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公開番号2025105197
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-10
出願番号2023223576
出願日2023-12-28
発明の名称入出力予測方法、制御器の設計方法及び制御方法
出願人国立大学法人広島大学
代理人個人
主分類G05B 13/02 20060101AFI20250703BHJP(制御;調整)
要約【課題】制御対象がシステム変動した場合であっても、入出力データを予測できるデータ予測方法及び予測データを用いた制御方法を提供する。
【解決手段】本発明に係る入出力予測方法では、経時的な特性変化であるシステム変動を有する制御対象と、制御器の制御パラメータを所定の初期パラメータと設定した場合の目標値である初期目標値、制御入力である初期入力及び制御対象の出力である初期出力と、に基づいて、FRITの疑似参照入力を生成する。また、疑似参照入力を用いて、FIRフィルタを生成し、FIRフィルタを用いて、制御器の制御パラメータを初期パラメータと異なることとした場合の入出力を予測する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
以下の式で表される経時的な特性変化であるシステム変動を有する制御対象と、
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23
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制御器の制御パラメータを所定の初期パラメータと設定した場合の目標値である初期目標値、制御入力である初期入力及び制御対象の出力である初期出力と、に基づいて、以下の式に示すＦＲＩＴの疑似参照入力を生成し、
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33
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前記疑似参照入力を用いて、以下の式を満たすＦＩＲフィルタを生成し、
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103
170
前記ＦＩＲフィルタを用いて、以下の式により、前記制御器の前記制御パラメータを前記初期パラメータと異なることとした場合の入出力を予測する、
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26
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ことを特徴とする入出力予測方法。
続きを表示（約 960 文字）【請求項２】
前記制御器は、以下の式で表される参照軌道を実現し、
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18
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以下の式で表されるＦＩＲ型であり、
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11
170
以下の式で表される評価規範を最小化するＦＲＩＴ法によって調整され、
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127
170
前記疑似参照入力を、以下の式に置き換えて、
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16
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前記制御器の前記制御パラメータを前記初期パラメータと異なることとした場合の入出力を予測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の入出力予測方法。
【請求項３】
請求項２のデータ予測方法によって予測される予測入出力と、以下の式で表される予測偏差とを用いて、
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15
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以下の式で表されるＰＩＤゲインを、
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29
170
以下の式で表される評価規範を最小化するように最適化し、
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26
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最適化されたＰＩＤゲインを前記制御器のＰＩＤゲインとする、
ことを特徴とする制御器の設計方法。
【請求項４】
請求項３の設計方法によって最適化されたＰＩＤゲインと、前記最適化されたＰＩＤゲインに対応する予測入力及び予測出力と、目標値との組み合わせを含む情報ベクトルを、データベースに記憶させ、
前記データベースに記憶された情報ベクトルと、システムの現在の状態を表す要求点とに基づいて、更新する制御パラメータを算出し、
算出された制御パラメータに基づいて、制御対象をデータベース駆動型制御によって制御する、
ことを特徴とする制御方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、入出力予測方法、制御器の設計方法及び制御方法に関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、システムの構造やパラメータが十分に把握されていないシステムに対して、モデリングを介さずに、操業データから直接制御パラメータを算出するデータ駆動型制御系設計法が提案されている。
【０００３】
データベース駆動型制御法は、データベースに格納されているデータを参照してＰＩＤゲイン等の制御器のパラメータを調整する手法である。したがって、より多くの操業データをデータベースに格納できれば更なる制御性能の向上が期待できる。データベースに格納するための、制御システムの入出力データの予測方法として、ＥＲＩＴ（Estimated Response Iterative Tuning）法を用いる方法（非特許文献１）、重ね合わせの原理に基づく方法（非特許文献２）等が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
金子修，中村岳男，池崎太一、「二自由度制御系におけるフィードフォワード制御器更新の新しいアプローチ -Estimated Response Iterative Tuning (ERIT) の提案-」、計測自動制御学会論文集、Vol.54，No.12，p.857-864、2018年
酒徳大雅他、「入出力データを用いた閉ループ応答の推定」、電気学会論文誌Ｃ、Vol.141，No.3，p.396-397、2021年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ＥＲＩＴ法は制御器を変更した場合の予測を行うものであるので、経時的に制御対象が状態変動する場合の応答を予測することができない。また、重ね合わせの原理は、線形時不変の制御システムを想定したものであるので、時変系の制御システムに単純に適用することは難しい。
【０００６】
本発明は、上述の事情に鑑みてなされたものであり、制御対象がシステム変動した場合であっても、入出力応答を予測できる入出力予測方法、制御器の設計方法及び制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、この発明の第１の観点に係る入出力予測方法では、
以下の式で表される経時的な特性変化であるシステム変動を有する制御対象と、
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23
170
制御器の制御パラメータを所定の初期パラメータと設定した場合の目標値である初期目標値、制御入力である初期入力及び制御対象の出力である初期出力と、に基づいて、以下の式に示すＦＲＩＴの疑似参照入力を生成し、
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33
170
前記疑似参照入力を用いて、以下の式を満たすＦＩＲフィルタを生成し、
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103
170
前記ＦＩＲフィルタを用いて、以下の式により、前記制御器の前記制御パラメータを前記初期パラメータと異なることとした場合の入出力を予測する。
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26
170
【０００８】
また、前記制御器は、以下の式で表される参照軌道を実現し、
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18
170
以下の式で表されるＦＩＲ型であり、
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11
170
以下の式で表される評価規範を最小化するＦＲＩＴ法によって調整され、
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127
170
前記疑似参照入力を、以下の式に置き換えて、
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16
170
前記制御器の前記制御パラメータを前記初期パラメータと異なることとした場合の入出力を予測する、
こととしてもよい。
【０００９】
この発明の第２の観点に係る制御器の設計方法では、
第１の観点に係るデータ予測方法によって予測される予測入出力と、以下の式で表される予測偏差とを用いて、
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15
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以下の式で表されるＰＩＤゲインを、
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29
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以下の式で表される評価規範を最小化するように最適化し、
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26
170
最適化されたＰＩＤゲインを前記制御器のＰＩＤゲインとする。
【００１０】
この発明の第３の観点に係る制御方法では、
第２の観点に係る設計方法によって最適化されたＰＩＤゲインと、前記最適化されたＰＩＤゲインに対応する予測入力及び予測出力と、目標値との組み合わせを含む情報ベクトルを、データベースに記憶させ、
前記データベースに記憶された情報ベクトルと、システムの現在の状態を表す要求点とに基づいて、更新する制御パラメータを算出し、
算出された制御パラメータに基づいて、制御対象をデータベース駆動型制御によって制御する。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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