JPH0430201A - 数式モデル学習装置 - 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】 ［産業上の利用分野］ 本発明は学習型制御装置あるいは異常診断装置等に適用
される数式モデル学習装置に関し、特に自動学習手段の
改良に関するものである。

さらに詳しくはプロセス特性の逆関数的な補償器（逆シ
ステム）を設けてフィードフォワード信号を発生させる
制御装置にあって、逆システム中に含まれる数式モデル
のパラメータを学習させるのに使用される装置に関する
。

［従来の技術］ 第３図は従来の数式モデル学習装置の構成を示す回路で
ある。数式モデルをサブシステムの集まりと見なして、
次式に示すように入力変数Ｕ　（ｔ）に対し、８カ変数
Ｚ　（ｔ）で表わす。

ここて、ｉはサブシステムの番号を示す。サブシステム
はｎ個からなる。また、ｔは時間を表わす。

次に、数式モデルの目標とする出力を教師信号と呼び、
Ｔ　（ｔ）で表わして、ｚ　（ｔ）をＴ　（ｔ）に近づ
けることができるＵｊ（ｆ−）を学習させる。すなわち
、数式モデルの学習とは、上記法（０を求めることにあ
る。

なおｊｌｉ（ｆ）は、ゲイン付積分器２を使って次式％
式％ 以上の関数をブロック図で表わしたのが第３図である。

ただしＫ＞　Ｌ　　はＵｊ（４−１を求める際に安定に
なるような値を試行錯誤で求めて設定しなければならな
い。

［発明が解決しようとする課題〕 従来の手段ではｌｌｈ　（Ｌ）を求める際に積分機能に
依存しているため、収束が遅く、実用的な観点から問題
があった。すなわち従来の積分機能だけであると教師信
号（数式モデルの目標とする出力値）Ｔ　（ｔ）と数式
モデルの出力ｚ　（ｔ）の間に差が生じた場合に、その
値を積分した形で数式モデルの係数〃ノ（七つの修正に
かかるため、遅れがともない収束に時間がかかる。

そこで本発明の目的は、従来の装置を用いて収束を早め
る事のできる数式モデル学習装置を提供することにある
。

［課題を解決するための手段］ 上記課題を解決し目的を達成するために本発明では基本
的手段として次のような手段を講じた。

教師信号Ｔ　（ｔ）と数式モデルの出力ｚ　（ｔ）との
差ｖ　（ｔ）と　’Ｑ、ｉ、　（ｔ’　）との積υノと
６）ν（＋）を単に積分して訪ａ）を求めるのではなく
、比例ゲインを乗じた値ならびに微分した値を加えて、
駄αンを求める際の速さを増すようにした。

［作用］ 上記手段を講じた結果、次のような作用が生じる。

ならびに１２　（ｆ）１／（ｔ　）を微分した値にぬノ
　がかかった値で行なわれる。つまり本発明ではＴ　（
ｔ）とｚ　（ｔ）に間に差が生した場合には、従来の積
分機能に加えて比例的かつ微分的な修正が行なわれる。

このため、収束が早くなる。

［実施例コ 第１図は本発明の装置を学習制御装置に組込んだ一実施
例の概要を示す図である。図に示すように、プロセスｉ
，と調節計１２とからなる閉ルプ系において、補償器と
して設けた逆システム１３内に教師信号としてＵを取込
み、既知外乱としてｄを取込む。そして逆システム１３
からの学習モデル出力２を加算点Ｐに加えるようにし、
制御性能の向上をはかる如く構成した。

第２図は本発明の数式モデル学習装置の構成を示すブロ
ック線図である。従来の装置と異なる個所は、破線で示
している。

まず、全体を説明すると、第２図の数式モデル構成部１
では（２）式の演算が行なわれる。数式モデルの係数同
定部３では（２）式に代わり、係数器４とゲイン付微分
器５ならびに加算器６か加わって、次に示す（３）式の
演算が行なわれる。

ただしに、、　　、　　ｋよｉ　およびに３　、ｔ　　
は安定に収束する値を試行錯誤で求めなければならない
。

以上によって、（１）式で表わされる数式モデルを構築
できる。

なお、本発明は上述した実施例に限定されるものではな
く、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形実施可能
であるのは勿論である。

［発明の効果］ 本発明によれば次のような作用効果が期待できる。

■（３）式の右辺第１項により’Ｊｉ（ｌＬ）ｖ（ｔ）
が零からずれた場合は、従来の積分機能だけの修正に比
べて、ただちにｗｌ（６）の修正ができ、より早い学習
が可能である。

■（３）式の右辺第３項により、’ｊｉα）１Ｍ）が零
からずれた場合は、（３）式の右辺第１項と合わせて’
ｊｉ（＋）ｌｉ（ｔ）の予測値で修正できるため、従来
の積分機能だけに比べてより安定な収束か可能である。

以上、収束性についての効果を述べたか、収束性がよく
なることの応用上の利点はつぎのとおりである。数式モ
デルは、たとえば制御ならびに入８力の観測値から内部
の状態を推定する際に活用できる。しかし、活用する際
に意味があるのは数式モデルの精度がよい場合である。

したがって対象の特性が時々刻々と変わる場合（プラン
ト等）には、学習による収束時間が大きいと即応できず
、数式モデルの精度は悪くなり役立たなくなる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の第１実施例に係る装置全体のブロック
図、第２図は同実施例の数式モデル学習装置の具体的構
成を示すブロック線図である。第を図は従来の装置のブ
ロック図である。 １・・・数式モデル構成部、２・・・ゲイン付積分器、
３・・・数式モデルの係数同定部、４・・・係数器、５
・・・ゲイ ン付微分器、 ６・ 加算器。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 入力をＵ（ｔ），教師信号すなわち数式モデルの目標と
   する出力値をＴ（ｔ），サブシステムの数をｎ，サブシ
   ステムの番号をｉ，時間をｔとしたとき、サブシステム
   の集まりで構成される数式モデルのサブシステム係数Ｗ
   ｉ（ｔ）を以下の関数により求めるようにしたことを特
   徴とする数式モデル学習装置。 Ｗｉ（ｔ）＝Ｋ＿１＿ｉｙ＿ｉ（ｔ）Ｖ（ｔ）＋ｋ＿２
   ＿ｉ∫ｙ＿ｉ（ｔ）Ｖ（ｔ）ｄｔ＋Ｋ＿３＿ｉｄ／ｄｔ
   ｛ｙ＿ｉ（ｔ）Ｖ（ｔ）｝ここでｄ／ｄｔｙ＿ｉ（ｔ）
   ＝ｆ＿ｉ｛ｙ＿ｉ（ｔ），μ（ｔ）｝Ｖ（ｔ）＝Ｔ（ｔ
   ）−Ｚ（ｔ） Ｚ（ｔ）＝■Ｗ＿ｉ（ｔ）ｙ＿ｉ（ｔ） ・・・（数式モデルの出力）