JPH0922302A - プロセス制御装置 - Google Patents
プロセス制御装置Info
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- JPH0922302A JPH0922302A JP19249495A JP19249495A JPH0922302A JP H0922302 A JPH0922302 A JP H0922302A JP 19249495 A JP19249495 A JP 19249495A JP 19249495 A JP19249495 A JP 19249495A JP H0922302 A JPH0922302 A JP H0922302A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 ファジィ推論の長所を活かして簡単なファジ
ィルールで、自動調節機能を実現できるプロセス制御装
置を得る。 【構成】 プロセスの制御量の制御応答によるオーバー
シュート量と制御応答の減衰比を制御性の特徴量として
抽出する特徴量抽出部15と、この制御応答によるオーバ
ーシュート量と制御応答の減衰比を夫々クラス分けしク
ラスに対しての複数のルールに基づいて推論し比例ゲイ
ン修正係数と比例ゲイン及び積分時定数の積の修正係数
を算出するファジイ推論部16と、この比例ゲイン修正係
数と比例ゲイン及び積分時定数の積の修正係数に応じて
前記比例・積分演算処理の比例ゲインと積分時定数を修
正するパラメータ修正部17とを備えた。
ィルールで、自動調節機能を実現できるプロセス制御装
置を得る。 【構成】 プロセスの制御量の制御応答によるオーバー
シュート量と制御応答の減衰比を制御性の特徴量として
抽出する特徴量抽出部15と、この制御応答によるオーバ
ーシュート量と制御応答の減衰比を夫々クラス分けしク
ラスに対しての複数のルールに基づいて推論し比例ゲイ
ン修正係数と比例ゲイン及び積分時定数の積の修正係数
を算出するファジイ推論部16と、この比例ゲイン修正係
数と比例ゲイン及び積分時定数の積の修正係数に応じて
前記比例・積分演算処理の比例ゲインと積分時定数を修
正するパラメータ修正部17とを備えた。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、比例動作（Ｐ），積分
動作（Ｉ）で制御対象をフィードバック制御するプロセ
ス制御装置に関する。
動作（Ｉ）で制御対象をフィードバック制御するプロセ
ス制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】プロセス制御に用いるＰＩ制御装置で
は、所定期間の経過時にパラメータ（制御定数）の調節
が必要であるが、従来はこの種の調節をその都度人手に
頼っていた。したがって多大な調整時間を要する上に、
調整結果についても個人差等がある。このような背景か
ら最近色々な方法による自動調整機能付きのＰＩ制御装
置が提案されてきた。図12はこの中の１つで、ファジィ
推論機構を備えたものの概略ブロック図である（日立評
論・１９８９年８月号：ｐ．１１５〜ｐ．１２２）。
は、所定期間の経過時にパラメータ（制御定数）の調節
が必要であるが、従来はこの種の調節をその都度人手に
頼っていた。したがって多大な調整時間を要する上に、
調整結果についても個人差等がある。このような背景か
ら最近色々な方法による自動調整機能付きのＰＩ制御装
置が提案されてきた。図12はこの中の１つで、ファジィ
推論機構を備えたものの概略ブロック図である（日立評
論・１９８９年８月号：ｐ．１１５〜ｐ．１２２）。
【０００３】以下，図12に示すＰＩ制御装置の概略ブロ
ック図に従って説明する。図において加算器12は設定値
１と制御量５との差をとり制御偏差３を出力する。ＰＩ
制御器13は前記制御偏差３を入力し、制御偏差３に比例
・積分演算処理を施して操作量４を出力する。対象プラ
ント14は前記操作量４に応じてその状態を変えて新たな
状態となるため、制御量５も変化する。
ック図に従って説明する。図において加算器12は設定値
１と制御量５との差をとり制御偏差３を出力する。ＰＩ
制御器13は前記制御偏差３を入力し、制御偏差３に比例
・積分演算処理を施して操作量４を出力する。対象プラ
ント14は前記操作量４に応じてその状態を変えて新たな
状態となるため、制御量５も変化する。
【０００４】このようにして、制御量５は設定値１と等
しくなるように制御される。この時、ＰＩ制御器13で行
なう比例・積分演算処理のパラメータである比例ゲイン
（Ｋｐ）11と積分時定数（Ｔｉ）10の値が適正でない
と、制御性が悪くなり場合によっては不安定システムと
なって発散することもある。
しくなるように制御される。この時、ＰＩ制御器13で行
なう比例・積分演算処理のパラメータである比例ゲイン
（Ｋｐ）11と積分時定数（Ｔｉ）10の値が適正でない
と、制御性が悪くなり場合によっては不安定システムと
なって発散することもある。
【０００５】このため比例ゲイン（Ｋｐ）11と積分時定
数（Ｔｉ）10の値を適正にセットする目的で、加算器12
にステップ信号２を付加し、その時の制御量５の応答波
形により特徴量抽出部15にてオーバーシュート量６と減
衰比７を抽出し、ファジィ推論部16でオーバーシュート
量６と減衰比７から比例ゲイン（Ｋｐ）11と積分時定数
（Ｔｉ）10の値の修正係数である比例ゲイン修正係数８
と積分時定数修正係数９を推論し出力する。
数（Ｔｉ）10の値を適正にセットする目的で、加算器12
にステップ信号２を付加し、その時の制御量５の応答波
形により特徴量抽出部15にてオーバーシュート量６と減
衰比７を抽出し、ファジィ推論部16でオーバーシュート
量６と減衰比７から比例ゲイン（Ｋｐ）11と積分時定数
（Ｔｉ）10の値の修正係数である比例ゲイン修正係数８
と積分時定数修正係数９を推論し出力する。
【０００６】パラメータ修正部17は比例ゲイン修正係数
８と積分時定数修正係数９に応じて、パラメータである
比例ゲイン（Ｋｐ）11と積分時定数（Ｔｉ）10の値を更
新する。次に制御パラメータが更新されたところで、ス
テップ信号２の値を変化させて前記手順を繰り返すこと
により比例ゲイン（Ｋｐ）11と積分時定数（Ｔｉ）10の
値は適正値に調整される。
８と積分時定数修正係数９に応じて、パラメータである
比例ゲイン（Ｋｐ）11と積分時定数（Ｔｉ）10の値を更
新する。次に制御パラメータが更新されたところで、ス
テップ信号２の値を変化させて前記手順を繰り返すこと
により比例ゲイン（Ｋｐ）11と積分時定数（Ｔｉ）10の
値は適正値に調整される。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】図12に示されるように
ファジィ推論部16はオーバーシュート量６と減衰比７と
を入力とし、比例ゲイン修正係数８と積分時定数修正係
数９を出力する。この時比例ゲイン（Ｋｐ）11と積分時
定数（Ｔｉ）10は互いに影響し合うため調整のルールが
複雑となる。
ファジィ推論部16はオーバーシュート量６と減衰比７と
を入力とし、比例ゲイン修正係数８と積分時定数修正係
数９を出力する。この時比例ゲイン（Ｋｐ）11と積分時
定数（Ｔｉ）10は互いに影響し合うため調整のルールが
複雑となる。
【０００８】その結果ファジィ推論の長所の１つである
直感的に分かり易いという特徴を損なう結果となる。
又、制御量５の応答波形にノイズが含まれると特徴量の
抽出が不正確になる。更にルールが複雑になればルール
の調整に対しても多大な労力，時間を要することにつな
がる。
直感的に分かり易いという特徴を損なう結果となる。
又、制御量５の応答波形にノイズが含まれると特徴量の
抽出が不正確になる。更にルールが複雑になればルール
の調整に対しても多大な労力，時間を要することにつな
がる。
【０００９】本発明は上記課題を解決するためになされ
たものであり、ファジィ推論の長所を活かして簡単なフ
ァジィルールで正確な自動調節機能を実現できるプロセ
ス制御装置を提供することを目的としている。
たものであり、ファジィ推論の長所を活かして簡単なフ
ァジィルールで正確な自動調節機能を実現できるプロセ
ス制御装置を提供することを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明の請求項１に係る
プロセス制御装置は、対象プラントのプロセスの制御量
を設定値と一致するように比例・積分演算処理を施して
フィードバック制御するプロセス制御装置において、設
定値に所定の試験信号を付加して得られるプロセスの制
御量の制御応答によるオーバーシュート量と制御応答の
減衰比を制御性の特徴量として抽出する特徴量抽出部
と、この制御応答によるオーバーシュート量と制御応答
の減衰比を夫々クラス分けしクラスに対しての複数のル
ールに基づいて推論し比例ゲイン修正係数と比例ゲイン
及び積分時定数の積の修正係数を算出するファジイ推論
部と、この比例ゲイン修正係数と比例ゲイン及び積分時
定数の積の修正係数に応じて前記比例・積分演算処理の
比例ゲインと積分時定数を修正するパラメータ修正部と
を備えた。
プロセス制御装置は、対象プラントのプロセスの制御量
を設定値と一致するように比例・積分演算処理を施して
フィードバック制御するプロセス制御装置において、設
定値に所定の試験信号を付加して得られるプロセスの制
御量の制御応答によるオーバーシュート量と制御応答の
減衰比を制御性の特徴量として抽出する特徴量抽出部
と、この制御応答によるオーバーシュート量と制御応答
の減衰比を夫々クラス分けしクラスに対しての複数のル
ールに基づいて推論し比例ゲイン修正係数と比例ゲイン
及び積分時定数の積の修正係数を算出するファジイ推論
部と、この比例ゲイン修正係数と比例ゲイン及び積分時
定数の積の修正係数に応じて前記比例・積分演算処理の
比例ゲインと積分時定数を修正するパラメータ修正部と
を備えた。
【００１１】本発明の請求項２に係るプロセス制御装置
は、請求項１において、前記制御応答によるオーバーシ
ュート量と制御応答の減衰比を、設定値に所定の試験信
号を付加して得られるプロセスの制御量の制御応答波形
を近似する近似曲線を用いて算出する特徴量抽出部とす
るようにした。
は、請求項１において、前記制御応答によるオーバーシ
ュート量と制御応答の減衰比を、設定値に所定の試験信
号を付加して得られるプロセスの制御量の制御応答波形
を近似する近似曲線を用いて算出する特徴量抽出部とす
るようにした。
【００１２】本発明の請求項３に係るプロセス制御装置
は、請求項１又は請求項２において、前記オーバーシュ
ート量を、設定値に所定の試験信号を付加して得られる
プロセスの制御量の制御応答波形の複数の波の最大のオ
ーバーシュート量を採用する特徴量抽出部とするように
した。
は、請求項１又は請求項２において、前記オーバーシュ
ート量を、設定値に所定の試験信号を付加して得られる
プロセスの制御量の制御応答波形の複数の波の最大のオ
ーバーシュート量を採用する特徴量抽出部とするように
した。
【００１３】本発明の請求項４に係るプロセス制御装置
は、請求項１において、前記試験信号を正側と負側の２
つの信号に区別し、正側の試験信号を付加した時あるい
は負側の試験信号を付加した時のいずれか一方の時のみ
前記比例・積分演算処理の比例ゲインと積分時定数を修
正するパラメータ修正部とするようにした。
は、請求項１において、前記試験信号を正側と負側の２
つの信号に区別し、正側の試験信号を付加した時あるい
は負側の試験信号を付加した時のいずれか一方の時のみ
前記比例・積分演算処理の比例ゲインと積分時定数を修
正するパラメータ修正部とするようにした。
【００１４】
【作用】本発明のプロセス制御装置は、ファジィ推論部
がオーバーシュート量６と減衰比７を入力とし、比例ゲ
イン修正係数８と（比例ゲイン＊積分時定数）修正係数
18を出力する。この時（比例ゲイン＊積分時定数）は対
象システムの状態による変動が少ないため、比例ゲイン
との相互干渉があまりなく調整のルールが簡単となる。
がオーバーシュート量６と減衰比７を入力とし、比例ゲ
イン修正係数８と（比例ゲイン＊積分時定数）修正係数
18を出力する。この時（比例ゲイン＊積分時定数）は対
象システムの状態による変動が少ないため、比例ゲイン
との相互干渉があまりなく調整のルールが簡単となる。
【００１５】又、ルールが簡単になればルールの調整に
要する労力，時間を節約することができる。従って、フ
ァジィ推論の長所を活かした簡単なファジィルールで自
動調節機能を実現できるプロセス制御装置を提供するこ
とが可能となる。又、減衰比７はノイズの影響が少なく
特徴量を得ることができる。
要する労力，時間を節約することができる。従って、フ
ァジィ推論の長所を活かした簡単なファジィルールで自
動調節機能を実現できるプロセス制御装置を提供するこ
とが可能となる。又、減衰比７はノイズの影響が少なく
特徴量を得ることができる。
【００１６】
【実施例】以下図面を参照して実施例を説明する。図１
は本発明に係るプロセス制御装置（以下、ＰＩ制御装置
と称す）の一実施例の構成図である。図１において図12
と同一部分及び同一機能部分については同一符号を付し
て説明を省略する。図１が図12と異なる点は、ファジィ
推論部16Aの出力の１つが従来の積分時定数修正係数９
から比例ゲインと積分時定数の積である（比例ゲインＫ
ｐ＊積分時定数Ｔｉ）修正係数18に変更し、これに伴な
い、パラメータ修正部17A への入力も積分時定数修正係
数９から（比例ゲインＫｐ＊積分時定数Ｔｉ）修正係数
18に変更している点である。
は本発明に係るプロセス制御装置（以下、ＰＩ制御装置
と称す）の一実施例の構成図である。図１において図12
と同一部分及び同一機能部分については同一符号を付し
て説明を省略する。図１が図12と異なる点は、ファジィ
推論部16Aの出力の１つが従来の積分時定数修正係数９
から比例ゲインと積分時定数の積である（比例ゲインＫ
ｐ＊積分時定数Ｔｉ）修正係数18に変更し、これに伴な
い、パラメータ修正部17A への入力も積分時定数修正係
数９から（比例ゲインＫｐ＊積分時定数Ｔｉ）修正係数
18に変更している点である。
【００１７】図２は（比例ゲインＫｐ＊積分時定数Ｔ
ｉ）18の変動が少ないことを説明するための図であり、
ＰＩ制御器13のパラメータ調整則であるＨａｚｅｂｒｏ
ｅｋａｎｄ Ｗａｅｒｄｅｎの調整則を示したものであ
る（ＰＩＤ制御：須田他著：システム制御情報学会編，
ｐ．２３）。ここで、Ｔ，Ｌ，Ｒは夫々対象システムの
遅れ時定数，無駄時間，反応速度であり、Ｋｐ，Ｔｉは
夫々ＰＩ制御器13の比例ゲイン11と積分時定数10であ
る。
ｉ）18の変動が少ないことを説明するための図であり、
ＰＩ制御器13のパラメータ調整則であるＨａｚｅｂｒｏ
ｅｋａｎｄ Ｗａｅｒｄｅｎの調整則を示したものであ
る（ＰＩＤ制御：須田他著：システム制御情報学会編，
ｐ．２３）。ここで、Ｔ，Ｌ，Ｒは夫々対象システムの
遅れ時定数，無駄時間，反応速度であり、Ｋｐ，Ｔｉは
夫々ＰＩ制御器13の比例ゲイン11と積分時定数10であ
る。
【００１８】そして図２は比例ゲインＫｐ，反応速度
Ｒ，無駄時間Ｌの積ＫｐＲＬに対応して、Ｔｉ／Ｌ（但
し、Ｔｉは積分時定数）と、前記ＫｐＲＬとＴｉ／Ｌの
積であるＫｐ・Ｒ・Ｔｉ（比例ゲイン＊積分時定数の積
値）と、前記Ｋｐ・Ｒ・Ｔｉの修正係数（Ｋｐ・Ｔｉ修
正係数と称す）とが示されている。
Ｒ，無駄時間Ｌの積ＫｐＲＬに対応して、Ｔｉ／Ｌ（但
し、Ｔｉは積分時定数）と、前記ＫｐＲＬとＴｉ／Ｌの
積であるＫｐ・Ｒ・Ｔｉ（比例ゲイン＊積分時定数の積
値）と、前記Ｋｐ・Ｒ・Ｔｉの修正係数（Ｋｐ・Ｔｉ修
正係数と称す）とが示されている。
【００１９】図２を見ると、システムの特性であるＬ／
Ｔが増加するに従ってＫｐＲＬが減少（比例ゲイン11が
減少）し、Ｔｉ／Ｌが増加（積分時定数10が増加）して
いることが分かる。即ち、ＫｐＲＬとＴｉ／Ｌの積であ
るＫｐ・Ｒ・ＴｉはＴｉ／Ｌの変動にくらべその変動が
少ない。
Ｔが増加するに従ってＫｐＲＬが減少（比例ゲイン11が
減少）し、Ｔｉ／Ｌが増加（積分時定数10が増加）して
いることが分かる。即ち、ＫｐＲＬとＴｉ／Ｌの積であ
るＫｐ・Ｒ・ＴｉはＴｉ／Ｌの変動にくらべその変動が
少ない。
【００２０】図４はシステムの特性であるＬ／Ｔに対す
るＫｐＲＬと、Ｔｉ／Ｌと、両者の積であるＫｐ・Ｒ・
Ｔｉとをグラフに示したものである。図４より明らかな
ように、Ｋｐ・Ｒ・Ｔｉ（比例ゲインＫｐ＊積分時定数
Ｔｉ）は他の値に比べ変動が少なく、Ｋｐ（比例ゲイン
11）が変動したとしてもあまり影響を受けない。なお、
図２におけるＫｐ・Ｔｉ修正係数とは、対象プラントが
システム特性値２（Ｌ／Ｔ）で運転している場合を基準
にとったとき、比例ゲイン＊積分時定数の値を基準値２
で割った値である。
るＫｐＲＬと、Ｔｉ／Ｌと、両者の積であるＫｐ・Ｒ・
Ｔｉとをグラフに示したものである。図４より明らかな
ように、Ｋｐ・Ｒ・Ｔｉ（比例ゲインＫｐ＊積分時定数
Ｔｉ）は他の値に比べ変動が少なく、Ｋｐ（比例ゲイン
11）が変動したとしてもあまり影響を受けない。なお、
図２におけるＫｐ・Ｔｉ修正係数とは、対象プラントが
システム特性値２（Ｌ／Ｔ）で運転している場合を基準
にとったとき、比例ゲイン＊積分時定数の値を基準値２
で割った値である。
【００２１】次に作用について説明する。先ず加算器12
は設定値１と制御量５との差をとり制御偏差３として出
力する。ＰＩ制御器13は前記制御偏差３を入力とし、制
御偏差３に比例・積分演算処理を施して操作量４を出力
する。対象プラント14は前記操作量４に応じてその状態
を変えて新たな状態となり、したがって制御量５も変化
する。
は設定値１と制御量５との差をとり制御偏差３として出
力する。ＰＩ制御器13は前記制御偏差３を入力とし、制
御偏差３に比例・積分演算処理を施して操作量４を出力
する。対象プラント14は前記操作量４に応じてその状態
を変えて新たな状態となり、したがって制御量５も変化
する。
【００２２】このようにして、制御量５は設定値１と等
しくなるように制御される。この時、ＰＩ制御器13で行
なう比例・積分演算処理のパラメータである比例ゲイン
（Ｋｐ）11と積分時定数（Ｔｉ）10の値を適正にセット
する目的で、加算器12に試験信号（ステップ信号）２を
付加する。
しくなるように制御される。この時、ＰＩ制御器13で行
なう比例・積分演算処理のパラメータである比例ゲイン
（Ｋｐ）11と積分時定数（Ｔｉ）10の値を適正にセット
する目的で、加算器12に試験信号（ステップ信号）２を
付加する。
【００２３】このステップ信号２の印加時の制御量５の
応答波形により特徴量抽出部15にてオーバーシュート量
６（図３のｌ1 又は面積１）と減衰比７（図３のｌ1 ／
ｌ2又は面積１／面積２）を抽出し、これらを入力とす
るファジィ推論部16A にてオーバーシュート量６と減衰
比７から比例ゲイン（Ｋｐ）11及び（比例ゲイン＊積分
時定数）の値の各修正係数である比例ゲイン修正係数８
及び（比例ゲイン＊積分時定数）修正係数18を推論出力
する。
応答波形により特徴量抽出部15にてオーバーシュート量
６（図３のｌ1 又は面積１）と減衰比７（図３のｌ1 ／
ｌ2又は面積１／面積２）を抽出し、これらを入力とす
るファジィ推論部16A にてオーバーシュート量６と減衰
比７から比例ゲイン（Ｋｐ）11及び（比例ゲイン＊積分
時定数）の値の各修正係数である比例ゲイン修正係数８
及び（比例ゲイン＊積分時定数）修正係数18を推論出力
する。
【００２４】なお、オーバーシュート量と減衰比を使っ
た理由は、ステップ信号を印加して応答波形からパラメ
ータ調整をする場合、１個の特徴量だけで調整すること
も可能であるが、応答波形をより良好なものにするに
は、特徴量を多くする必要があるためである。又、調整
パラメータが比例ゲインと積分ゲインの２個であるた
め、特徴量を３個以上とっても、あまり応答波形の改善
は期待できない。
た理由は、ステップ信号を印加して応答波形からパラメ
ータ調整をする場合、１個の特徴量だけで調整すること
も可能であるが、応答波形をより良好なものにするに
は、特徴量を多くする必要があるためである。又、調整
パラメータが比例ゲインと積分ゲインの２個であるた
め、特徴量を３個以上とっても、あまり応答波形の改善
は期待できない。
【００２５】このファジィ推論は例えば、オーバーシュ
ート量の値をＯＶ、減衰比７の値をＤＲとし、夫々クラ
ス分けして図５に示すような７つのメンバーシップ関数
で表した時、図６に示すルールを用いて推論を行ない、
ＫＤ即ち、比例ゲイン修正係数８と、ＫＴ即ち、（比例
ゲイン＊積分時定数）修正係数18を算出することで実現
される。
ート量の値をＯＶ、減衰比７の値をＤＲとし、夫々クラ
ス分けして図５に示すような７つのメンバーシップ関数
で表した時、図６に示すルールを用いて推論を行ない、
ＫＤ即ち、比例ゲイン修正係数８と、ＫＴ即ち、（比例
ゲイン＊積分時定数）修正係数18を算出することで実現
される。
【００２６】なお、図６のルール１はオーバーシュート
量６が小さく（ＯＶ＝ＮＳ）かつ減衰比が小さければ
（ＤＲ＝ＮＳ）、比例ゲイン修正係数を大きく（ＫＤ＝
ＰＢ）かつ（比例ゲイン＊積分時定数）修正係数を大き
く（ＫＴ＝ＰＢ）することを意味している。又、ルール
２はオーバーシュート量６が小さく（ＯＶ＝ＮＳ）かつ
減衰比が零であれば（ＤＲ＝Ｚ）、比例ゲイン修正係数
を小さく（ＫＤ＝ＰＳ）かつ（比例ゲイン＊積分時定
数）修正係数を零（ＫＴ＝Ｚ）とすることを意味してい
る。以下、同様の読み方であるため省略する。
量６が小さく（ＯＶ＝ＮＳ）かつ減衰比が小さければ
（ＤＲ＝ＮＳ）、比例ゲイン修正係数を大きく（ＫＤ＝
ＰＢ）かつ（比例ゲイン＊積分時定数）修正係数を大き
く（ＫＴ＝ＰＢ）することを意味している。又、ルール
２はオーバーシュート量６が小さく（ＯＶ＝ＮＳ）かつ
減衰比が零であれば（ＤＲ＝Ｚ）、比例ゲイン修正係数
を小さく（ＫＤ＝ＰＳ）かつ（比例ゲイン＊積分時定
数）修正係数を零（ＫＴ＝Ｚ）とすることを意味してい
る。以下、同様の読み方であるため省略する。
【００２７】このようにしてファジィ推論部16A から出
力された比例ゲイン修正係数８と（比例ゲイン＊積分時
定数）修正係数18に応じて、パラメータ修正部17A は制
御パラメータである比例ゲイン（Ｋｐ）11と積分時定数
（Ｔｉ）10の値を算出更新する。
力された比例ゲイン修正係数８と（比例ゲイン＊積分時
定数）修正係数18に応じて、パラメータ修正部17A は制
御パラメータである比例ゲイン（Ｋｐ）11と積分時定数
（Ｔｉ）10の値を算出更新する。
【００２８】以下、制御パラメータが更新されたところ
で、ステップ信号２の値を変化させて前記手順を繰り返
すことで比例ゲイン11と積分時定数10の値は適正値に調
整される。この際の（比例ゲイン＊積分時定数）修正係
数18の値は１（但し、基準値を２．０とした場合）に近
く、比例ゲイン11の影響をあまり受けないため、制御パ
ラメータの収束が早く、又、調整用のルールも図６のよ
うに簡単である。
で、ステップ信号２の値を変化させて前記手順を繰り返
すことで比例ゲイン11と積分時定数10の値は適正値に調
整される。この際の（比例ゲイン＊積分時定数）修正係
数18の値は１（但し、基準値を２．０とした場合）に近
く、比例ゲイン11の影響をあまり受けないため、制御パ
ラメータの収束が早く、又、調整用のルールも図６のよ
うに簡単である。
【００２９】本実施例によれば（比例ゲイン＊積分時定
数）修正係数18が１に近く対象システムの状態による変
動が少ないため、比例ゲイン11との相互干渉があまりな
く調整のルールが簡単となる。又、ルールが簡単になる
ことに伴ないルールの調整に要する労力，時間を節約で
きる自動調節機能を実現できる。なお、本実施例では所
定の試験信号としてステップ信号を用いたが、ランプ信
号を用いても同様の作用，効果が得られる。
数）修正係数18が１に近く対象システムの状態による変
動が少ないため、比例ゲイン11との相互干渉があまりな
く調整のルールが簡単となる。又、ルールが簡単になる
ことに伴ないルールの調整に要する労力，時間を節約で
きる自動調節機能を実現できる。なお、本実施例では所
定の試験信号としてステップ信号を用いたが、ランプ信
号を用いても同様の作用，効果が得られる。
【００３０】図７は特徴量抽出部の他の実施例の構成図
である。本実施例では特徴量抽出部15に応答波形近似部
151 を付加するようにした。これはノイズを含んだ波形
を滑らかな近似曲線152 に変換し、演算部153 で応答波
形よりオーバーシュート量６と減衰比７を算出する。
である。本実施例では特徴量抽出部15に応答波形近似部
151 を付加するようにした。これはノイズを含んだ波形
を滑らかな近似曲線152 に変換し、演算部153 で応答波
形よりオーバーシュート量６と減衰比７を算出する。
【００３１】なお、応答波形近似部151 では、制御量５
の時系列データを下記(1) 式で近似し、最小自乗法によ
りパラメータＣ１，Ｃ２を決定して応答波形を近似し
て、この近似式より減衰比７を算出している。このた
め、減衰比７はノイズの影響が少なく正確な特徴量を得
ることができる。
の時系列データを下記(1) 式で近似し、最小自乗法によ
りパラメータＣ１，Ｃ２を決定して応答波形を近似し
て、この近似式より減衰比７を算出している。このた
め、減衰比７はノイズの影響が少なく正確な特徴量を得
ることができる。
【００３２】
【数１】 Ｘ（ｔ＋２＊Δｔ）＝Ｃ１＊Ｘ（ｔ＋Δｔ）＋Ｃ２＊Ｘ（ｔ） −−−−−−(1) 但し、Ｘ：制御量，ｔ：時間，Δｔ：サンプリング時間
【００３３】本実施例によれば更に、応答波形近似部15
1 でノイズの影響を減少させて正確な特徴量の抽出が可
能となるため、ルールの調整に要する労力，時間を節約
できる自動調整機能を実現できる。
1 でノイズの影響を減少させて正確な特徴量の抽出が可
能となるため、ルールの調整に要する労力，時間を節約
できる自動調整機能を実現できる。
【００３４】図７の説明において、応答波形の近似は２
次遅れ系の自己回帰モデルを用いて近似したが、下記
(2) 式に示すように高次式を用いてその係数を最小自乗
推定により近似しても同様の効果が得られる。
次遅れ系の自己回帰モデルを用いて近似したが、下記
(2) 式に示すように高次式を用いてその係数を最小自乗
推定により近似しても同様の効果が得られる。
【数２】 Ｘ（ｔ）＝Ｃ０＋Ｃ１＊ｔ＋Ｃ２＊ｔ2 ＋…… −−−(2) 但し、Ｘ：制御量，ｔ：時間
【００３５】又、下記(3) 式に示すように時間領域にお
ける２次遅れ系の応答式を用いて、Ｔ１，Ｔ２を最小自
乗推定により近似しても同様の効果が得られる。
ける２次遅れ系の応答式を用いて、Ｔ１，Ｔ２を最小自
乗推定により近似しても同様の効果が得られる。
【数３】 Ｘ（ｔ）＝Ｘ０＊（Ｔ１＊ｅ-t/T1 −Ｔ２＊ｅ-t/T2 ） ／（Ｔ１−Ｔ２） −−−−−−−(3) 但し、Ｘ：制御量，Ｘ０；制御量の初期値，ｔ：時間
【００３６】更に、下記(4) 式に示すように時間領域に
おける２次遅れ系の応答式をテーラー展開して高次の項
を無視した高次式を用いて、その係数を最小自乗推定に
より近似しても同様の効果が得られる。
おける２次遅れ系の応答式をテーラー展開して高次の項
を無視した高次式を用いて、その係数を最小自乗推定に
より近似しても同様の効果が得られる。
【数４】
【００３７】図８は更に他の実施例の構成図であり、図
７と同一部分及び相当部分については同一符号を付して
説明を省略する。図１の説明では、オーバーシュート量
６は制御量５より直接求めたが、本実施例では応答波形
の近似曲線152 により求めるようにしたものである。本
実施例によれば更に高い効果が得られる。
７と同一部分及び相当部分については同一符号を付して
説明を省略する。図１の説明では、オーバーシュート量
６は制御量５より直接求めたが、本実施例では応答波形
の近似曲線152 により求めるようにしたものである。本
実施例によれば更に高い効果が得られる。
【００３８】図９は更に他の実施例の構成図である。図
９において図１と同一部分及び相当部分については同一
符号を付して説明を省略する。本実施例ではオーバーシ
ュート量６に代えて、複数の波の最大のオーバーシュー
ト量21を用いたものである。本実施例によればピーク規
制値に対して更に高い効果が得られる。
９において図１と同一部分及び相当部分については同一
符号を付して説明を省略する。本実施例ではオーバーシ
ュート量６に代えて、複数の波の最大のオーバーシュー
ト量21を用いたものである。本実施例によればピーク規
制値に対して更に高い効果が得られる。
【００３９】図10は更に他の実施例の構成図である。図
10において図１と同一部分及び相当部分については同一
符号を付して説明を省略する。上記実施例ではステップ
信号の方向については特に言及しなかったが、本実施例
ではリレー22を設ける等の手段を用いて、正のステップ
信号を付加した時と負のステップ信号を付加した時のい
ずれの時にも自動調節可能としたものである。本実施例
によれば時間短縮に関して更に高い効果が得られる。
10において図１と同一部分及び相当部分については同一
符号を付して説明を省略する。上記実施例ではステップ
信号の方向については特に言及しなかったが、本実施例
ではリレー22を設ける等の手段を用いて、正のステップ
信号を付加した時と負のステップ信号を付加した時のい
ずれの時にも自動調節可能としたものである。本実施例
によれば時間短縮に関して更に高い効果が得られる。
【００４０】図11は更に他の実施例の構成図である。図
11において図１と同一部分及び相当部分については同一
符号を付して説明を省略する。本実施例ではリレー23を
設ける等の手段を用いて、正のステップ信号を付加した
時又は負のステップ信号を付加した時のいずれかの時に
のみ自動調節可能としたものである。本実施例によれば
非線形性の強いシステムに対しても同様の効果が得られ
る。
11において図１と同一部分及び相当部分については同一
符号を付して説明を省略する。本実施例ではリレー23を
設ける等の手段を用いて、正のステップ信号を付加した
時又は負のステップ信号を付加した時のいずれかの時に
のみ自動調節可能としたものである。本実施例によれば
非線形性の強いシステムに対しても同様の効果が得られ
る。
【００４１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば修
正する修正係数を比例ゲインに対するものと、比例ゲイ
ン及び積分時定数の積に対するものとするので、ファジ
ィ推論の長所を活かした簡単なファジィルールで自動調
節機能のついたプロセス制御装置を実現できる。
正する修正係数を比例ゲインに対するものと、比例ゲイ
ン及び積分時定数の積に対するものとするので、ファジ
ィ推論の長所を活かした簡単なファジィルールで自動調
節機能のついたプロセス制御装置を実現できる。
【図１】本発明の実施例を示すプロセス（ＰＩ）制御装
置の概略ブロック図。
置の概略ブロック図。
【図２】制御パラメータの傾向を説明するための図。
【図３】ステップ信号に対する応答波形を説明する図。
【図４】本発明の作用を説明するための図。
【図５】メンバーシップ関数を示す図。
【図６】ファジィルールを示す図。
【図７】本発明によるＰＩ制御装置に用いる特徴量抽出
部の一実施例の構成図。
部の一実施例の構成図。
【図８】本発明によるＰＩ制御装置に用いる特徴量抽出
部の他の実施例の構成図。
部の他の実施例の構成図。
【図９】本発明によるＰＩ制御装置の他の実施例の概略
ブロック図。
ブロック図。
【図10】本発明によるＰＩ制御装置の他の実施例の概略
ブロック図。
ブロック図。
【図11】本発明によるＰＩ制御装置の他の実施例の概略
ブロック図。
ブロック図。
【図12】従来技術によるＰＩ制御装置の概略ブロック
図。
図。
１ 設定値 ２ ステップ信号 ３ 制御偏差 ４ 操作量 ５ 制御量 ６ オーバーシュート量 ７ 減衰比 ８ Ｋｐ修正係数 ９ Ｔｉ修正係数 10 積分時定数 11 比例ゲイン 12 加算器 13 ＰＩ制御器 14 対象プラント 15 特徴量抽出部 16，16A ，16B ファジィ推論部 17，17A ，17B パラメータ修正部 18 比例ゲイン＊積分時定数修正係数 19 比例ゲイン＊積分時定数 21 最大オーバーシュート量 22，23 リレー 151 応答波形近似部 152 近似曲線 153 演算部
Claims (4)
- 【請求項１】 対象プラントのプロセスの制御量を設定
値と一致するように比例・積分演算処理を施してフィー
ドバック制御するプロセス制御装置において、設定値に
所定の試験信号を付加して得られるプロセスの制御量の
制御応答によるオーバーシュート量と制御応答の減衰比
を制御性の特徴量として抽出する特徴量抽出部と、この
制御応答によるオーバーシュート量と制御応答の減衰比
を夫々クラス分けしクラスに対しての複数のルールに基
づいて推論し比例ゲイン修正係数と比例ゲイン及び積分
時定数の積の修正係数を算出するファジイ推論部と、こ
の比例ゲイン修正係数と比例ゲイン及び積分時定数の積
の修正係数に応じて前記比例・積分演算処理の比例ゲイ
ンと積分時定数を修正するパラメータ修正部とを具備す
ることを特徴とするプロセス制御装置。 - 【請求項２】 請求項１において、前記制御応答による
オーバーシュート量と制御応答の減衰比を、設定値に所
定の試験信号を付加して得られるプロセスの制御量の制
御応答波形を近似する近似曲線を用いて算出する特徴量
抽出部とすることを特徴とするプロセス制御装置。 - 【請求項３】 請求項１又は請求項２において、前記オ
ーバーシュート量を、設定値に所定の試験信号を付加し
て得られるプロセスの制御量の制御応答波形の複数の波
の最大のオーバーシュート量を採用する特徴量抽出部と
することを特徴とするプロセス制御装置。 - 【請求項４】 請求項１において、前記試験信号を正側
と負側の２つの信号に区別し、正側の試験信号を付加し
た時あるいは負側の試験信号を付加した時のいずれか一
方の時のみ前記比例・積分演算処理の比例ゲインと積分
時定数を修正するパラメータ修正部とすることを特徴と
するプロセス制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19249495A JPH0922302A (ja) | 1995-07-05 | 1995-07-05 | プロセス制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19249495A JPH0922302A (ja) | 1995-07-05 | 1995-07-05 | プロセス制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0922302A true JPH0922302A (ja) | 1997-01-21 |
Family
ID=16292247
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19249495A Pending JPH0922302A (ja) | 1995-07-05 | 1995-07-05 | プロセス制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0922302A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106406099A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-02-15 | 苏州中材建设有限公司 | 基于模糊匹配和率值反馈的水泥配料系统及方法 |
-
1995
- 1995-07-05 JP JP19249495A patent/JPH0922302A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106406099A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-02-15 | 苏州中材建设有限公司 | 基于模糊匹配和率值反馈的水泥配料系统及方法 |
| CN106406099B (zh) * | 2016-11-22 | 2020-04-07 | 苏州中材建设有限公司 | 基于模糊匹配和率值反馈的水泥配料系统及方法 |
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