| 【発明の名称】 |
プロセス制御装置及び制御方法 |
| 【発明者】 |
【氏名】大谷 哲也
【氏名】和泉 恭子
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| 【要約】 |
【課題】制御対象の変動に対して速やかに対応することが可能なプロセス制御装置及び制御方法を実現する。
【解決手段】制御対象の挙動を表したモデルを有するプロセス制御装置において、制御対象と、目標値及び前記制御対象からの状態量に基づき操作量を決定して制御対象に出力するコントローラと、目標値、操作量及び制御量の内１つ以上を取り込み、取り込んだ値の回りにモデルを線形化する線形モデル計算手段と、線形化されたモデル基づき制御ゲインを計算しコントローラのゲインを切り換えるゲイン計算手段とを設ける。 |
【特許請求の範囲】
【請求項１】制御対象の挙動を表したモデルを有するプロセス制御装置において、前記制御対象と、目標値及び前記制御対象からの状態量に基づき操作量を決定して前記制御対象に出力するコントローラと、前記目標値、前記操作量及び前記制御量の内１つ以上を取り込み、取り込んだ値の回りに前記モデルを線形化する線形モデル計算手段と、線形化された前記モデル基づき制御ゲインを計算し前記コントローラのゲインを切り換えるゲイン計算手段とを備えたことを特徴とするプロセス制御装置。
【請求項２】制御対象の挙動を表した非線形のモデルを有するプロセス制御装置において、前記制御対象と、目標値及び前記制御対象からの状態量に基づき操作量を決定して前記制御対象に出力するコントローラと、前記目標値、前記操作量及び前記制御量の内１つ以上を取り込み、直接測定できない前記制御対象内部の状態量を予測する非線形ダイナミックモデル手段と、予測された前記状態量若しくは前記取り込んだ値の回りに前記モデルを線形化する線形モデル計算手段と、線形化された前記モデル基づき制御ゲインを計算し前記コントローラのゲインを切り換えるゲイン計算手段とを備えたことを特徴とするプロセス制御装置。
【請求項３】前記非線形ダイナミックモデル手段が、拡張カルマンフィルタであることを特徴とする請求項２記載のプロセス制御装置。
【請求項４】前記コントローラのゲインの切り換えを、常時、若しくは、計算されたゲインの値が変動した時点で切り換えることを特徴とする請求項１及び請求項２記載のプロセス制御装置。
【請求項５】制御対象の挙動を表したモデルを有するプロセス制御装置の制御方法において、操作量、制御量及び状態量の内１つ以上を取り込み、取り込んだ値の回りで前記モデルを線形化しておき、線形化された前記モデル基づき制御ゲインを計算し、制御する前記ゲインを切り換えることを特徴とする制御方法。
【請求項６】制御対象の挙動を表した非線形のモデルを有するプロセス制御装置の制御方法において、操作量、制御量及び状態量の内１つ以上を取り込み、直接測定できない前記制御対象内部の状態量を予測して、前記取り込んだ値若しくは予測された状態量の回りで前記モデルを線形化しておき、線形化された前記モデル基づき制御ゲインを計算し、制御する前記ゲインを切り換えることを特徴とする制御方法。
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【発明の詳細な説明】【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、制御対象の挙動を表したモデルを有するプロセス制御装置に関し、特に制御対象の変動に対して速やかに対応することが可能なプロセス制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のプロセス制御装置は制御状態のもとにコントローラを設定した結果であるゲインをゲインテーブルに蓄積して目標値の違いによりゲインテーブルに蓄積されたゲインから適宜選択してゲインを切り換える。
【０００３】図６はこのような従来のプロセス制御装置の一例を示す構成ブロック図である。図６において１はコントローラ、２は制御対象であるプロセス、３は各種制御状態のもとで調整設定されたゲインが蓄積されたゲインテーブルが格納される記憶手段である。また、１００は目標値信号、１０１はコントローラ１から出力される操作量信号、１０２はプロセス２から出力される制御量信号、１０３はコントローラ１にフィードバックされるプロセス２における状態量信号である。
【０００４】目標値信号１００はコントローラ１に入力され、コントローラ１の出力である操作量信号１０１は制御対象であるプロセス２に入力される。プロセス２の出力である制御量信号１０２が出力されると共に制御量信号１０２の全てまたはその一部は状態量信号１０３としてコントローラ１にフィードバックされる。
【０００５】また、各種制御状態のもとで設定されたゲインが蓄積されたゲインテーブルが格納される記憶手段３の出力もまたコントローラ１に入力される。
【０００６】ここで、図６に示す従来例の動作を説明する。コントローラ１は入力される目標値信号１００に最も適したゲインを記憶手段３に格納されたゲインテーブルから選択して、当該ゲインに基づき操作量信号１０１の値を決定する。
【０００７】制御対象であるプロセス２はこの操作量信号に基づき動作してその動作結果として温度信号、密度信号や圧力信号等の制御量信号１０２を出力する。そして、コントローラ１はフィードバックされてきた状態量信号１０３に基づき操作量信号１０１の値を調整してプロセスの制御を行う。
【０００８】この結果、目標値信号１００の値に基づき予め蓄積されたゲインを適宜選択することにより、最適なプロセス制御を行うことが可能になる。
【０００９】また、図７はこのような従来のプロセス制御装置の他の一例を示す構成ブロック図である。図７において１，２，１００，１０１，１０２及び１０３は図６と同一符号を付してあり、４は線形時系列データを用いて予測値を求めるモデル予測手段、１０４はモデル予測手段４の出力である予測値信号である。
【００１０】目標値信号１００はコントローラ１に入力され、コントローラ１の出力である操作量信号１０１は制御対象であるプロセス２及びモデル予測手段４にそれぞれ入力される。
【００１１】プロセス２の出力である制御量信号１０２が出力されると共に制御量信号１０２の全てまたはその一部は状態量信号１０３としてコントローラ１にフィードバックされる。また、モデル予測手段４の出力が予測値信号１０４としてコントローラ１に入力される。
【００１２】ここで、図７に示す従来例の動作を説明する。モデル予測手段４はステップ応答若しくはインパルス応答等の時系列データを線形時系列データモデルとして有する。
【００１３】そして、モデル予測手段４は入力される操作量信号１０１を線形時系列データモデルへ適用させて予測値信号１０４を発生させる。コントローラ１は当該予測値信号１０４が目標値信号１００にできるだけ近づくように操作量信号１０１の値を決定して実際にプロセス２に入力する。
【００１４】また、もし、線形時系列モデルにより予測された予測値信号１０４と実施の出力との間にずれがあると制御偏差を生じるのでその差を補正するように操作量信号１０１の値を調整する。
【００１５】この結果、線形時系列モデルを用いて操作量信号を調整することにより、最適なプロセス制御を行うことが可能になる。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】しかし、図６に示す従来のプロセス制御装置ではゲインテーブルの作成に時間がかかり、ゲインが登録されていない目標値に制御する場合や、一旦登録されているゲインが実際の状態に合わない場合には、オフライン状態で目標値の状況に適したゲインを求めなければならないと言った問題点があった。
【００１７】また、図７に示す従来のプロセス制御装置ではオンラインにより適切なゲインの設定が可能であるものの、線形時系列モデルであるために非線形性が強いプロセスには適用が困難であり、また、線形時系列モデルであるために制御すべき量が実際にプロセス２から測定できることが必要であると言った問題点があった。従って本発明が解決しようとする課題は、制御対象の変動に対して速やかに対応することが可能なプロセス制御装置及び制御方法を実現することにある。
【００１８】
【課題を解決するための手段】このような課題を達成するために、本発明のうち請求項１記載の発明は、制御対象の挙動を表したモデルを有するプロセス制御装置において、前記制御対象と、目標値及び前記制御対象からの状態量に基づき操作量を決定して前記制御対象に出力するコントローラと、前記目標値、前記操作量及び前記制御量の内１つ以上を取り込み、取り込んだ値の回りに前記モデルを線形化する線形モデル計算手段と、線形化された前記モデル基づき制御ゲインを計算し前記コントローラのゲインを切り換えるゲイン計算手段とを備えたことにより、モデルを現在の制御量、操作量及び状態量等の回りで線形化してオンライン状態でゲインを切り換えることが可能になり、制御対象の変動に対して速やかに対応することが可能になる。
【００１９】請求項２記載の発明は、制御対象の挙動を表した非線形のモデルを有するプロセス制御装置において、前記制御対象と、目標値及び前記制御対象からの状態量に基づき操作量を決定して前記制御対象に出力するコントローラと、前記目標値、前記操作量及び前記制御量の内１つ以上を取り込み、直接測定できない前記制御対象内部の状態量を予測する非線形ダイナミックモデル手段と、予測された前記状態量若しくは前記取り込んだ値の回りに前記モデルを線形化する線形モデル計算手段と、線形化された前記モデル基づき制御ゲインを計算し前記コントローラのゲインを切り換えるゲイン計算手段とを備えたことにより、非線形性が強いプロセス場合であっても制御すべき量が実際に制御対象から測定できない場合であっても制御対象の変動に対して速やかに対応することが可能になる。
【００２０】請求項３記載の発明は、請求項２記載の発明であるプロセス制御装置において、前記非線形ダイナミックモデル手段が、拡張カルマンフィルタであることにより、非線形性が強いプロセス場合であっても制御すべき量が実際に制御対象から測定できない場合であっても制御対象の変動に対して速やかに対応することが可能になる。
【００２１】請求項４記載の発明は、請求項１及び請求項２記載の発明であるプロセス制御装置において、前記コントローラのゲインの切り換えを、常時、若しくは、計算されたゲインの値が変動した時点で切り換えることにより、制御対象の変動に対して速やかに対応することが可能になる。
【００２２】請求項５記載の発明は、制御対象の挙動を表したモデルを有するプロセス制御装置の制御方法において、操作量、制御量及び状態量の内１つ以上を取り込み、取り込んだ値の回りで前記モデルを線形化しておき、線形化された前記モデル基づき制御ゲインを計算し、制御する前記ゲインを切り換えることにより、モデルを現在の制御量、操作量及び状態量等の回りで線形化してオンライン状態でゲインを切り換えることが可能になり、制御対象の変動に対して速やかに対応することが可能になる。
【００２３】請求項６記載の発明は、制御対象の挙動を表した非線形のモデルを有するプロセス制御装置の制御方法において、操作量、制御量及び状態量の内１つ以上を取り込み、直接測定できない前記制御対象内部の状態量を予測して、前記取り込んだ値若しくは予測された状態量の回りで前記モデルを線形化しておき、線形化された前記モデル基づき制御ゲインを計算し、制御する前記ゲインを切り換えることにより、非線形性が強いプロセス場合であっても制御すべき量が実際に制御対象から測定できない場合であっても制御対象の変動に対して速やかに対応することが可能になる。
【００２４】
【発明の実施の形態】以下本発明を図面を用いて詳細に説明する。図１は本発明に係るプロセス制御装置の一実施例を示す構成ブロック図である。図１において１ａはコントローラ、２ａは制御対象であるプロセス、５は制御対象であるプロセス２ａのモデルが予め格納されている線形モデル計算手段、６はゲイン計算手段である。
【００２５】また、１００ａは目標値信号、１０１ａはコントローラ１ａから出力される操作量信号、１０２ａはプロセス２ａから出力される制御量信号、１０３ａはコントローラ１ａにフィードバックされるプロセス２ａにおける状態量信号、１０５及び１０６は出力信号である。
【００２６】目標値信号１００ａはコントローラ１ａに入力され、コントローラ１ａの出力である操作量信号１０１ａは制御対象であるプロセス２ａに入力される。プロセス２ａの出力である制御量信号１０２ａが出力されると共に制御量信号１０２ａの全てまたはその一部は状態量信号１０３ａとしてコントローラ１ａにフィードバックされる。
【００２７】また、操作量信号１０１ａ、制御量信号１０２ａ及び状態量信号１０３ａ等は線形モデル計算手段５に入力され、線形モデル計算手段５の出力である出力信号１０５はゲイン計算手段６に入力される。
【００２８】さらに、ゲイン計算手段６の出力である出力信号１０６はコントローラ１ａに入力され、コントローラ１ａのゲインの設定を行う。
【００２９】ここで、図１に示す実施例の動作を図２及び図３を用いて説明する。図２はプロセス制御装置のゲインの切換動作を説明するフロー図、図３はモデルの線形化を説明する説明図である。
【００３０】図２中”Ｓ００１”において線形モデル計算手段５は操作量信号１０１ａ、制御量信号１０２ａ及び状態量信号１０３ａ等を取り込み、図２中”Ｓ００２”において取り込んだ値の回りで予め格納されている制御対象であるプロセス２ａのモデルを線形化する。
【００３１】一般に制御対象であるプロセス２ａの入出力関係は非線形であることが多く、例えば、予め格納されているモデルは図３中”ＰＦ０１”に示すような特性曲線を描くものとする。一方、コントローラ１ａは線形的にプロセスを制御するため非線形性を有する入出力関係でコントローラ１ａのゲインを決定することは演算負荷が増加して適当ではない。
【００３２】そこで、図３においてある入力値”Ｔ”に着目した場合、入力値”Ｔ”で図３中”ＰＦ０１”に接する図３中”ＰＦ０２”に示す直線は入出力関係が線形であり、図３中”ＡＲ０１”に示す入力値”Ｔ”の近傍、言い換えれば、入力値”Ｔ”の回りでの線形化がなされたことになる。
【００３３】線形モデル計算手段５はこのような線形化したモデルの情報を出力信号１０５としてゲイン計算手段６に出力し、ゲイン計算手段６は図２中”Ｓ００３”において線形化されたモデル基づき制御ゲインを計算し、図２中”Ｓ００４”において出力信号を１０６を出力してコントローラ１ａのゲインを切り換える。
【００３４】この結果、モデルを現在の制御量、操作量及び状態量等の回りで線形化してオンライン状態でゲインを切り換えることにより、制御対象の変動に対して速やかに対応することが可能になる。
【００３５】また、図４は非線形性が強いプロセス２ａ、若しくは、プロセス２ａのある状態量が直接続定できない場合に有効な本発明に係るプロセス制御装置の他の実施例を示す構成ブロック図である。
【００３６】図４において１ａ，２ａ，５，６，１００ａ，１０１ａ，１０２ａ，１０３ａ，１０５及び１０６は図１と同一符号を付してあり、７は予め制御対象であるプロセス２ａのモデルである非線形ダイナミックモデルが格納されると共に拡張カルマンフィルタ等のプロセスのある状態量を推定する機能を有する非線形ダイナミックモデル手段、１０７は出力信号である。
【００３７】目標値信号１００ａはコントローラ１ａに入力され、コントローラ１ａの出力である操作量信号１０１ａは制御対象であるプロセス２ａに入力される。プロセス２ａの出力である制御量信号１０２ａが出力されると共に制御量信号１０２ａの全てまたはその一部は状態量信号１０３ａとしてコントローラ１ａにフィードバックされる。
【００３８】また、操作量信号１０１ａ、制御量信号１０２ａ及び状態量１０３ａ等は非線形ダイナミックモデル手段７に入力され、非線形ダイナミックモデル手段７の出力である出力信号１０７は線形モデル計算手段５に入力される。また、線形モデル計算手段５の出力である出力信号１０５はゲイン計算手段６に入力される。
【００３９】さらに、ゲイン計算手段６の出力である出力信号１０６はコントローラ１ａに入力され、コントローラ１ａのゲインの設定を行う。
【００４０】ここで、図４に示す実施例の動作を図５を用いて説明する。図５はプロセス制御装置のゲインの切換動作を説明するフロー図である。
【００４１】図５中”Ｓ１０１”において非線形ダイナミックモデル手段７は操作量信号１０１ａ、制御量信号１０２ａ及び状態量信号１０３ａ等を取り込み、直接測定できないプロセス２ａ内部の状態量を予測した予測値、取り込んだ値及び非線形ダイナミックモデルの情報を出力信号１０７として出力する。
【００４２】図５中”Ｓ１０２”において線形モデル計算手段５は前記取り込んだ値や非線形ダイナミックモデル手段７で予測された値の回りで制御対象であるプロセス２ａの非線形ダイナミックモデルを前述のように線形化する。
【００４３】線形モデル計算手段５はこのような線形化した非線形ダイナミックモデルの情報を出力信号１０５としてゲイン計算手段６に出力し、ゲイン計算手段６は図５中”Ｓ１０３”において線形化された非線形ダイナミックモデル基づき制御ゲインを計算し、図５中”Ｓ１０４”において出力信号１０６を出力してコントローラ１ａのゲインを切り換える。
【００４４】この結果、非線形ダイナミックモデル手段７を用いてプロセス２ａの内部の状態量を予測してこの予測値の回りでモデルを線形化することにより、非線形性が強いプロセス場合であっても制御すべき量が実際にプロセス２ａから測定できない場合であっても制御対象の変動に対して速やかに対応することが可能になる。
【００４５】なお、ゲイン計算手段６がコントローラ１ａのゲインを切り換えるタイミングとしては常時、若しくは、計算されたゲインの値が変動した時点であっても構わない。
【００４６】また、操作量信号１０１ａ、制御量信号１０２ａ及び状態量１０３ａ等の非線形ダイナミックモデル手段７で予測する必要のない値は直接線形モデル計算手段５に取り込んでも構わない。
【００４７】また、図１等の説明では操作量信号１０１ａ、制御量信号１０２ａ及び状態量１０３ａ等をすべて線形モデル計算手段５若しくは非線形ダイナミックモデル手段７に取り込んでいるが勿論これに限定されるものではなく、操作量信号１０１ａ、制御量信号１０２ａ及び状態量１０３ａ等の内１つ以上の値を取り込むものであれば良い。
【００４８】
【発明の効果】以上説明したことから明らかなように、本発明によれば次のような効果がある。請求項１，４及び請求項５の発明によれば、モデルを現在の制御量、操作量及び状態量等の回りで線形化してオンライン状態でゲインを切り換えることにより、制御対象の変動に対して速やかに対応することが可能になる。
【００４９】また、請求項２乃至４及び請求項６の発明によれば、非線形ダイナミックモデル手段を用いてプロセスの内部の状態量を予測してこの予測値の回りでモデルを線形化することにより、非線形性が強いプロセス場合であっても制御すべき量が実際にプロセスから測定できない場合であっても制御対象の変動に対して速やかに対応することが可能になる。
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| 【出願人】 |
【識別番号】０００００６５０７
【氏名又は名称】横河電機株式会社
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| 【出願日】 |
平成１２年３月２１日（２０００．３．２１） |
| 【代理人】 |
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| 【公開番号】 |
特開２００１−２６５４０７（Ｐ２００１−２６５４０７Ａ） |
| 【公開日】 |
平成１３年９月２８日（２００１．９．２８） |
| 【出願番号】 |
特願２０００−７８２６２（Ｐ２０００−７８２６２） |
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