JP2005267633A - 延命制御を有するモデル予測制御器 - Google Patents

Abstract

【課題】 寿命または次の保守までの時間を拡張し、又は交換する必要のある部品の数を低減する延命制御を提供する。
【解決手段】 ＭＰＣ制御システムは、不等式における限界とＭＰＣ制御器の性能指数における延命目標を有する延命制御を提供する。ＭＰＣ制御器は、物理的システムのための制御システムの通常の機能を実施するが、寿命または次の保守までの時間を拡張し、又は交換する必要のある部品の数を低減するように行う延命制御を提供する。もし、延命機能が他の制御機能を低下させなければ、それらは常に使用可能な状態にあり、システムを保守するためのコストを低減できる。もし、延命機能がいくつかの他の制御機能を低下させれば、それらは、フィールドで又は即座に調節され、一層便利になるまで、保守までの時間を拡大するが、性能に対するある程度の影響はある。
【選択図】 図１

Description

本発明は、概して、制御システムに関し、更に詳しくは延命制御(life-extending control)を有するモデル予測制御システム(model predictive control system)に関する。
この発明は、米国政府契約Ｎ００４２１−０１−２−０１３１の下での業務遂行において着想されたものである。

コンピュータを使った制御器(controller)が、それらが操作するシステムの所要の保守計画に影響を与え、それらが、寿命および修復時間(time-to-repair)を定めるストレスを低減するように操作できることが知られている。設計において寿命と性能とのトレードオフに対して暗黙のうちに影響を与える種々の制御論理スキームが知られている。しかしながら、これらのトレードオフは、中に組み込まれており、即座(on the fly)には変えられない。いくつかのシステムは、通常動作モード(normal run mode)と延命モード(life-extending mode)との間で切り替わる能力を備えているが、それらは、単に“オン”又は“オフ”の何れかである。このシステムは、故障している特定の要素について様々なレベルの特定延命機能または延命機能を選択することができない。

モデル予測制御器（ＭＰＣ）は、多変数システム(multivariable system)を操作して、物理的および操作上の限界に対処しながら、分離したコマンド応答(uncoupled command response)を提供することができる。ＭＰＣ制御器は、アクチュエータコマンドを決定するために実時間で性能指数(performance index)を数学的に最適化する。また、ＭＰＣ性能指数における相対的重さ(relative weight)と限界値(limit value)はフィールド(in the field)で変えることができることも知られている。しかしながら、ＭＰＣ制御器は、限界式(limit equation)または性能指数における明確な延命機能で実施されていない。

本発明は、ガスタービンエンジンのような物理的システムのための制御システムの通常機能を実施するが、寿命または次の保守までの時間を拡張し、又は交換する必要のある部品の数を低減するように行う延命制御を提供する。本発明の開示される実施形態において、延命機能は、不等式における寿命指向の限界および性能指数における延命機能を明確に含むことにより、システムのためのＭＰＣ制御器において実施される。結果として、延命機能は即座(on the fly)に変えられ、（特定コンポーネントの故障のような）特定の状況に合わせることができ、そして継続的に可変である。なぜならば、それらは、ＭＰＣ不等式における限界及び／又はＭＰＣ性能指数における重み係数の観点で実施されるからである。

もし、延命機能が、他の制御機能を低下させなければ、それらは、常に使用可能であり、システムを維持するためのコストを低減する。もし、延命機能がいくつかの他の制御機能を低下させれば、それらは、フィールドで(in-the-field)または即座(on-the-fly)に調整されて、保守までの時間(time-until-maintenance)を、それが一層便利になるまで拡張(stretch)するが、性能に対する幾らかの影響を伴う。

この拡張の一つの貴重な使用は、条件監視保守(condition-based maintenance)プログラムにある。これらのプログラムは、部品が注文されると共に予約されたものを店が調達できるように、必要とされる保守がずっと前もって予測されることを必要とする。一旦、保守が計画(schedule)されると、プラントは、すぐには保守を必要としないことは重要である。寿命を拡大することは、このことを保証するのに役立つ。また、他の保守スキームは、使用される残りの寿命に基づきプラントの寿命を時折拡張する能力により改善される。

図１に、本発明によるモデル予測制御システム(model predictive control system)２０を図式的に示す。システム２０は、モデル予測制御器(Model Predictive Controller; MPC)２４を備え、このモデル予測制御器２４は、センサ２８からのフィードバックおよび所望の軌道(trajectory)に基づき、アクチュエータ２６でプラント(plant)２２を制御する。所望軌道発生器３０は、ユーザからのような入力コマンド３２に基づき所望の軌道を決定する。

モデル予測制御では、アクチュエータコマンド(actuator command)ｕは、実時間で最適化問題(optimization problem)を解いた結果として決定される。モデル予測制御は、一種のデジタル制御器である。デジタル制御器は、周期的にオペレータコマンド(operator command)をサンプリングして応答を判定するコンピュータに基づいている。各サンプルの帰結として、デジタル制御器は、新たなアクチュエータの設定を指定し、その設定は制御器更新(controller update)と呼ばれる。これらの設定は、ほとんどの場合、次の更新まで維持される。ＭＰＣは、これらの設定を、アクチュエータ軌道の最初の時間点(the first time point)として指定する。この軌道は、整数ｎで数えられる制御器更新回数(controller update times)について、ｕ（ｎ）を指定し、ここでｎはＬからＮ＋Ｌ−１まで変化する。即ち、Ｎ個の時間点についてである。現在のサンプル時間はＬ(enumerated L)に数えられる。このアクチュエータ軌道は、性能指数ＰＩを最小化する唯一の軌道として決定され、ここで、

であり、ここで総和(summation)はＮ個の未来時間点(N future time points)にわたる。ｘ_ｎは、システム動的モデルの状態のベクトルであり、ｕ_ｎは、Ｎ個の各時間点でのアクチュエータコマンドである。行列ＣおよびＤは、線形化された出力数式の係数であり、それは動的モデル状態およびアクチュエータ設定への目標が存在するシステム出力を関連づける。ＱおよびＲは、下三角重み行列(lower tiangular weighting matrices)であり、ベクトルｆおよびｇは、システム出力、所望または通常のアクチュエータ値、および重み行列ＱおよびＲについての所望の軌道の関数であるところのドライビング項(driving terms)である。下三角行列Ｍは、終端重み行列(terminal-weighting matrix)であり、種々の制御理論上の理由のために存在してもよい。

従って、名目上のシステム(nominal system)と最適化は、システムの状態動力学(the state dynamics model)
ｘ_ｎ＋１＝Ａ_ｎ・ｘ_ｎ＋Ｂ_ｎ・ｕ_ｎ＋ｂ_ｎ
に従わなければならず、最適化手順が等式制約(equality constraints)を与える。また、最適化は、Ｎ個の時間点について、動力学に関係する物理的及び操作上の限界(physical and operational limits)
限界変数ｙｃ（ｎ）＝Ｃｃ_ｎ・ｘ_ｎ＋Ｄｃ_ｎ・ｕ_ｎ＋ａ_ｎ≦Ｙ_ｎ
に従わなければならない。等式(equality)は、限界変数(limited variables)がどのように状態動力学モデル(state dynamics model)に関係しているのかのモデルを表す。不等式(inequality)は、限界変数が限界Ｙよりも小さい状態であるべきことを示す。結果として得られる論理設計と理論における限界式の明確な一体性(inclusion)はＭＰＣの重要な利点である。

ＭＰＣ設計者は、状態動力学モデル(state dynamics model)、限界モデル(limit model)、および性能指数を決定することにより制御アルゴリズムを特定する。性能指数設計は、出力ベクトルｙに含む変数を選択し、そして重み行列Ｑ，Ｒ，Ｍを選ぶことを含む。制御ソフトウェア設計者は、また、実時間で最適化問題を解くための再使用可能なソフトウェアを提供しなければならない。本発明において使用できるＭＰＣ制御システム２０とＭＰＣ制御器２４の一つの特定の実施は、“A SQUARE ROOT METHOD FOR COMPUTATIONALLY EFFICIENT MODEL PREDICTIVE CONTROL”と題された２００３年７月１６日出願の米国シリアル番号第１０／６２０５６９の同時継続中の出願に開示されており、それは、共同出願であると共に本願と同一発明者によるものであり、そっくりそのまま参照することにより本願に組み込まれる。

ＭＰＣ制御器２４における重み行列Ｑ，Ｒ，Ｍは、“他の目標に関する重み(weight on other goals)”４０に格納された性能、安全性、安定性などのような目標に関する重みを反映し、それらは、ＭＰＣ制御器２４の性能指数において実施される。安定性および安全性を維持する目的のための限界は、“安全性および安定性限界(safty and stability limits)”４２に格納され、そしてＭＰＣ制御器２４において不等式として実施される。

図１に示されるシステム２０には、寿命目標(life goal)４４に関する重みが存在し、それはまた、ＭＰＣ制御器２４についての重み行列Ｑ，Ｒ，Ｍにおいて実施される。また、ＭＰＣ制御器２４についての追加の不等式で実施される寿命指向の限界(life-oriented limits)４６も存在する。

また、システム２０は、任意的に、故障検出回路(fault detection circuitry)およびフィードバック４８を備え、それはセンサ２８及びアクチュエータ２６をモニタする。故障検出回路およびフィードバック４８は、信号をＭＰＣ制御器２４に送出して、センサ２８及びアクチュエータ２６の状態を示し、センサ２８およびアクチュエータ２６が正常に動作しているかどうか、部分的に故障しているかどうか、または完全に故障しているかどうかを示す。

操作(operation)において、延命機能が他の制御システム機能を低下させない場合には、ＭＰＣ制御器２４は、常に、延命重み(life extending weight)４４および限界４６を考慮した不等式および性能指数を使用する。この場合では、プラント２２は、単純に保守を必要としない。

延命機能が他の制御システム機能を劣化させる場合においては、ＭＰＣ制御器２４の性能指数は、通常、名目上の延命重み４４を含まず、且つ不等式は、名目上の寿命指向の限界４６を含む。正常に動作している間、プラント２２の特定の構成要素の保守が必要であると判断されてもよい。これは、定期的に計画された保守注意喚起（動作時間または最終保守からの時間に基づく）、または保守についての特定の手動要求（オペレータまたは中央保守施設による）であってもよい。そして、保守が実施できるまで、プラント２２の構成要素のための保守までの時間を拡大するために、ＭＰＣ制御器２４において実施されているように、延命重み４４は増加され、それから寿命限界４６が減少されることができる。これは、交換部品が利用可能なとき、保守資源が利用可能であるとき、またはプラント２２が既に保守について計画されているときのような、未来における既知の時間であってもよい。保守までの時間(time-to-maintenance)を拡張することは、保守のための時間までプラント２２の連続動作を提供する。

逆に、緊急事態では、航空機エンジンのようなシステムは、もしその出力が速度(speed)又は大きさ(magnitude)において増加すれば、全体的な安全性を増すかもしれない。これらの状況では、プラントの寿命は、安全性の要求に次ぐことであり、寿命目標(life goals)に関する重みは減少され、そして寿命限界(life limit)が増加される。

また、故障検出回路およびフィードバック４８は、１又は２以上のアクチュエータ２６およびセンサ２８が保守（アクチュエータ２６およびセンサ２８の完全な交換を含む）を必要としていると判断してもよい。このアクチュエータ状態(actuator status)およびセンサ状態(sensor status)は、ＭＰＣ制御器２４に示され、そしてそれは、性能指数および不等式において少なくともいくつかの重み４４および限界４６を変更または導入する。

また、重み４４および限界４６は、アクチュエータ状態、センサ状態、定期保守計画または特別計画された保守に基づき変化（増加または減少）されてもよい。従って、延命機能は、単純にオンまたはオフではなく、プラント２２の構成要素の故障の重要度と、予測される保守までの時間(time-to-maintenance)に基づいた連続的な変動要素(continuously variable factor)である。より重要な問題は、拡張された保守までの時間の間に他のシステム機能を低下させることが必要である範囲で、より高い重み４４と、より低い限界４６とを引き起こすであろう。延命目標（重み４４および限界４６）は、性能、エネルギー使用、安定性、堅牢性、および保守の適用範囲(scope)よびコストとバランスがとられる。計画された保守が計画された時間に実施できない事態においては、ＭＰＣ制御器２４は、保守が得られるまで、延命重み４４および限界４６を実施し調節（必要であれば）することを継続する。

ＭＰＣ制御器２４は、好ましくは、ストレージおよびメモリ（コンピュータデータおよびコンピュータプログラムを格納するためのＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードドライブ、または他の任意の光学的、磁気的、電気的、または他の媒体のようなもの）を備えたＣＰＵ６０上で実施される。寿命目標に関する重み４４、寿命指向の限界４６、他の目標に関する重み４０、安全性および安定性限界４２は、好ましくは、モデル予測制御器２４および所望の軌道発生器３０のためのプログラムモジュールのように、ストレージおよびメモリ６２に格納される。プロセッサ６４により実行される場合、これらのコンピュータプログラムおよびデータは上述した機能を実施する。特定の実施は、制御されるべき特定のプラント２２および特定のアプリケーションに依存するであろうが、本技術分野の当業者であれば、本明細書の記載に基づき、必要なコンピュータプログラムを書くことができ、そして適切なハードウェアを提供することができる。

特許法および法律の規定に従って、上述した代表的な構成は、本発明の好ましい実施形態を表すものと考えられる。しかしながら、本発明は、その精神および要旨を逸脱することなく、具体的に記述され図示されたことの他にも実施できる。本方法クレームにおけるステップについての英数字の識別子は、独立クレームによる参照を容易にするためであり、別段の指示がなければ、必須の手順を示すものではない。

本発明によるモデル予測制御システムを図式的に示す図である。

符号の説明

２２ プラント
２４ モデル予測制御器
２６ アクチュエータ
２８ センサ
３０ 所望軌道発生器
３２ 入力コマンド
４８ 故障検出回路
６０ ＣＰＵ
６２ メモリ
６４ プロセッサ
４０ 他の目標に関する重み
４４ 寿命目標に関する重み
４６ 寿命指向の限界

Claims (18)

1. システムの現在の状態を示す複数のセンサと、
   コマンドに基づき所望の動的応答を生成するための所望軌道発生器と、
   プラント動力学のモデルと、
   前記システムの現在の状態から始めて、前記所望の動的応答と少なくとも一つのシステム寿命目標とを受信して、モデル予測制御の方法を用いて非線形プログラミング問題に対する解として１または２以上の時間ステップにわたるウィンドウについて少なくとも一つのシステム寿命目標および前記所望の動的応答を達成する問題を定式化する非線形プログラミングモジュールと、
   前記モデル予測制御問題および非線形プログラミングアルゴリズムに基づき反復アルゴリズムを用いて各時間ステップにおいて前記非線形プログラミング問題を解く非線形プログラミングソルバーと、
   を備えたモデル予測制御システム。
2. 前記少なくとも一つのシステム寿命目標は少なくとも一つの限界を含む請求項１記載のモデル予測制御システム。
3. 前記プラント動的モデルおよび限界式は線形であり、且つ性能指数は二次プログラミング問題を形成するように二次であり、且つ前記非線形プログラミングソルバーは二次プログラミングソルバーで置き換えられる請求項２記載のモデル予測制御システム。
4. 前記少なくとも一つのシステム寿命目標は、状態信号における変化に基づき変化する請求項３記載のモデル予測制御システム。
5. 前記状態信号はセンサによって発生される請求項４記載のモデル予測制御システム。
6. 前記状態信号は、アクチュエータの状態を示す請求項４記載のモデル予測制御システム。
7. ａ）システムの現在の状態を示す複数のセンサ信号を入力するステップと、
   ｂ）複数のコマンドを入力するステップと、
   ｃ）少なくとも一つのシステム寿命目標を入力するステップと、
   ｄ）前記コマンドに基づき前記システムの所望の動的応答を決定するステップと、
   ｅ）複数のアクチュエータコマンドを発生するモデル予測制御器において前記少なくとも一つのシステム寿命目標と前記所望の動的応答との間のバランスを実施するステップと、
   を含む多変数システムの制御方法。
8. 前記ステップｅ）は、前記モデル予測制御器についての性能指数における重み付けにより実施される請求項７記載の方法。
9. 前記所望の動的応答と前記少なくとも一つのシステム寿命目標との間のバランスを変えるステップを更に含む請求項８記載の方法。
10. 前記性能指数における前記重み付けを変えて前記バランスを変えるステップを更に含む請求項９記載の方法。
11. 前記システムにおける構成要素の故障の指示に基づき前記重み付けを変えるステップを更に含む請求項１０記載の方法。
12. 前記システムの保守までの時間の指示に基づき前記限界を変えるステップを更に含む請求項１１記載の方法。
13. 前記ステップｅ）は、前記モデル予測制御器について一組の不等式における限界を設定するステップを更に含む請求項１０記載の方法。
14. 保守までの時間の指示に基づき前記限界を変えるステップを更に含む請求項１３記載の方法。
15. 前記システムにおける構成要素の故障の指示又は緊急事態の宣言に基づき前記限界を変えるステップを更に含む請求項１３記載の方法。
16. 前記ステップｅ）は、前記モデル予測制御器について一組の不等式における限界を設定するステップを更に含む請求項７記載の方法。
17. 保守までの時間の指示に基づき前記限界を変えるステップを更に含む請求項１６記載の方法。
18. 前記システムにおける構成要素の故障の指示又は緊急事態の宣言に基づき前記限界を変えるステップを更に含む請求項１６記載の方法。

Images