JP2000099107A - モデル予測制御システム - Google Patents
モデル予測制御システムInfo
- Publication number
- JP2000099107A JP2000099107A JP10270926A JP27092698A JP2000099107A JP 2000099107 A JP2000099107 A JP 2000099107A JP 10270926 A JP10270926 A JP 10270926A JP 27092698 A JP27092698 A JP 27092698A JP 2000099107 A JP2000099107 A JP 2000099107A
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- Japan
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- model
- control
- models
- weather
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Abstract
(57)【要約】
【課題】本発明は外部環境に合わせて自動的にモデルを
変更するモデル予測制御システムを提供する。 【解決手段】天候によりモデルを選択するモデル選択部
４とこれを外気温で補正するモデル補正部５により、外
部環境に合わせて自動的にモデルを更新する。
変更するモデル予測制御システムを提供する。 【解決手段】天候によりモデルを選択するモデル選択部
４とこれを外気温で補正するモデル補正部５により、外
部環境に合わせて自動的にモデルを更新する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、制御対象となるプ
ロセスに対して、モデルを用いて制御量を予測し、これ
が目標値に近づくような操作量を演算し、出力するモデ
ル予測制御システムに関する。
ロセスに対して、モデルを用いて制御量を予測し、これ
が目標値に近づくような操作量を演算し、出力するモデ
ル予測制御システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】プロセス制御の分野において、モデル予
測制御を用いた制御方式が有効とされる。モデル予測制
御は、制御対象のプラントモデルを用いて過去の操作量
から未来の制御量を予測し、この未来の制御量が目標値
に近づくような操作量を算出し、制御対象へ出力するも
のであり、多変数プロセスにおいて非干渉制御が可能で
ある、むだ時間の長いプロセスの安定した制御が可能、
制御量・操作量を制約範囲内で制御することが可能、と
いった特徴を持つ。
測制御を用いた制御方式が有効とされる。モデル予測制
御は、制御対象のプラントモデルを用いて過去の操作量
から未来の制御量を予測し、この未来の制御量が目標値
に近づくような操作量を算出し、制御対象へ出力するも
のであり、多変数プロセスにおいて非干渉制御が可能で
ある、むだ時間の長いプロセスの安定した制御が可能、
制御量・操作量を制約範囲内で制御することが可能、と
いった特徴を持つ。
【０００３】現在までに多くのモデル予測制御手法を用
いた制御方法が提案されており、その例として、米国特
許第4,349,869 号公報、特開平06−095707号公報などが
ある。
いた制御方法が提案されており、その例として、米国特
許第4,349,869 号公報、特開平06−095707号公報などが
ある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】プロセス制御の対象と
なる化学プラントでは、反応器や蒸留塔など、内部の化
学反応や状態変化が周囲の環境によってその速度や特性
が左右される。したがって、この変化を考慮せずに制御
を行おうとすると、外気温や降雨の有無によって制御性
能に差が現れてくる。
なる化学プラントでは、反応器や蒸留塔など、内部の化
学反応や状態変化が周囲の環境によってその速度や特性
が左右される。したがって、この変化を考慮せずに制御
を行おうとすると、外気温や降雨の有無によって制御性
能に差が現れてくる。
【０００５】そこで、本発明の目的は、かかる問題を解
決しうるモデル予測制御システムを提供することにあ
る。
決しうるモデル予測制御システムを提供することにあ
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明のモデル予測制御
システムは、動特性モデルとして、まず、晴れモデル・
曇りモデル・雨モデル・雪モデルと、天候によってそれ
ぞれ最適なモデルを用意する。次に、それぞれの天候モ
デルに対して、さらに温度をいくつかに区分した各領域
でのモデルを用意し、温度計より入手した外気温から、
温度モデルによって最適なモデルを作成する。さらに、
雨量計・日照計により天候の変化を監視し、変化があっ
た場合には、天候モデルの切り替えを行う。
システムは、動特性モデルとして、まず、晴れモデル・
曇りモデル・雨モデル・雪モデルと、天候によってそれ
ぞれ最適なモデルを用意する。次に、それぞれの天候モ
デルに対して、さらに温度をいくつかに区分した各領域
でのモデルを用意し、温度計より入手した外気温から、
温度モデルによって最適なモデルを作成する。さらに、
雨量計・日照計により天候の変化を監視し、変化があっ
た場合には、天候モデルの切り替えを行う。
【０００７】ここで採用された動特性モデルを用いて過
去のある時点から現在までの制御量と操作量から未来の
制御量を予測する手段と、未来の目標値を設定する手段
と、未来の制御量の予測値と未来の目標値との差を小さ
くするための現在から未来のある時点までにわたる時間
分だけの最適な操作量を計算し、そのうち現在の最適な
操作量を制御装置へ出力する手段と、を備えることを特
徴とする。
去のある時点から現在までの制御量と操作量から未来の
制御量を予測する手段と、未来の目標値を設定する手段
と、未来の制御量の予測値と未来の目標値との差を小さ
くするための現在から未来のある時点までにわたる時間
分だけの最適な操作量を計算し、そのうち現在の最適な
操作量を制御装置へ出力する手段と、を備えることを特
徴とする。
【０００８】これにより、周囲の環境変化に応じたモデ
ルを用いることができ、安定したプラントの制御が可能
となる。
ルを用いることができ、安定したプラントの制御が可能
となる。
【０００９】
【発明の実施の形態】図１は、プラント３において、バ
ルブ１２で水蒸気の流量を操作することにより、蒸留塔
１０の塔内温度１１を制御するシステムの構成を示した
ものである。この図を例として、モデル予測制御システ
ム１の動作を以下説明する。操作量は水蒸気流量、制御
量は蒸留塔の塔内温度である。
ルブ１２で水蒸気の流量を操作することにより、蒸留塔
１０の塔内温度１１を制御するシステムの構成を示した
ものである。この図を例として、モデル予測制御システ
ム１の動作を以下説明する。操作量は水蒸気流量、制御
量は蒸留塔の塔内温度である。
【００１０】過去の水蒸気流量と塔内温度より（観測
６）、モデルを用いて未来の制御量を予測（制御量予測
７）する。モデルにＡＲＸを用いると、以下のように表
すことができる。
６）、モデルを用いて未来の制御量を予測（制御量予測
７）する。モデルにＡＲＸを用いると、以下のように表
すことができる。
【００１１】
【数１】 Ａ（ｚ-1）ｙ（ｔ）＝Ｂ（ｚ-1）ｕ（ｔ） …（数１） ここで、Ａ，Ｂはモデル係数、ｙは制御量、ｕは操作
量、ｔは時刻を表す。
量、ｔは時刻を表す。
【００１２】また、制御量・操作量が複数の場合は、
ｙ，ｕ はベクトル、Ａ（ｚ-1），Ｂ（ｚ-1）はマトリ
クスで表現する。制御量・操作量がそれぞれ２ のとき
の例を示す。
ｙ，ｕ はベクトル、Ａ（ｚ-1），Ｂ（ｚ-1）はマトリ
クスで表現する。制御量・操作量がそれぞれ２ のとき
の例を示す。
【００１３】
【数２】 ｙ（ｔ）＝［ｙ1（ｔ） ｙ2（ｔ）］T …（数２）
【００１４】
【数３】 ｕ（ｔ）＝［ｕ1（ｔ） ｕ2（ｔ）］T …（数３）
【００１５】
【数４】
【００１６】
【数５】
【００１７】
【数６】 Ａi(ｚ-1）＝１＋ａi1ｚ-1＋ａi2ｚ-1 …（数６）
【００１８】
【数７】 Ｂi1(ｚ-1)＝ｂi1ｚ-1＋ｂi2ｚ-1 …（数７）
【００１９】
【数８】 Ｂi2(ｚ-1)＝ｂi3ｚ-1＋ｂi3ｚ-1 …（数８） モデルは、ａijとｂijをそれぞれ２次元配列としたもの
をモデル係数Ａ，Ｂとして使用する。
をモデル係数Ａ，Ｂとして使用する。
【００２０】［目標値設定９］では、蒸留塔温度の目標
値を制御量目標値として与える。
値を制御量目標値として与える。
【００２１】［操作量計算８］では、評価関数を作成
し、制約条件の中でこの評価関数を最小にするｕを計算
して、操作量を求める。評価関数Ｊは次のように表され
る。
し、制約条件の中でこの評価関数を最小にするｕを計算
して、操作量を求める。評価関数Ｊは次のように表され
る。
【００２２】
【数９】 Ｊ＝（ＧΔｕ＋ｆ−ｗ）TΚ（ＧΔｕ＋ｆ−ｗ）＋ΔｕTΛΔｕ …（数９） ここで、Ｇはステップ応答マトリクスで、上記Ａ，Ｂよ
り作成される。Δｕは操作量の変化量、ｆは制御量予測
値、ｗは制御量目標値、Κ，Λはそれぞれ重み係数であ
り、Κは予測値と目標値との偏差に対する重み、Λは操
作量の変化量に対する重みである。
り作成される。Δｕは操作量の変化量、ｆは制御量予測
値、ｗは制御量目標値、Κ，Λはそれぞれ重み係数であ
り、Κは予測値と目標値との偏差に対する重み、Λは操
作量の変化量に対する重みである。
【００２３】制約条件としては、制御量の上下限制約と
操作量の上下限制約、操作量の変化量の上下限制約の３
種類を設定する。
操作量の上下限制約、操作量の変化量の上下限制約の３
種類を設定する。
【００２４】これらの制約条件の範囲内で評価関数Ｊを
最小にするΔｕを計算する。ここでは、現在から未来の
ある時刻までの操作量変化量を全て計算するため、この
中から現在の操作量変化量を取り出し、前回の操作量に
これを加算したものを今回の操作量として制御装置２へ
出力する。制御装置２では、モデル予測制御システム１
から与えられた操作量をもとに、バルブ１３の開度を求
め、バルブ１３へ信号を送る。以上の動作を制御周期ご
とに繰り返し、制御を行う。
最小にするΔｕを計算する。ここでは、現在から未来の
ある時刻までの操作量変化量を全て計算するため、この
中から現在の操作量変化量を取り出し、前回の操作量に
これを加算したものを今回の操作量として制御装置２へ
出力する。制御装置２では、モデル予測制御システム１
から与えられた操作量をもとに、バルブ１３の開度を求
め、バルブ１３へ信号を送る。以上の動作を制御周期ご
とに繰り返し、制御を行う。
【００２５】次に、［制御量予測］で用いるモデルにつ
いて説明する。
いて説明する。
【００２６】モデルは、天候に応じた晴れモデル・曇り
モデル・雨モデル・雪モデルの天候モデルのそれぞれに
つき、外気温に応じて区分したモデルを持つ（図２）。
モデル・雨モデル・雪モデルの天候モデルのそれぞれに
つき、外気温に応じて区分したモデルを持つ（図２）。
【００２７】まず、雨量計１５・日照計１４により、天
候を把握する。雨量計はリアルタイムでデータを収集可
能なものを用い、雨・雪・それ以外を判別する。雨・雪
以外の場合は、日照計により晴れか曇り（夜間も曇りと
する）を判別する。これに合わせて、天候モデルを選択
する。
候を把握する。雨量計はリアルタイムでデータを収集可
能なものを用い、雨・雪・それ以外を判別する。雨・雪
以外の場合は、日照計により晴れか曇り（夜間も曇りと
する）を判別する。これに合わせて、天候モデルを選択
する。
【００２８】次に、温度計１３により得られた現時刻の
温度により、図２の温度モデルを組み合わせてモデルを
作り、制御量予測に用いる。
温度により、図２の温度モデルを組み合わせてモデルを
作り、制御量予測に用いる。
【００２９】外気温と、温度モデルの関係を示したもの
が図３である。これにより、外気温がｔ℃のとき、制御
量予測に用いるモデルは図３から次のように求まる。
が図３である。これにより、外気温がｔ℃のとき、制御
量予測に用いるモデルは図３から次のように求まる。
【００３０】
【数１０】 ｛ｇ1Ａh1(ｚ-1）＋ｇ2Ａh2(ｚ-1）｝ｙ（ｔ）＝｛ｇ1Ｂh1(ｚ-1） ＋ｇ2Ｂh2(ｚ-1）｝ｕ(ｔ) …（数１０） ここで、ｇ1＋ｇ2＝１、晴れモデルを用いたとする。
【００３１】外気温は常時監視しておき、変動を積分し
て、ある一定値になったら上記操作により自動でモデル
を作り直す。
て、ある一定値になったら上記操作により自動でモデル
を作り直す。
【００３２】さらに、照度計・湿度計・雨量計により、
外部の環境を常時監視し、照度がある一定値以下になっ
たら天候モデルを晴れモデルから曇りモデルへ切り替
え、雨量計で雨もしくは雪を観測したら、天候モデルを
雨モデルまたは雪モデルへ切り替える。
外部の環境を常時監視し、照度がある一定値以下になっ
たら天候モデルを晴れモデルから曇りモデルへ切り替
え、雨量計で雨もしくは雪を観測したら、天候モデルを
雨モデルまたは雪モデルへ切り替える。
【００３３】
【発明の効果】本発明では、天候モデルを複数持ち、こ
れらを組み合わせてモデルを作成し、自動的にモデルを
更新することによって、外部環境によるプラントの特性
の変化に追従した制御が可能となる。
れらを組み合わせてモデルを作成し、自動的にモデルを
更新することによって、外部環境によるプラントの特性
の変化に追従した制御が可能となる。
【図１】本発明のモデル予測制御システムの概略を示し
た構成図。
た構成図。
【図２】天候と温度区分によって用いるモデル表を示し
た図。
た図。
【図３】外気温と温度区分モデルの関係を示した図。
１…モデル予測制御システム、２…制御装置、３…プラ
ント、４…モデル選択モジュール、５…モデル補正モジ
ュール、６…観測手段、７…制御量予測モジュール、８
…操作量計算モジュール、９…目標値設定手段、１０…
蒸留塔、１１…蒸留塔塔内温度計、１２…バルブ、１３
…外部温度計、１４…日照計、１５…雨量計。
ント、４…モデル選択モジュール、５…モデル補正モジ
ュール、６…観測手段、７…制御量予測モジュール、８
…操作量計算モジュール、９…目標値設定手段、１０…
蒸留塔、１１…蒸留塔塔内温度計、１２…バルブ、１３
…外部温度計、１４…日照計、１５…雨量計。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5H004 GA15 GB02 HA01 HB01 HB20 JA17 KA53 KA54 KC10 KC24 KC26 KC28 KC37 KD22 LA12 LB10
Claims (1)
- 【請求項１】制御対象となるプロセスの動特性モデルを
複数持ち、これを用いて制御量の未来の予測値を計算す
る手段と、プロセスを制御するための操作量を計算する
際に用いる評価関数や制約条件のパラメータを設計する
手段と、制御量予測値と目標値との差を小さくするよう
に評価関数，制約条件を用いて操作量を決定する手段
と、から成るモデル予測制御システムにおいて、外部の
環境を雨量計・温度計・湿度計・照度計によって把握
し、これらが変化したときに、予測計算に用いるモデル
を別のモデルに切り替え、制御に用いること、を特徴と
するプロセス制御システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10270926A JP2000099107A (ja) | 1998-09-25 | 1998-09-25 | モデル予測制御システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10270926A JP2000099107A (ja) | 1998-09-25 | 1998-09-25 | モデル予測制御システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000099107A true JP2000099107A (ja) | 2000-04-07 |
Family
ID=17492928
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10270926A Pending JP2000099107A (ja) | 1998-09-25 | 1998-09-25 | モデル予測制御システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000099107A (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004509420A (ja) * | 2000-09-21 | 2004-03-25 | エムティエス・システムズ・コーポレーション | テーパ状化機能付きの多重領域コンボルバ |
| JP2007257190A (ja) * | 2006-03-22 | 2007-10-04 | Toshiba Corp | 総合監視診断装置 |
| JP2010239856A (ja) * | 2009-01-19 | 2010-10-21 | Commissariat A L'energie Atomique | 太陽光発電装置の電気生産量を予測する方法 |
| JP2015088059A (ja) * | 2013-10-31 | 2015-05-07 | キヤノン株式会社 | プログラム、生成方法、生成装置、駆動装置、加工装置、リソグラフィ装置及び物品の製造方法 |
| CN107784389A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-03-09 | 成都理工大学 | 一种地质灾害双层次控制变量预报方法及应用 |
| JP2018526712A (ja) * | 2015-06-05 | 2018-09-13 | シエル・インターナシヨネイル・リサーチ・マーチヤツピイ・ベー・ウイＳｈｅｌｌ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｍａａｔｓｃｈａｐｐｉｊ Ｂｅｓｌｏｔｅｎ Ｖｅｎｎｏｏｔｓｈａｐ | モデル予測推定アプリケーションおよび制御アプリケーションでモデル用バックグラウンド要素の切替を行うためのシステムならびに方法 |
| WO2019235018A1 (ja) | 2018-06-07 | 2019-12-12 | オムロン株式会社 | 制御システム、制御方法、学習装置、制御装置、学習方法及び学習プログラム |
| WO2020202316A1 (ja) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 三菱電機株式会社 | モデル予測制御装置、モデル予測制御プログラム、モデル予測制御システムおよびモデル予測制御方法 |
| CN112682254A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-04-20 | 北京华能新锐控制技术有限公司 | 一种基于动态多模型预测控制器的风机有功功率跟踪方法 |
-
1998
- 1998-09-25 JP JP10270926A patent/JP2000099107A/ja active Pending
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004509420A (ja) * | 2000-09-21 | 2004-03-25 | エムティエス・システムズ・コーポレーション | テーパ状化機能付きの多重領域コンボルバ |
| JP4901058B2 (ja) * | 2000-09-21 | 2012-03-21 | エムティエス・システムズ・コーポレーション | テーパ状化機能付きの多重領域コンボルバ |
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| JP2018526712A (ja) * | 2015-06-05 | 2018-09-13 | シエル・インターナシヨネイル・リサーチ・マーチヤツピイ・ベー・ウイＳｈｅｌｌ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｍａａｔｓｃｈａｐｐｉｊ Ｂｅｓｌｏｔｅｎ Ｖｅｎｎｏｏｔｓｈａｐ | モデル予測推定アプリケーションおよび制御アプリケーションでモデル用バックグラウンド要素の切替を行うためのシステムならびに方法 |
| JP6996982B2 (ja) | 2015-06-05 | 2022-01-17 | シエル・インターナシヨネイル・リサーチ・マーチヤツピイ・ベー・ウイ | モデル予測推定アプリケーションおよび制御アプリケーションでモデル用バックグラウンド要素の切替を行うためのシステムならびに方法 |
| CN107784389A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-03-09 | 成都理工大学 | 一种地质灾害双层次控制变量预报方法及应用 |
| CN107784389B (zh) * | 2017-09-28 | 2021-12-31 | 成都理工大学 | 一种地质灾害双层次控制变量预报方法及应用 |
| WO2019235018A1 (ja) | 2018-06-07 | 2019-12-12 | オムロン株式会社 | 制御システム、制御方法、学習装置、制御装置、学習方法及び学習プログラム |
| US11681261B2 (en) | 2018-06-07 | 2023-06-20 | Omron Corporation | Control system, control method, learning device, control device, learning method for controlling an operation of a subject device on basis of a detemined command value |
| WO2020202316A1 (ja) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 三菱電機株式会社 | モデル予測制御装置、モデル予測制御プログラム、モデル予測制御システムおよびモデル予測制御方法 |
| DE112019006928T5 (de) | 2019-03-29 | 2021-12-02 | Mitsubishi Electric Corporation | Modellprädiktive regelungsvorrichtung, modellprädiktives regelungsprogramm, modellprädiktives regelungssystem und modellprädiktives regelungsverfahren |
| CN112682254A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-04-20 | 北京华能新锐控制技术有限公司 | 一种基于动态多模型预测控制器的风机有功功率跟踪方法 |
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