JPH02273804A - Ｐｉｄ制御装置のパラメータ調整法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （ａ）産業上の利用分野 この発明は、ＰＩＤパラメ するＰＩＤ制御装置のパラン 一りを自動的に調整 −り３Ｊ！整法に関する （ｂ１発明の概要 この発明に係る、ＰＩＤ制御装置のパラメータ、ｉｊｉ
整法は、ある制御系を制御するＰＩＤ制御装置のパラメ
ータを制御対象に最適化して自動的に調整できるように
したものである。

（Ｃ１従来の技術 従来のＰＩＤ制御装置におけるＰＩＤバラメークの調整
法はオートチューニング法とセルフチューニング法に大
別される。オートチューニング法としてはリミフトサイ
クルによる方法や、ステップ応答を測定することにより
最適なＰ！“Ｄパラメータを求める方法がある。またセ
ルフチューニング法としては最小二乗法や、ステップ応
答波形をパターン認識することなどによってＰＩＤパラ
メータを最適値に調整する方法がある。

ｌｄ）発明が解決しようとする課題 ところが、一般にオートチューニング法によれば、制御
対象に同定用の操作量を印加しなければならないため、
制御量が乱れ、制御対象を実際にＰＩＤｆｂｌｌＪしな
がらチューニングすることはできない。また、チューニ
ング後の微調整が難しく、制御対象の特性が変われば再
度チューニングする必要があった。

一方従来のいわゆるセルフチューニング法によれば、チ
ューニング後の微調整が可能であるが、初期調整が困難
である。そこで、通常は前記オートチューニング法によ
って初期調整を行い、実際のＰＩＤ制御を行いながら、
前記セルフチューニングを行うか、または目標値応答を
何度も繰り返して微調整を行う必要があった。また、パ
ラメータ調整のための処理プログラムが複雑であり、大
容量のメモリを必要とするなどの欠点があった。

この発明の目的は、基本的にセルフチューニング法で、
かつ前記各種問題点を解消したＰＩＤ制御装置のパラメ
ータ調整法を提供することにある（ｅ１課題を解決する
ための手段 この発明は、目標値に対する制？ＨＬの偏差に基づき制
御対象をＰＩＤ制御する方法において、現在のＰＩＤパ
ラメータから、そのＰＩＤパラメータで最適となる制御
モデルの特性を求め、実際の制御対象の特性を測定し、 前記制御モデルの特性と実際の制御対象の特性を比較し
、両特性のずれ量から次回のＰＩＤパラメータを求める
こ・とを特徴としている。

（ｆ１作用 第１図にこの発明の構成例をブロック図として示す。

第１図において６はＰＩＤ制御部５のＰＩＤパラメータ
を調整するＰＩＤパラメータ調整装置である。制御対象
７としては例えば液温を所定値に保つ制御系の場合、そ
の入力はヒータの加熱量、その出力は液温を測定する温
度センサなどの出力である。ＰＩＤ制御部５は目標値と
制御■の差（偏差）と設定されたＰＩＤパラメータとに
基づいて制御対象７に対する操作量を制御する。モデル
計算部１はＰＩＤ制御部５に設定されているＰＩＤパラ
メータすなわち比例ゲイジＫｐ、積分時間Ｔｌおよび微
分時間Ｔｄから、そのＰＩＤパラメータが最適となるよ
うな制御対象のモデルの特性を求める。モデルの特性と
しては、例えば、むだ時間、最大傾を例えば、次に示す
ジーグラ・ニコルスのＰＩＤパラメータ設計公式等を用
いてＰＩＤパラメータから逆算する。

Ｋｐ＝１．２／ＲＬ Ｔｉ−２Ｌ Ｔｄ＝Ｌ／２ ここでＲはステップ応答の最大傾き、Ｌはむだ時間であ
る。また時定数などを他の公式より逆算する。

このことは、「現在のＰＩＤパラメータがどのような制
御対象に最適なものか」を求めていることになる。さら
にこのようにして求めた制御対象のモデルを現在のＰＩ
Ｄパラメータで制御したときの特性として例えばオーバ
ーシュート、整定時間、減衰比などを求め、特性比較部
３へ与える。

一方、特性測定部２は制御対象７の制′４′Ｉ５￥ｌｆ
ｃ読み取って現在の実際の制御波形から制御対象の特性
としてオーバーシュート、制定時間、ｆＩｉ衰比などを
測定し、特性比較部３へ与える。制御１対象７のステッ
プ応答波形は例えば第２図に示すようなものである。特
性測定部２はこのような応答波形からオーバーシュー１
”ａ＋制制定時間台よび減衰比ｂ　／　ａを求める。

特性比較部３で−は実際の制御対象の特性と制御対象モ
デルの特性との、ずれ■（例えば比）を計算する。ファ
ジィ推論部４は予め定められるメンバーシップ関数とル
ールに基づいて前記特性のずれ量からファジィ推論を行
い、ＰＩＤパラメータの変更■（修正係数）を求め、現
在のＰＩＤパラメータに修正係数を乗じて新たなＰＩＤ
パラメータを求め、ＰＡＤ制御部５のパラメータを変更
する以上のようにしてＰＩＤパラメータの自動１！整が
行われる。

（ｇ）実施例 この発明の実施例であるＰＩＤパラメータ３１装置のブ
ロック図を第３図に示す。

第３図においてＣＰＵ１３はＰｒＤパラメータ調整装置
全体の制御を統括する。ＲＯＭ１４にはＣＰＵ１３の処
理プログラムが予め書き込まれている。ＲＡＭ１５は現
在のＰＩＤパラメータやサンプリングデータなどを記憶
するワーキングエリアとして用いられる。サンプルホー
ルド回路１０は制御Ｉをサンプリングおよびホールドし
、ＡＤコンバータ１）はサンプリング信号をディジタル
ディジタルに変換する。ＣＰＵ１３はＩ１０ボート１２
を介して必要なタイミングで制御量をサンプリングする
とともにそのデータを読み込む。ＤＡコンバータ１７，
１８．１９はそれぞれＫｐ。

Ｔｉ、ＴｄのパラメータをＤＡ変換する回路であり、Ｃ
ＰＵ１３がＩ１０ボート１６を介してこれらのＰＩＤパ
ラメータデータを出力することによって第１図に示した
ＰＩＤ制御部５のＰＩＤパラメータを設定する。

第４図はＲＡＭ１５の記憶領域の主要部の構成を示して
いる。同図においてＭｌは現在のＰＩＤパラメータであ
りＫｐ　　（比例ゲイン）、、Ｔｌ（ｆｆ１分時間）お
よびＴｄ　（微分時間）を記憶する領域である。Ｍ２は
ＰＩＤパラメータの変更ｒ１（修正係数）であり、次回
のＰＩＤパラメータは（Ｋｐ・Ａｐ）、　　（Ｔ　＊−
Ａｉ）、　　（Ｔｄ、ブーＡｄ）の値に変更される。Ｍ
３は制御対象モデルを現在のＰＩＤパラメータで制御し
たときの特性を記憶する領域であり、Ｏ８はオーバーシ
ュート、ＴＳは整定時間、ＤＲは減衰比である。Ｍ４は
制御量を測定して求めた実際の制御対象の特性を記憶す
る領域であり、Ｏ３ｒはオーバーシュート、ＴＳｒは整
定時間、ＤＲｒは減衰比である。また、Ｍ５は制御■の
サンプリングデータを記憶する領域である。

次にＰＩＤパラメータ調整装置の処理手順を第５図に示
す。

新たな目標値応答を行う場合や制御対象の特性が変動し
た場合、先ず現在のＰＩＤパラメータＫｐ、Ｔｉ、Ｔｄ
から、これらのパラメータが最も適する制御対象モデル
の特性としてむだ時間、最大傾きおよび時定数をジーグ
ラ・ニコルスのＰＩＤパラメータ設計公式等を逆算して
求め、さらにその制御対象モデルを現在のＰＩＤバラメ
ークで制御したときの特性としてオーバーシュートＯ８
、整定時間ＴＳおよび減衰比ＤＲを求める（ｎｌ−ｎ３
）−Ｖｔいて実際の制御対象に対して目標値応答制御を
行い、その応答波形をサンプリングし、第２図に示した
ように制御対象の特性としてオーバーシュートＯ３ｒ　
　＜＝ａ）、整定時間ＴＳｒ（−丁）および減衰比ＤＲ
ｒ（−ｂ／：ａ）を求める（ｎ４）。さらにすでに求め
たモデルの特性パラメータに対する実際の制御対象の特
性パラメータの比を オーバーシュートの比＝Ｏ３ｒ１０Ｓ Ｏ３時間の比＝ＴＳｒ／ＴＳ 減衰比の比−Ｄ　Ｒｒ　／　Ｄ　Ｒ として求める（ｎ５）。続いてこれらの特性比から後述
するファジィ推論を行い、ＰＩＤパラメータの修正係数
（Ａｐ、Ａｔ、Ａｄ）を求める（ｎ６）、そして現在の
ＰＩＤパラメータに前記パラメータ修正係数を乗じて次
回のＰＩＤパラメータを算出し、これを現在のＰＩＤパ
ラメータとして記憶するとともに、ＰｆＤ制御部５へ出
力する（ｎ７→ｎ８）。

次に前記ＰＩＤパラメータの修正係数の算出方法につい
て述べる。

この実施例では制御対象モデルの特性に対する実際の制
御８対象の特性の比を入力変数としてファジィ推論を行
いＰＩＤ、パラメータの修正係数を求める。

第６図（Ａ）〜（Ｃ）は入力変数のメンバーシップ関数
であり、（Ａ）はオーバーシュートの比（以下Ｓ１と言
う、）のメンバーシップ関数、（Ｂ）は減衰比の比（以
下Ｓ２と言う、）のメンバーシップ関数、（Ｃ）は整定
時間の比（以下Ｓ３と言う、）のメンバーシップ関数を
示している。

各メンバーシップ関数のラベルとスケールは図示の通り
であり、ラベルＺＲの中心を１とし１以上をポジティブ
、１未満をネガティブとしている。

第７図は出力変数であるＰＩＤパラメータの修正係数の
メンバーシップ関数であり、３つの修正係数Ａ　ｐ　ｌ
　Ａ　ｉ＋　Ａ　ｄに共通である。

以上に示した各種メンバーシップ関数を用いたファジィ
ルールを第８図に示す。ここで、３１゜Ｓ２，３３が前
件部の変数、Ａｐ、Ａｔ、Ａｄが後件部の変数であり、
マトリックスの内容が各後件部のラベルを表している０
例えば、オーバーシュートの比Ｓ１がＰＢで、減衰比の
比Ｓ２がＰＭで、整定時間の比Ｓ３がＰＢであれば、Ａ
ｐ　（Ｋｐの修正係数）をＰＢすなわち大きくし、Ａｔ
　　（Ｔ１の修正係数）をＮＢすなわち小さくし、Ａｄ
（Ｔｄの修正係数）をＺＲすなわち略同−とするこのよ
うなメンバーシップ関数とファジィルールに従ってＰＩ
Ｄパラメータの修正係数を求める手順を第９図に示す。

先ず求めるべき修正係数を設定する（ｎｌＯ）。これは
以降の処理でＡｐ。

Ａｔ、Ａｄのどれについて求めるかを設定する。

次に各特性比ＳＬ、Ｓ２，３３についてそれぞれラベル
毎のメンバーシソブイ直を算出する（ｎ１））。続いて
ルールデークを読み出し、すでに求めた各特性比のメン
バーシップ値のうち前件部に相当するメンバーシップ値
の中から最小値を求めることによって前件部論理積演算
を行う（ｎ１２−ｎ１３）。続いて前件部の最小メンバ
ーシップ値によって後件部のメンバーシップ関数をいわ
ゆる頭切りすることにより後件部論理積演算を行う（ｎ
１４）、このように頭切りした台形部分のうち最大値を
求めることによって推論結果の論理和演算を行う（ｎ１
５）、ｎ１２〜ｎ１５の処理を求めるべき修正係数に関
する全てのルールについて実行した後、論理和された領
域の重心位置を求める（ｎ　１　Ｇ−ｎ　１　？）　、
この重心値＝が修正係数の確定値である。Ｖｉいて他の
修正係数についても同様の処理を行い、３つの修正係数
についてｎ１）〜ｎ１７の処理を行うことにより３つの
修正係数Ａｐ、Ａｔ、Ａｄを求める。

なお、実施例ではＰＩＤパラメータ調整装置をマイクロ
プロセッサシステムによって構成し、ＰＩＤ制御部へＰ
ＩＤパラメータを与えるように構成したが、このＰＩＤ
制御部とＰＩＤパラメータ調整装置全体をマイクロプロ
セッサシステムにより構成することも可能である。また
、実施例ではファジィ推論をディジタル演算処理により
行う例を示したが、これをファジィ推論回路により行う
ことも可能である。更に、制御モデルの特性と実際の制
御対象の特性とのずれ量に基づいて、ファジィ推論以外
の他の関数演算を行う処理プログラムや回路によって、
ＰＩＤパラメータの修正係数を求めることも可能である
。

（！１）発明の効果 この発明によれば次のような効果を奏する。

（１）通常のＰＩＤ制御を行いながら調整することがで
きるため、同定用の操作量を加える必要がな（、制御量
を乱すことがない。

（２）初回調整時（現在のＰＩＤパラメータが制御対象
にマツチングしていないとき）、’＆１ｍ整時（現在の
ＰｒＤパラメータが略最適なパラメータになっていると
き）、または制御対象の特性が変動したときの何れの場
合にも適用することができ、各状態に応じて異なった制
御を行う必要がなく処理プログラムが複雑化しない。

（３）初回の調整時など１回の目標値応答により略最適
なＰＩＤパラメータを求めることができ、調整のために
目標値応答を何度も繰り返すといった処理が不要となる
。

（４１ｍ小二乗法のように常に複雑な計算をする必要が
なく、またパターンＬ’１２法のように大容量のメモリ
を必要としないので、メモリ容Ｍおよびプログラム容工
が増大することがない。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の構成例を示すブロック図である。第
２図は一触的な目標値応答波形を示す図である。第３図
はこの発明の実施例であるＰ　Ｉ　Ｄパラメータ１！１
整装置のブロック図、第４図は同装置におけるＲＡＭの
主要部の６構成を示す図である。第５図は同装置の処理
手順を示すフローチャートである。第６図（Ａ）〜（Ｃ
）および第７図は各種メンバーシップ関数を示す図、第
８図はファジィルールを示す図である。第、９図は同装
置のＰ！Ｄパラメータの修正係数の算出手順を示すフロ
−チャートである。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）目標値に対する制御量の偏差に基づき制御対象を
   ＰＩＤ制御する方法において、 現在のＰＩＤパラメータから、そのＰＩＤパラメータで
   最適となる制御モデルの特性を求め、実際の制御対象の
   特性を測定し、 前記制御モデルの特性と実際の制御対象の特性を比較し
   、両特性のずれ量から次回のＰＩＤパラメータを求める
   ことを特徴とするＰＩＤ制御装置のパラメータ調整法。