JP2002169601A - シーケンス制御方法、シーケンス制御システム、及び、記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】試行錯誤によらずに高速・最適切な制御運転を
行う。 【解決手段】運転データ１１に基づいて、非線形物理モ
デル１８を表す非線形微分方程式のパラメータ１９を同
定し、操作変数の最適値解を求める非線形最適化問題２
３に非線形物理モデル１８を変換する。目的関数は、非
線形物理モデル１８の変数ｕ（ｔ）を変数とする関数で
あり、目的関数を最適化した際の離散的最適値解ｕ
（ｔ）はそのままが操作のシーケンスロジックとして出
力され、この解は高速に得られる。計算センターと各地
のプラントをオンラインで接続し、最新の運転データを
用いてより高精度に最適運転が可能であり、経年劣化に
も即応的に対応することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、シーケンス制御方
法、及び、シーケンス制御システムに関し、特に、多様
な機器系統、プラントのような非線形物理的微分方程式
で記述される設備機器の運転の制御を実行するシーケン
ス制御方法、及び、シーケンス制御システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】熱交換器、制御弁、ポンプ等の機器から
成立するプラントのような設備は、その運転の起動と停
止が制御される。起動又は停止のための時間、エネルギ
ー効率等は、その好適化が求められる。その時間の最小
化、そのエネルギー効率の最大化が、その運転目的に応
じて制御される。例えば、エネルギー効率に優先されて
停止時間の最小化が求められることがある。熱伝達媒体
が流される循環系は、流量を制御する複数の制御開閉
弁、絞り弁のような複数の非制御弁（熱交換器を含
む）、ポンプから構成されている。ポンプの出力が増大
すれば制御弁の抵抗が増大し、１つの機器要素の物理状
態が他の機器要素の物理状態に影響するこのような系
は、例えば流量Ｑに関して、物理的非線形微分連立方程
式Ｆｊ（Ｑ，ｄＱ／ｄｔ，（ｄＱ／ｄｔ）^２，弁開閉
度，Ｐｓ，時定数）＝０により一般的に記述される。こ
の式は、系の時定数、弁、配管の抵抗等に関してｓ個の
複数機器に固有であるパラメータＰｓ等が更に含まれて
いる。そのパラメータは、外界環境に依存して変動する
ことがある。

【０００３】非線形物理現象を記述する非線形物理モデ
ル（非線形物理微分方程式）に制約条件を課してそのモ
デルの解を求め、その解に基づいて評価対象である目的
関数を最適化問題に変換して最適値を導出する最適値問
題は、数学の１分野として文献に見出される。一般に、
このような最適値問題を具体的に解くことは困難であ
り、非線形現象のプラント運転は、試行錯誤的に見出し
たシーケンスロジックにより実行されていて、具体的に
最適解が求められて運転されることはない。吸収冷凍機
が例示されるならば、起動初期条件（吸収冷凍機ではそ
の溶液条件）、外気条件、機器の径年劣化等の条件によ
り異なるが、それらの変動要因に対して十分な余裕を持
たせたシーケンスが試行錯誤的に採用されている。この
ような試行錯誤的な運転は、それ自体は経験的によい解
が与えられているかもしれないが、最適値を求める目的
の変更があった場合に、即時的に対応することは実質的
に不可能である。目標関数は常に起動・停止の時間であ
るとは限らず、目標関数は起動から燃料費に変更される
ことがしばしばある。昨年度のデータは、本年度には役
に立たないこともあり、昨年度の最適化解は本年度の最
適化解であるとは限らず、物理パラメータ、状態変数が
機器に与える影響が考慮されなければ、仮に微分方程式
を解いて最適化問題の最適値解を導出したとしても技術
的には意味がないことがしばしばある（意味がないこと
を実証することすら不可能である）。

【０００４】非線形物理モデルを最適値問題化して工場
運転を実行することが望まれる。その場合、リアルタイ
ム的に、又は、前日の運転データが活用されることが特
に望ましい。試行錯誤の現地運転を遠隔のオンライン自
動運転に変更することは、プラントが複雑になれば一層
にその重要性が増大する。高精度且つ最適切にシーケン
ス制御することは、従来、知られていない。

【０００５】物理的非線形微分方程式の最適解により即
時的に対応して高精度にシーケンス制御することが求め
られている。更に、そのような即応が、自動的であるこ
とが望まれる。更に、遠隔地からオンラインで即応する
ことが求められる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、物理
的非線形微分方程式であるモデルの目的対象を最適化す
ることによりシーケンスを制御することができるシーケ
ンス制御方法、及び、シーケンス制御システムを提供す
ることにある。本発明の他の課題は、物理的非線形微分
方程式であるモデルの目的対象を最適化することにより
高精度に且つ自動的にシーケンスを制御することができ
るシーケンス制御方法、及び、シーケンス制御システム
を提供することにある。本発明の更に他の課題は、その
最適解を速やかに解いてより即時的に対応して自動的に
運転することができるシーケンス制御方法、及び、シー
ケンス制御システムを提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】その課題を解決するため
の手段が、下記のように表現される。その表現中に現れ
る技術的事項には、括弧（）つきで、番号、記号等が添
記されている。その番号、記号等は、本発明の実施の複
数・形態又は複数の実施例のうちの少なくとも１つの実
施の形態又は複数の実施例を構成する技術的事項、特
に、その実施の形態又は実施例に対応する図面に表現さ
れている技術的事項に付せられている参照番号、参照記
号等に一致している。このような参照番号、参照記号
は、請求項記載の技術的事項と実施の形態又は実施例の
技術的事項との対応・橋渡しを明確にしている。このよ
うな対応・橋渡しは、請求項記載の技術的事項が実施の
形態又は実施例の技術的事項に限定されて解釈されるこ
とを意味しない。

【０００８】本発明によるシーケンス制御方法は、非線
形物理モデル（１８，式（１））を作成すること、非線
形物理モデル（１８）を最適化問題（２３）に変換する
こととから構成され、非線形物理モデル（１８）は、物
理的な状態変数ベクトル（ｘ（ｔ））と、人為的な操作
変数ベクトル（ｕ（ｔ））と、時刻ｔとを含む関数で表
される非線形物理方程式であり、非線形物理問題は、２
つの等号制約で記述される。その等号制約の一つ（式
（２））は、状態変数ベクトル（ｘ（ｔ））の時間微分
が状態変数ベクトル自体（ｘ（ｔ））と、操作変数ベク
トル（ｕ（ｔ））と、時刻ｔとで表されることであり、
等号制約の他の一つ（式（３））は、状態変数ベクトル
の時間微分を含まずに状態変数ベクトル（ｘ（ｔ））
と、操作変数ベクトル（ｕ（ｔ））と、時刻ｔとで表さ
れる方程式であり、最適化問題は、状態変数ベクトル
（ｘ（ｔ））と、操作変数ベクトル（ｕ（ｔ））と、時
刻ｔとを含む評価関数の時間的積分値（Ｊ（ｕ
（ｔ）））の最適化であり、状態変数（ｘ（ｔ））は時
間的に離散化されていて、最適化問題の解は操作変数ベ
クトル（ｕ）のシーケンス・ロジック（２６）としてそ
のままに出力される。

【０００９】状態変数ベクトル（ｘ（ｔ））は、時刻列
点の数の要素（ｘ_ｊ（ｔ_ｊ））からなり、それぞれに時
刻の変数である。離散化はΔｔの幅で行われるので、積
分値（Ｊ（ｕ（ｔ）））は、評価関数がＬ（ｘ（ｔ），
ｕ（ｔ），ｔ）で表されれば、ΣＬΔｔで表され、ΣＬ
Δｔは様々な物理的性質（例示：時間、燃料費）を持ち
得る。ΣＬΔｔが時間であり、最適値が最小値であれ
ば、最適値は最短時間であり、シーケンスの最初から最
後までの時間が最短化される。最適値が求められる時
は、離散化されている操作変数ベクトル要素（ｕ_ｊ（ｔ
_ｊ））の全てが求まっており、その操作変数ベクトルが
最適化されたシーケンス・ロジックであり、シーケンス
・ロジックは時系列的に記録されていてそれが出力され
る。このように時々刻々に入力される制御信号（操作変
数ベクトル）により非線形物理現象が非予測的に生起す
るプラントの制御運転は、従来、現場の経験熟練者の試
行錯誤による運転から学習するほかなかったが、物理的
非線形微分方程式が非線形最適化問題に連動されて離散
化されている本発明によれば、試行錯誤を通さずに、最
適化と同時にその最適化に対応する最適正のシーケンス
・ロジックを出力することができ、最適正に即応的にシ
ーケンスを制御することができる。

【００１０】実運転により取得する運転データ（１１）
に基づいて非線形モデル（１８）のパラメータ（１９）
を決定することは、重要である。天候の急変に応じて変
動するパラメータが存在する。実運転の直前、前夜の運
転から得た運転データ（１１）は、経年劣化する機器の
変動するパラメータをリアルタイム的に把握することが
でき、より正確なパラメータの把握は、非線形現象の制
御に特に有効である。

【００１１】運転データ（１１）から異常値が除去され
ることは、非線形物理モデルの離散化データを取り扱う
際に最適化の精度を高めることができる点で非常に重要
である。運転データを補正することは、更に重要であ
る。非線形物理モデル（１８）は、更に他の制約条件が
課される。他の制約条件は、機器の物理的制約（例示：
機器強度、弁の圧力限界、温度限界）である機器制約に
基づく不等号制約条件（例示：特定機器部分の温度が一
定温度より以下であること）である。

【００１２】シーケンス・ロジックはオンライン上に出
力される。既述の通り、最適値問題が解として得られた
時は、離散化点列上でその状態ベクトルが決定されてい
るので、最適化のためのシーケンス（一種の運動方程式
の確定）が同時に求められていることになり、即時的に
そのシーケンスによる運転可能状態が知られており、そ
のシーケンス・ロジックが瞬時的に全世界に分散する特
定プラントに出力され送信される。最適値解（操作ベク
トル）は、１つの非線形物理モデルについて物理的性質
が可変である。最適化は、通常は、最大・最小値問題で
ある。直前の運転時の最新のパラメータが求められてい
るので、時間の最短化（例示：プラントの起動時から起
動終了までの時間の最小化、プラントの起動時から運転
終了までの時間の最小化）が求められる運転から、燃料
費の最小化が求められる運転に速やかに最適正に移行す
ることができる。

【００１３】実運転により取得する運転データをプラン
トの存在地からオンラインでプラントの外の遠隔の監視
センターに送信し、運転データ（１１）に基づいて非線
形物理モデル（１８）のパラメータ（１９）を決定し、
最適解（２３）を監視センターからオンラインで存在地
に送信するステップの追加は、全世界に分散する工場か
ら運転データを収集し、既述の通りに求められる制御シ
ーケンスを事前に準備して、全世界的に個別にそれを配
信することを実現化する。

【００１４】本発明によるシーケンス制御システムは、
第１系統と第２系統から形成される２系統の熱交換媒体
の間で熱交換する熱交換系と、その熱交換系の機器を操
作する操作機器と、その熱交換系をモデル化した非線形
物理モデル（１８）の状態変数（ｘ（ｔ））と操作変数
（ｕ（ｔ））と時刻点列ｔ_ｊとに基づいて表現される物
理的な目的関数（Ｊ（ｕ（ｔ）））を最適化する計算機
（２５）とを含み、状態変数（ｘ（ｔ））は時刻点列ｔ
_ｊの上で離散化されている。その熱交換系は、第１系統
の熱交換媒体を供給する供給路に介設される弁（８０）
と、第２系統の熱交換媒体を供給する供給路に介設され
るポンプ（５２）とを備え、計算機により最適化された
最適値解である操作変数に基づいて弁（８０）とポンプ
（５２）とが操作機器を介して操作される。最適値解の
操作変数は、時系列点の上のシーケンス・ロジック（２
６）に一致している。

【００１５】非線形物理モデルの変数の１つである操作
変数ｕ（ｔ）は、時系列ベクトルであり、最適値解が求
められる際には操作変数ｕ（ｔ）そのままで解であり、
即ち、変数はシーケンスロジックとしてそのままに解で
あり、シーケンス・ロジックが高速度で求められ得る。
計算機が操作機器から遠隔にあり、計算機と操作機器と
が双方向通信線で接続され、操作機器が計算機に非線形
物理モデルの実運転データを双方向通信線を介して提供
し、計算機が操作機器に最適値解であるシーケンス・ロ
ジックを双方向通信線を介して提供することにより、遠
隔操作による最適自動運転が可能である。ポンプは、時
系列点の上でオン・オフ（２値）制御される場合があ
る。この場合、変数が２値化される状態の時系列区間と
変数が連続数として取り扱われる時系列区間とに分け
て、両区間でそれぞれに最適値解を求め、合計時間を最
小化する最適値問題に変えられる。

【００１６】

【発明の実施の形態】図に対応して、本発明によるシー
ケンス制御システムの実施の形態は、一般的に例示され
る吸収冷凍機の最適化について述べられる。吸収冷凍機
は、図１に示されるように、冷凍機本体５１と冷媒ポン
プ５２と溶液ポンプ５３とから構成されている。冷凍機
本体５１は、蒸発器５４と吸収器５５とから構成されて
いる。冷媒ポンプ５２は、蒸発器５４と吸収器５５とに
並列に冷媒５６を循環的に供給する。冷媒５６は、蒸発
器５４の中と吸収器５５の中にそれぞれに供給され、溶
液ポンプ５３により循環する。

【００１７】蒸発器５４の中には、冷水が供給され、蒸
発器５４の内部に貯留された冷媒水は、冷媒ポンプ５２
によって抽出され、蒸発器５４の内部に配置された散布
器から熱交換装置（伝熱管群）５７に散布される。熱交
換装置５７の外面に沿って流下する過程で、熱交換装置
５７の中を流れる冷水５８と熱交換することによって蒸
発する。冷却された冷水５８は、冷房負荷に供給され
る。

【００１８】蒸発器５４の中で蒸発した冷媒蒸気６４
は、エリミネータ５９を経て、吸収器５５の内部に入
り、その上部に配置された散布器から熱交換器６１に散
布される冷媒とＬｉＢｒ等の吸収液６２とからなる濃溶
液に吸収されることにより、希溶液６３になってその底
部に貯留される。冷媒蒸気６４を濃溶液が吸収する際の
反応熱は、熱交換器６１を構成する多数の伝熱管の中を
流過する冷却水によって外部に廃熱６５として取り出さ
れる。

【００１９】吸収器５３の内部に溜まった希溶液６３
は、溶液ポンプ５３により抽出され、図示されない管を
通され低温熱交換器６６に送られる。低温熱交換器６６
で加熱された後、希溶液６３の一部は分岐して低圧再生
器６７に導入される。その残部は、高温熱交換器６７で
加熱された後、高圧再生器６８の中に入り、その底部に
貯留されている間に熱交換器６９の中を流過する熱源蒸
気７１により加熱されることによって、希溶液中の冷媒
の一部が蒸発して濃溶液７２になる。熱源蒸気７１は、
熱源（図示されず）から加熱源流量制御弁８０を介して
熱交換器６９に供給される。

【００２０】濃溶液７２は抽出されて高温熱交換器６７
に入り、そこで希溶液６３と熱交換することによって冷
却された後、低圧再生器６７から抽出された溶液７３と
合流して低温熱交換器６６に入り、ここで希溶液６３と
熱交換することによって再び冷却され、その後に、吸収
器５５に入り、その散布器から熱交換器６１に散布され
る。

【００２１】一方、高圧再生器６８で濃溶液７２から蒸
発した冷媒蒸気７４は、抽出されて低圧再生器６７の底
部に配置された伝熱管７５の中に導入され、伝熱管７５
の中を流過する過程で管外の濃溶液７３と熱交換するこ
とによって冷却されて液冷媒７６になる。加熱された濃
溶液７３から蒸発した冷媒蒸気７７は、エリミネータ７
８を通って凝縮器７９の中に入る。

【００２２】一方、伝熱管７５の中で液化した液冷媒７
６は、凝縮器７９の中の上部に配置された散布器から熱
交換装置８１に散布され、凝縮器７９の中で下降する過
程で、冷媒蒸気７７を伴って熱交換装置８１の外面を流
下する過程で、熱交換装置８１の伝熱管の中を流過する
冷却水８２により冷却されることにより、冷媒蒸気７７
が凝縮する。

【００２３】凝縮器７９の内部の底部に溜まった液冷媒
８３は、膨張弁を流過することによって絞られた後、蒸
発器５４の内部の上部に配置された散布器のノズル８５
から噴射されて、その一部がフラッシュ蒸発し、その残
部は蒸発器５４の中の底部に貯留される。

【００２４】このような吸収冷凍機では、冷水５８、冷
却水８２等の冷却水の冷却水量を確立した後に、冷媒ポ
ンプ５２と溶液ポンプ５３と加熱源流量制御弁８０の３
つの操作量を順次に立ち上げて行き（冷却水出口温度の
制御が開始されることがある）、冷凍機本体を起動して
いる。冷媒ポンプ５２と溶液ポンプ５３と加熱源流量制
御弁８０の３操作量のうちの加熱源流量制御弁８０と冷
媒ポンプ５２との２操作量は、下記する指針によりそれ
らの機器を操作することにより、その起動時間の短縮が
可能になる： （１）加熱源流体である熱源蒸気７１の投入速度を速く
する（変化レートリミットを大きくする：単位時間当た
りの物理量を大きくする）。 （２）熱源蒸気７１の上限値を大きくする。 （３）冷媒ポンプ５２の起動タイミングを遅延させる
（時系列時間・時刻を遅延させる）。

【００２５】熱源蒸気７１の流量は、吸収冷凍機の各部
位に物理的影響を与え、特に、ポンプ５２の動作能力に
影響を与え、且つ、ポンプ５２の動作能力は熱源蒸気７
１の流量に影響を及ぼして、系全体の物理状態を記述す
る表現式は、物理的非線形微分方程式になる。吸収冷凍
機の内部の温度、流量、圧力、液レベル等の物理状態量
の過渡的挙動は、状態変数として離散化される。本発明
によるシーケンス制御システムは、非線形物理モデルか
ら変換される非線形最適化問題を解いて、物理的制約条
件の下で、起動時間（冷凍能力の９０％に到達するまで
の時間）の最短化解等導出される。その最短化解は、加
熱源流量（Ｑ／単位時間）を調整する調整弁の開閉度で
ある操作変数と冷媒ポンプの操作変数を含む操作の操作
タイミングを含んでいる。

【００２６】吸収冷凍機に本発明を適用する場合の物理
的不等号制約条件は、下記の通りである。 高圧再生器６８の圧力：７６０ｍｍＨｇ以下 蒸発器内冷媒レベル：１００ｍｍ以上 冷水出口温度：３．５゜Ｃ以上 結晶度余裕（高圧再生器圧力と高圧再生器出口液温度か
ら定まる）以下

【００２７】制御弁とポンプとから構成されるプラント
２の立ち上げ・立ち下げの操作シーケンスは、図２に示
されるような１つのポンプ３と２つの弁４，５とから構
成される場合、図３に示されるように、ポンプ３の起動
開始・停止時刻ｔ_３１・ｔ_{３ ２}、弁４の開・閉時刻ｔ
_１１・ｔ_１２、弁５の開・閉時刻ｔ_２１・ｔ_２２が最適
化により決定されることになる（従来これらの時刻は、
試行錯誤的に求められ、又は、十分な余裕を持ってゆっ
くりと操作が進められた）。このようなポンプと弁は、
１つの閉じた系に配置されているが、非線形物理系で
は、２つの熱交換系に跨って配置されるのが常である。
非線形物理モデルは、プラントごとに定式化される。

【００２８】図４は、本発明によるシーケンス制御方法
の実施の形態を示している。過去又は起動前の直前の運
転データ１１は、既に集積されている。運転データ１１
は、データロガー１２に入力される。データロガー１２
に入力されるプラントの運転データ１３には異常値が含
まれている。プラントデータ１３は、データ前処理器１
４に入力される。プラントデータ１３は、データ前処理
器１４により異常値が除かれる。異常値除外プラントデ
ータ１５は、計測誤差補正器１６に入力され、その計測
誤差が補正される。計測誤差補正器１６は、計測誤差補
正プラントデータ１７を出力する。

【００２９】このような計測誤差補正プラントデータ１
７が、非線形物理モデル１８に入力される。非線形物理
モデル１８は、物理的非線形微分（連立）方程式：

【数１】 で記述される。式（１）は、状態変数ｘ（ｔ）の時間微
分ｘ．（ｔ）（本文中、変数の右側・下側の点はその変
数に対して時間微分を示す）は、状態変数ｘ（ｔ）自体
と操作変数ｕ（ｔ）と、時間ｔ（離散化された時間であ
り時刻ｔ_ｊ）とを変数とする関数で記述され、この記述
は物理モデルが非線形であることを示している（時間微
分が、微分以前の関数の関数になる）。時間の微分に依
存しない方程式が存在し、下記式（２）で示される：

【００３０】

【数２】 ここで関数ｇ（ｔ）は、状態変数ｘ（ｔ）と操作変数ｕ
（ｔ）と時間ｔを変数とする関数である。式（１）と式
（２）とは、後述される最適化問題を解く際の制約条件
である。時間の離散点が１０００点であれば、式（１）
と式（２）とはそれぞれに１０００個の式からなる連立
方程式であり、合計は２０００個である。式（１）と式
（２）はそれぞれに２変数で記述され、式（１）と式
（２）はｘとｕとを決定し得る。後述される最適値解の
導出のためには、式（１）と式（２）とで示される２つ
の等号制約の条件の他に、当然に、機器の制約条件が付
加される：

【数３】 ｘ^Ｌ、ｘ^Ｖ、ｕ^Ｌ、ｕ^Ｖは、それぞれに、状態変数と操
作変数に関してそれらの下限値と上限値である。

【００３１】式（１），（２），（３）、特に式（１）
で示される非線形微分物理方程式（一種の運動方程式）
はプラントとしてそのプラントに固有である非線形物理
モデルであり、その物理モデルの状態変数ｘ（ｔ）又は
ｘ．（ｔ）と、操作変数ｕ（ｔ）と、時刻ｔを変数とす
る評価関数Ｌ（ｔ）が設定される。その評価関数は既述
の離散時刻点列上で定義されている。その評価関数の積
分値は、目標関数値である：

【数４】 操作変数を変数とする目的関数Ｊ（ｕ（ｔ））が時間で
あれば、評価関数は無次元である。例えば状態変数ベク
トルｘ（ｔ）が温度であれば、温度が高ければ次の離散
点に到達するまでの時間Δｔが短い場合があり、Δｔ＝
Ｌ（ｔ）ｄｔのΔｔは小さくなり、Ｌ（ｔ）は１より小
さい。式（４）の右辺の第１項は、最終状態（ｔ＝
ｔ_ｆ）の評価関数に対応する。

【００３２】Ｊ（ｕ（ｔ））を最大・最小化する最適値
問題を解く解法は、周知の計算技術であり、例えば、Ｒ
ＳＱＰである。最適値問題は、不等号制約条件式（３）
の制約下で解かれることは当然であり、現実的な最適化
が求められ、最適化されたＪ（ｕ（ｔ））は、ｕ（ｔ）
の関数であるから、最終時刻ｔ_ｆで規定されるｕ
（ｔ _ｆ）が求められ、解導出のプロセスから操作変数ベ
クトルｕ_ｊ（ｔ_ｊ）は既知になっている。操作変数ベク
トルｕ_ｊ（ｔ_ｊ）は、最適解２５の導出の過程で記録さ
れていて、その操作変数ベクトルｕ_ｊ（ｔ_ｊ）が最適シ
ーケンスロジック２６として出力され、オンラインでプ
ラントに送信される。

【００３３】図４は、本発明のシーケンス制御方法の実
施の他の形態を付加的に示している。プラントデータ１
３は、データ前処理器１４により異常値が除かれる。非
線形物理モデルの実運転データから異常値を除去するこ
とは、非線形モデルのシミュレーションの精度を高める
ために非常に重要である。異常値であるかどうかは、そ
の異常値が出た時系列点の周辺の時刻のデータから推定
することができる。

【００３４】図４は、本発明のシーケンス制御方法の実
施の更に他の形態を付加的に示している。異常値が除外
された異常値除外プラントデータ１５は、計測誤差補正
器１６に入力されて、その計測誤差が補正される。計測
誤差補正器１６は、計測誤差補正プラントデータ１７を
出力する。非線形物理モデルの実運転データから異常値
を除去することは、その除去後の計測誤差の補正が適正
であるために更に重要である。

【００３５】非線形物理モデル１８は、モデルパラメー
タ１９を出力し、モデルパラメータ１９は、非線形最適
化問題変換のためのプログラムを持つ非線形最適化問題
変換器２３（非線形最適化問題と同義で用いられる。）
に入力される。非線形最適化問題変換器２３は、パラメ
ータが決定された非線形物理モデル１８に対応する物理
的非線形微分方程式（１），（２）を最適化問題の最適
化対象関数式（４）に変換する。今の場合、最適化問題
は、起動時間（冷凍能力の９０％に到達するまでの時
間）を最小化する最小化問題が採択される。式（４）の
第２項が積分され、即ち、ΣL（ｔ）ｄｔ（＝ΣΔｔ）
が計算され、動作過程の時間Δｔが積算され、目的関数
である時間が起動時間Ｊ（ｕ（ｔ））として計算され
る。

【００３６】非線形最適化問題変換器２３は、非線形物
理モデル１８を非線形最適化問題２３に変換してそれを
出力する。非線形最適化問題出力２４は、最適解を導出
するプログラムを持つ最適解導出器２５に入力され、最
適解導出器２５はＪ（ｕ（ｔ））の最小化をＲＳＱＰに
より実行する。最適解ΣΔｔである時刻点列は、図３に
示される最適シーケンスロジック２６の情報ｕ
_ｊ（ｔ_ｊ）（ｊ＝ｔ_ｆ）を含んでいる。図３が示す最適
解は、ポンプ３の起動時刻ｔ_３１から弁４の閉め開始時
刻ｔ_１２までの時間（＝ｔ_１２−ｔ_３１）として例示さ
れている。

【００３７】物理的非線形微分連立方程式が含む操作変
数である開閉度は、図６に示されるように、全開点に近
づくようにｄｔ秒ごとに制御関数に従って大きくなる。
最終的弁開閉度ｘは、制御上の目的関数として与えられ
ている。その目的関数は、非線形最適化問題変換器２３
に導入される。図５は、弁の開閉度を制御する制御器１
を示している。目的関数（目的値）はｕで表され、目的
関数ｕに基づいて制御器１は制御量（制御関数又は制御
値である弁開閉度ｘ）ｙを出力する。

【００３８】本発明によるシーケンス制御方法の実施の
更に他の形態として、２値化される操作変数ｕ（ｔ）が
含まれることがある。プラントの起動と停止の操作に
は、オン・オフの２値しか取り得ない操作端（例示：電
動ポンプ）がある。通常、非線形最適化問題の変数とし
て離散変数（オン・オフの２値）が含まれる場合の最適
値化問題は組合せ最適値化問題になって、勾配法のよう
な解法が適用できなくなることがある。この場合、最適
解を得るために必要である時間は長引くことが多い。例
えば、プラントでは、起動開始後に非運転状態から運転
状態に遷移する機器がある。そのような機器として、コ
ンバインプラントの両系の間を接続するポンプ、弁等が
ある。図１の弁８０は、１００％閉と１００％開の２値
制御が行われることがある。このような場合、ｕ（ｔ）
は零か１である。起動初期時刻、電動ポンプのオンの時
刻、起動終了時刻がそれぞれにｔ_０、ｔ_１、ｔ_ｆで表さ
れると、そのポンプがオフである区間とそのポンプがオ
ンである区間との２区間に分けられ、最適化問題は独立
した２つの非線形物理モデルに分割されて２区間で独立
に取り扱われ、そのポンプに関する変数が除去された２
つの非線形物理モデルに分割され、時刻ｔ０から時刻ｔ
１までの区間での最適値問題の解と、時刻ｔ_１から時刻
ｔ_ｆまでの区間での最適値問題の解とを求めて、両解の
合計値が最小化されることになる。

【００３９】本発明によるシーケンス制御方法の実施の
更に他の形態として、経年劣化、時間的推移による機器
パラメータの変動に即応するパラメータの決定が含まれ
る。伝熱面の汚れ（例示：吸収器、凝縮器の冷却水配管
の内面の汚れ、蒸発器の中の冷媒の汚れ）による熱交換
器の伝熱性能の劣化のような機器系統の経年劣化は、今
回の起動の前の起動時又は定常運転の際に収集した運転
データに基づいて物理的非線形微分方程式を解くことに
より決定されるパラメータに既に反映されている。特定
パラメータの変動は、経年劣化の状態を推定させる重要
なファクターである。経年劣化が原因になって運転が従
来であれば困難であると考えられる場合にも、柔軟に求
める最適解は、タイムリーな次の打つ手になる。冷却水
配管内の汚れに対する対処は、冷却水量を増大して管内
流速を上げることにより、配管内面に付着した汚れを除
去することである。この場合の最適解は、諸制約条件下
で、汚れを最大限に除去する流速であり、又は、汚れ度
合いに応じて冷却水量増の最短時間である。冷媒汚れ
（例示：冷媒に他の溶液が混入すること）に対する対処
は、蒸発器内の汚れた冷媒を吸収器にダンプすることに
より蒸発器内の冷媒汚れを解消することである。この場
合の最適解は、その汚れの度合いに応じてそのダンプ量
の最小化である。

【００４０】本発明によるシーケンス制御方法の実施の
更に他の形態として、最適シーケンス・ロジックの提供
サービスが含まれる。最適シーケンス・ロジックは、プ
ラントが停止されてから次回の起動までの休止時間に得
られ、次回起動時の運転は獲得ずみの最適シーケンスに
より行われる。朝に運転起動され夕方に運転停止される
機器は多くが知られている。常態的に自動的に収集され
る運転データは、オンラインでプラントから管理・監視
センターに送られる。遠隔の監視センターは、その運転
データにより複数の評価関数についてそれぞれに最適解
を求め、その複数の最適解はプラントにオンラインで送
信される。プラントは、次回運転時に、その最適解に基
づいて運転を実行する。前日の運転データは、当日の運
転の運転の開始・停止が緊急的である場合、即座にその
時点の最適解で運転を実行することができる。

【００４１】本発明は、吸収冷凍機、各種のプラント、
特に、コンバインド・プラントのような２系統熱交換装
置の運転に効果的に適用され、インタロックが行われる
熱交換装置としては、タービンの羽根を冷却する冷却蒸
気を供給するインタロック・バルブの操作の操作タイミ
ングを最適正に制御する分野にも有効である。

【００４２】

【発明の効果】本発明によるシーケンス制御システム、
及び、シーケンス制御方法は、最適値解がそのままシー
ケンス・ロジックであり、シーケンスの最適制御の高速
化が実現する。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、本発明によるシーケンス制御システム
が適用される吸収冷凍機を示す機器系統図である。

【図２】図２は、本発明によるシーケンス制御システム
の最適化条件の実施の原理的形態を示す回路図である。

【図３】図３は、最適解又は解を示す操作シーケンスで
ある。

【図４】図４は、本発明によるシーケンス制御方法の実
施の複数形態を示す動作フロー図である。

【図５】図５は、本発明によるシーケンス制御システム
の最適化条件の実施の原理的形態を示す回路図である。

【図６】図６は、制御目標を示す関数グラフである。

【符号の説明】

１１…運転データ １５…異常値除去運転データ １８…非線形物理モデル １９…パラメータ ２３…非線形最適化問題 ２５…最適解 ２６…シーケンスロジック ｔ…変数 ｕ…入力値 ｙ…出力値

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 野村 真澄 兵庫県高砂市荒井町新浜２丁目１番１号 三菱重工業株式会社高砂研究所内 Ｆターム(参考） 5H004 GA02 GA25 GB01 HA01 HA02 HA03 HA05 KC01 KC33 MA36

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】非線形物理モデルを作成すること、 前記非線形物理モデルを最適化問題に変換することとを
   含み、 前記非線形物理モデルは、物理的な状態変数ベクトル
   と、人為的な操作変数ベクトルと、時刻ｔとを含む関数
   で表される非線形物理方程式であり、 前記非線形物理問題は、２つの等号制約で記述され、 前記等号制約の一つは、前記状態変数ベクトルの時間微
   分が前記状態変数ベクトルと、前記操作変数ベクトル
   と、前記時刻ｔとで表されることであり、 前記等号制約の他の一つは、前記状態変数ベクトルの時
   間微分を含まずに前記状態変数ベクトルと、前記操作変
   数ベクトルと、前記時刻ｔとで表される方程式であり、 前記最適化問題は、前記状態変数ベクトルと、前記操作
   変数ベクトルと、時刻ｔとを含む評価関数の時間的積分
   値の最適化であり、前記状態変数ベクトルは時間的に離
   散化されていて、前記最適化問題の解はそのままで前記
   操作変数ベクトルのシーケンス・ロジックとして出力さ
   れるシーケンス制御方法。
2. 【請求項２】零か１で離散化される前記状態変数ベクト
   ルが存在する請求項１のシーケンス制御方法。
3. 【請求項３】実運転により取得する運転データに基づい
   て前記非線形物理モデルのパラメータを決定することを
   更に含む請求項２のシーケンス制御方法。
4. 【請求項４】前記異常値が除去された前記運転データを
   補正することを更に含む請求項３のシーケンス制御方
   法。
5. 【請求項５】前記非線形物理問題は、更に他の制約条件
   が課され、 前記他の制約条件は機器制約に基づく不等号制約条件で
   ある請求項１〜４から選択される１請求項のシーケンス
   制御方法。
6. 【請求項６】前記シーケンス・ロジックはオンライン上
   に出力される請求項１のシーケンス制御方法。
7. 【請求項７】前記最適値解は１つの前記非線形物理モデ
   ルについて物理的性質が可変である請求項６のシーケン
   ス制御方法。
8. 【請求項８】実運転により取得する運転データをプラン
   トの存在地からオンラインで前記プラントの外の遠隔の
   監視センターに送信すること、 前記運転データに基づいて前記非線形物理モデルのパラ
   メータを決定すること前記解を前記監視センターからオ
   ンラインで前記存在地に送信することとを更に含む請求
   項１のシーケンス制御方法。
9. 【請求項９】前記解は、前記運転データを出力するプラ
   ントの次回の起動時までに導出される請求項８のシーケ
   ンス制御方法。
10. 【請求項１０】第１系統と第２系統から形成される２系
    統の熱交換媒体の間で熱交換する熱交換系と、 前記熱交換系の機器を操作する操作機器と、 前記熱交換系をモデル化した非線形物理モデルの状態変
    数と操作変数と時刻点列とに基づいて表現される物理的
    な目的関数を最適化する計算機とを含み、 前記状態変数は前記時刻点列の上で離散化され、 前記熱交換系は、 前記熱交換媒体を供給する供給路に介設される弁と、 前記熱交換媒体を供給する供給路に介設されるポンプと
    を備え、 前記計算機により最適化された最適値解である操作変数
    に基づいて前記弁と前記ポンプとが前記操作機器を介し
    て操作され、 前記最適値解の操作変数は、前記時系列点の上のシーケ
    ンス・ロジックに一致しているシーケンス制御システ
    ム。
11. 【請求項１１】前記計算機は、前記操作機器から遠隔に
    あり、 前記計算機と前記操作機器とは双方向通信線で接続さ
    れ、 前記操作機器は前記計算機に前記非線形物理モデルの実
    運転データを前記双方向通信線を介して提供し、 前記計算機は前記操作機器に前記最適値解であるシーケ
    ンス・ロジックを前記双方向通信線を介して提供する請
    求項１０のシーケンス制御システム。
12. 【請求項１２】前記ポンプは、前記時系列点の上でオン
    ・オフ制御され、前記ポンプがオンである区間と前記ポ
    ンプがオフである区間とで前記ポンプに関する変数が除
    去されて前記非線形物理モデルが分割される請求項１０
    のシーケンス制御システム。
13. 【請求項１３】下記実行の連鎖：非線形物理モデルを作
    成すること、 前記非線形物理モデルを最適化問題に変換することとを
    記述するプログラムが入力されていて、 前記非線形物理モデルは、物理的な状態変数ベクトル
    と、人為的な操作変数ベクトルと、時刻ｔとを含む関数
    で表される非線形物理方程式であり、 前記非線形物理問題は、２つの等号制約で記述され、 前記等号制約の一つは、前記状態変数ベクトルの時間微
    分が前記状態変数ベクトルと、前記操作変数ベクトル
    と、前記時刻ｔとで表されることであり、 前記等号制約の他の一つは、前記状態変数ベクトルの時
    間微分を含まずに前記状態変数ベクトルと、前記操作変
    数ベクトルと、前記時刻ｔとで表される方程式であり、 前記最適化問題は、前記状態変数ベクトルと、前記操作
    変数ベクトルと、時刻ｔとを含む評価関数の時間的積分
    値の最適化であり、前記状態変数ベクトルは時間的に離
    散化されていて、前記最適化問題の解はそのままで前記
    操作変数ベクトルのシーケンス・ロジックとして出力さ
    れるシーケンス制御用記録媒体。