ｋｐ、ＫＤ）を記憶するデータベースをさらに備える。パラメータ調整器９は、制御対象１００の現在の状態を示す要求点をメモリ１１から取得する。要求点は例えば１サンプルから数サンプル前までの制御出力ｙ（ｋ）及び理想出力ｙｒ（ｋ）を含む。パラメータ調整器９は、要求点とデータベースに記憶されたパラメータセットとのそれぞれの距離を算出し、距離が短い順にｋ個のパラメータセットを抽出する。パラメータセットは例えば１組の静的ゲインｆ０、比例ゲインＫｐ、及び微分ゲインＫＤを含む。パラメータ調整器９は、抽出したｋ個のパラメータセットのそれぞれについて距離が短いほど値が大きくなるように重み係数を求める。パラメータ調整器９は、算出した重み係数を用いてｋ個のパラメータセットを平均し、最終的なパラメータセットを算出し、最終的なパラメータセットを静的ゲインｆ０及び動的ゲイン（Ｋｐ、ＫＤ）として算出する。
（２）動的補償器６が動的補償入力を算出する際に用いる演算式には、制御出力ｙ（ｋ）の２次の微分項と２次の微分ゲインとの積が含まれていてもよい。さらに、この演算式には、制御出力ｙ（ｋ）のｉ次の微分項とｉ次の微分ゲインとの積を、ｉ＝１からｉ＝ｎ（ｎは正の整数）まで加算した値が含まれていてもよい。
（実施例）
次に、本発明の実施例について説明する。まず、制御ループ５０の設計について説明する。図３は、制御ループ５０を構成するフィードバック系を示すブロック図である。このフィードバック系は、次式で表される。
ここで、ｕｐ（ｋ）、ｙ（ｋ）、ｕｃ（ｋ）、Ｐはそれぞれ実入力、制御出力、制御入力、制御対象を表す。また、Δは差分演算子を表しており、後退演算子ｚ－１を用いてΔ＝１－ｚ－１と表される。ｆ０（ｋ）、Ｋｐ（ｋ）、ＫＤ（ｋ）はそれぞれパラメータを表している。パラメータ調整器９は、ｆ０（ｋ）、Ｋｐ（ｋ）、ＫＤ（ｋ）のパラメータを逐次最小二乗法によりオンラインでチューニングする。逐次最小二乗法のメリットは計算コストが低いことにある。パラメータ調整器９は、操業データ（実入力ｕｐ（ｋ）、制御出力ｙ（ｋ））から静的補償器５及び動的補償器６のパラメータを算出する。
次に、操業データに基づくパラメータの調整法について説明する。
ｆ０（ｋ）＝０でないと仮定すると、式（１）は以下のように変形される。
但し、式（３）において、θ１（ｋ）、θ２（ｋ）、θ３（ｋ）は式（４）で表される。
また、理想的な制御ループ５０の伝達関数を示す入出力モデルＧｍ（ｚ－１）に制御入力ｕｃ（ｋ）を入力した際に得られる応答を理想出力ｙｒ（ｋ，θ（ｋ））とする。この場合、理想出力ｙｒ（ｋ，θ（ｋ））は式（５）で表される。
式（３）と式（５）の関係より次式が得られる。
評価関数Ｊは以下のように定義される。
但し、Ｎはデータの総数であり、評価関数Ｊを最小化することにより、制御出力ｙ（ｋ）が理想出力ｙｒ（ｋ）に追従するようにパラメータθ（ｋ）が調整される。よって、最適化されたパラメータを用いることにより、静的補償器５と動的補償器６と制御対象１００とを含む制御ループ５０の入出力特性と入出力モデルＧｍ（ｚ－１）の入出力特性とを一致させることが可能となる。
次に、式（９）の二乗和を最小化するため以下に示す逐次最小二乗法が適用される。
ωは忘却係数である。θ（ｋ）及びψ（ｋ）は次式で表される。
誤差共分散行列Γ（ｋ）の初期値Γ（０）と推定値θ（ｋ）の初期値θ（０）とは次式で定められる。
αはα＞０を満たす任意の実数である。Ｉは３×３の単位行列である。θｉ（０）は任意の実数である。ｆ０は０でないとの条件よりθｉ（０）は０でないと定める。
次に、本実施例に係る制御装置１の構成について説明する。制御装置１は図１で表される。
制御ループ５０はフィードバック比例積分（Ｆ－ＰＤ）制御系で構成された下流の制御ループである。コントローラ４は、上流の制御ループである。コントローラ４は、固定の制御パラメータを有するＰＩＤ（比例積分微分）制御系で構成される。
図１の構成では、制御ループ５０の入出力特性と入出力モデルＧｍ（ｚ－１）の入出力特性とが一致するように静的補償器５及び動的補償器６のパラメータが調整されている。これにより、下流の制御ループ５０が入出力モデルＧｍ（ｚ－１）と同等の入出力特性を有することになる。その結果、上流のコントローラ４を理想的な入出力モデルＧｍ（ｚ－１）に基づいて設計することが可能となる。
本実施例ではコントローラ４は、式（１７）で示すＰＩＤ制御系で構成される。
ｋｃは比例ゲインを示し、ＴＩは積分時間［ｓ］を示し、ＴＤは微分時間［ｓ］を示す。
次に、実施例に係る制御装置１を油圧モータ制御システムに適用したシミュレーションについて説明する。
図４は、制御対象１００として用いられた油圧モータ制御システムの油圧回路図である。油圧モータ制御システムは、電動機４０１（サーボモータ）、油圧ポンプ４０２、配管４０３、油圧モータ４０４、慣性体４０５、油圧センサ４０６、リリーフバルブ４０７、オイルタンク４０８、及び制御装置１を含む。
制御装置１は、アナログ電圧で表される指示回転数Ｎｐを電動機４０１に入力する。この指示回転数Ｎｐに従って電動機４０１は駆動する。油圧ポンプ４０２は、電動機４０１に接続されており、電動機４０１の動力によって回転する。油圧ポンプ４０２の回転により、オイルタンク４０８から配管４０３に作動油が流入する。油圧ポンプ４０２により吐出流量Ｑｐで作動油は押し出され、配管４０３内に圧力Ｐｍが発生する。この圧力Ｐｍにより油圧モータ４０４は油圧動力Ｔで回転する。
油圧モータ４０４の回転数はＮｍで表され、慣性体４０５の慣性モーメント及び粘性減衰係数はそれぞれＩ、Ｄで表される。油圧モータ４０４の動力として使用された作動油は再びオイルタンク４０８に戻り、油圧ポンプ４０２によって再利用される。
制御装置１は、検出器１２で回転数Ｎｍを検出し、検出した回転数Ｎｍが目標回転数になるように、指示回転数Ｎｐを算出する。指示回転数Ｎｐは実入力ｕｐ（ｋ）に相当し、回転数Ｎｍは制御出力ｙ（ｋ）に相当する。
次に、油圧モータ制御システムをモデル化したシミュレーションモデルによる本実施例の検証について説明する。
本検証では、制御ループ５０の理想的な入出力モデルＧｍ（ｚ－１）を以下のように設計した。
分母のＰ（ｚ－１）は次式で表される。係数ｐ１、ｐ２は次式で表される。
Ｔｓはサンプリング時間、σ，δはそれぞれ制御対象１００の立ち上がり特性及び減衰特性等の動的パラメータを表している。これらの動的パラメータは、制御対象１００の入出力特性に基づいて設計者が任意に設定する。
次に、シミュレーションの結果について説明する。図５は、油圧モータ制御システムに対する制御装置１の適用結果を示すグラフである。図６は、静的ゲインｆ０、比例ゲインＫｐ、微分ゲインＫＤの調整結果を示すグラフである。図７は、図６を拡大して示したグラフである。
図５に示すように、本シミュレーションでは、開始から４０［ｓ］が経過した時点において慣性体４０５の慣性モーメントが１／１０に変更されている。ここでは、実機の運用上の都合により、理想出力ｙｒが１００から０に変動した場合、制御出力ｙはランプ状に減少されている。図５において、理想出力ｙｒ、制御出力ｙ、制御入力ｕｃ、実入力ｕｐ、圧力Ｐｍ、及び吐出流量Ｑｐは正規化されている。
図５に示す過渡応答において、油圧モータ４０４の回転数Ｎｍである制御出力ｙが慣性モーメントの変動後も理想出力ｙｒに追従していることが分かる。これは、図６及び図７に示すように、慣性モーメントの変動に応じて、静的ゲインｆ０、比例ゲインＫｐ、微分ゲインＫＤがチューニングされているからである。
一方、図５に示すように、慣性モーメントの変動前後において、コントローラ４からの制御入力ｕｃは大きく変動していないことが分かる。したがって、上流のコントローラ４は下流の制御ループ５０の入出力特性の変動の影響を受けることなく動作していることが分かる。
このように、本実施例では、静的ゲインｆ０、比例ゲインＫｐ、及び微分ゲインＫＤがオンラインで調整されているため、制御対象１００の特性が変動しても制御ループ５０の入出力特性は、入出力モデルＧｍ（ｚ－１）の理想的な入出力特性と一致する。その結果、入出力モデルＧｍ（ｚ－１）に基づいて、コントローラ４を設計することができる。よって、コントローラ４の設計が容易になり、制御装置１の開発が円滑化される。さらに、下流の制御ループ５０の入出力特性の変動の影響が制御装置１の全体に与える影響も抑制することが可能となる。
１ ：制御装置
２ ：目標設定器
３ ：減算器
４ ：コントローラ
５ ：静的補償器
６ ：動的補償器
７ ：減算器
８ ：減算器
９ ：パラメータ調整器
１０ ：理想出力算出器
１１ ：メモリ
１２ ：検出器
５０ ：制御ループ
１００ ：制御対象
Ｇｍ ：入出力モデル
ＫＤ ：微分ゲイン
Ｋｐ ：比例ゲイン
ｆ０ ：静的ゲイン

Claims (5)

  1. 制御対象を制御する制御装置であって、
    前記制御対象から出力される制御出力と目標出力との偏差を零にするための制御入力を算出するコントローラと、
    静的パラメータと前記制御入力とに基づいて、前記制御対象の静的特性の変動を補償する静的補償入力を算出する静的補償器と、
    動的パラメータと前記制御出力とに基づいて前記制御対象の動的特性の変動を補償する動的補償入力を算出する動的補償器と、
    前記静的補償入力と前記動的補償入力とを合成して実入力を算出し、前記制御対象に入力する合成器と、
    前記制御入力と前記制御出力との理想的な入出力関係を規定する入出力モデルを用いて、前記制御入力に対応する理想出力を算出する理想出力算出器と、
    前記制御出力と前記理想出力との差が最小化されるように前記静的パラメータ及び前記動的パラメータをそれぞれ調整するパラメータ調整器とを備える、
    制御装置。
  2. 前記動的パラメータは、比例ゲインと微分ゲインとを含み、
    前記動的補償器は、前記制御出力に前記比例ゲインを乗じた値と前記制御出力の微分値に前記微分ゲインを乗じた値との和を前記動的補償入力として算出し、
    前記パラメータ調整器は、前記制御出力と前記理想出力との差が最小化されるように前記静的パラメータ、前記前記比例ゲイン、及び前記微分ゲインをそれぞれ調整する、
    請求項１記載の制御装置。
  3. 前記パラメータ調整器は、逐次最小二乗法を用いて前記静的パラメータ及び前記動的パラメータを調整する、
    請求項１又は２記載の制御装置。
  4. 前記合成器は、前記静的補償入力から前記動的補償入力を減じた値を前記実入力として算出する、
    請求項１～３のいずれかに記載の制御装置。
  5. 前記制御対象は、油圧システムであり、
    前記油圧システムは、
    油圧ポンプと、
    前記油圧ポンプを駆動する電動機と、
    前記油圧ポンプから供給される作動油によって作動するアクチュエータとを備え、
    前記油圧システムは、前記アクチュエータの状態値を前記制御出力として出力し、
    前記合成器は、前記電動機の指令値を前記実入力として算出する、
    請求項１～４のいずれかに記載の制御装置。
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