JP2006146764A - Model prediction controller and model prediction control method - Google Patents

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Ryokichi Tanaka
亮吉 田中
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Denso Ten Ltd
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To perform accurate state estimation to perform stable control. <P>SOLUTION: An internal state estimation part 20 estimating a state estimation amount of a control target, disposed in this model prediction controller is provided with an evaluation expression change part 27 changing a state estimation evaluation expression used in an evaluation part 25. When an evaluation value by the state estimation evaluation expression, or an evaluation value by an optimum operation evaluation expression used in an optimum operation amount detection part deteriorates, or when a difference between an actual measurement value and a prediction value of a control amount becomes large, the evaluation expression change part 27 changes the state estimation evaluation expression to realize the stable control. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、モデル予測制御装置及びモデル予測制御方法に関し、特に安定な制御が可能なモデル予測制御装置及びモデル予測制御方法に関する。   The present invention relates to a model predictive control apparatus and a model predictive control method, and more particularly to a model predictive control apparatus and a model predictive control method capable of stable control.

モデル予測制御は、制御対象の特性を記述した物理モデルである動特性モデルを用い、有限時間先までの制御量を予測し、制御性能を表わす評価式の値を最小化もしくは最大化するような最適操作量を決定するものである（特許文献１参照）。モデル予測を行なうモデル予測装置は、実際の制御対象の動特性モデルを使用することにより、未来の制御量の変化を予測して操作量を決定できるので、正確な制御が可能である。また、動特性モデルの内部状態は、状態推定装置により評価式を用いて、毎回の予測演算に際して現在から未来の有限時間先までの状態を推定して同定されるので、さらに正確な予測が可能である。   Model predictive control uses a dynamic characteristic model, which is a physical model that describes the characteristics of a controlled object, predicts the amount of control up to a finite time ahead, and minimizes or maximizes the value of an evaluation expression that represents control performance. The optimum operation amount is determined (see Patent Document 1). A model prediction apparatus that performs model prediction uses a dynamic characteristic model of an actual control target to predict a change in a future control amount and determine an operation amount, so that accurate control is possible. In addition, the internal state of the dynamic characteristic model is identified by estimating the state from the present to the future finite time ahead in each prediction calculation using an evaluation formula by the state estimation device, so more accurate prediction is possible It is.

特開平１１−７３０７号公報Japanese Patent Laid-Open No. 11-7307

しかしながら、モデル予測装置においても、制御対象の故障やモデルの精度により予測誤差が大きくなり、動作が不安定になり安定な制御ができない場合があった。本発明者らは、モデル予測制御装置の動作が不安定になるのは、多くは制御対象の状態推定が正確に行なわれない結果であるとの知見を得た。この結果に基き、本発明は、モデル予測制御装置の内部状態推定部において、正確な状態推定を行なうモデル予測制御装置を提供することを目的とする。また、予測誤差が生じる原因となった誤差発生個所を検出し、その誤差を考慮した状態推定の評価が可能なモデル予測制御装置を提供することを目的とする。   However, even in the model prediction apparatus, there are cases where the prediction error increases due to the failure of the controlled object or the accuracy of the model, the operation becomes unstable, and stable control cannot be performed. The present inventors have obtained the knowledge that the unstable operation of the model predictive control apparatus is often a result of the state estimation of the controlled object not being accurately performed. Based on this result, an object of the present invention is to provide a model predictive control apparatus that performs accurate state estimation in an internal state estimation unit of the model predictive control apparatus. It is another object of the present invention to provide a model predictive control apparatus capable of detecting an error occurrence point causing a prediction error and evaluating state estimation in consideration of the error.

本発明は、前記目的を達成するために、モデル予測制御装置の内部状態推定部において常に同じ評価式を用いるのではなく、状況に応じて状態推定のための評価式を変更可能にするモデル予測制御装置を提供する。   In order to achieve the above object, the present invention does not always use the same evaluation formula in the internal state estimation unit of the model predictive control apparatus, but makes it possible to change the evaluation formula for state estimation according to the situation. A control device is provided.

本発明の第１の態様であるモデル予測制御装置は、制御対象の内部状態推定のために、前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を前記状態推定評価式を用いて評価して前記制御対象の状態推定量を出力する内部状態推定部と、前記制御対象に与える最適操作量を決定するために、前記内部状態推定部から出力される状態推定量により同定した前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を最適操作評価式を用いて評価して最適操作量を出力する最適操作量決定部とを備え、前記内部状態推定部は、前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断される場合前記状態推定評価式を変更する評価式変更部を備える。   The model predictive control apparatus according to the first aspect of the present invention uses the state estimation evaluation formula to evaluate a result of prediction using the model of the control target for estimating the internal state of the control target. An internal state estimation unit that outputs the state estimation amount of the control target, and the model of the control target identified by the state estimation amount output from the internal state estimation unit in order to determine an optimum operation amount to be given to the control target And an optimal operation amount determination unit that evaluates the result of prediction using the optimal operation evaluation formula and outputs an optimal operation amount, and the internal state estimation unit has an error in the prediction using the model. When it is judged that it has occurred, an evaluation formula changing unit for changing the state estimation evaluation formula is provided.

本発明の第２の態様であるモデル予測制御装置は、前記状態推定評価式による評価値が所定範囲外となる場合に、モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断する。   The model prediction control apparatus according to the second aspect of the present invention determines that an error has occurred in prediction using a model when the evaluation value based on the state estimation evaluation formula is outside a predetermined range.

本発明の第３の態様であるモデル予測制御装置は、前記最適操作評価式による評価値が所定範囲外となる場合に、モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断する。   The model prediction control apparatus according to the third aspect of the present invention determines that an error has occurred in the prediction using the model when the evaluation value based on the optimum operation evaluation formula is outside the predetermined range.

本発明の第４の態様であるモデル予測制御装置は、前記最適操作量検索部において予測された制御量と実測された制御量の偏差が所定範囲外となる場合に、前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断する。   The model predictive control apparatus according to the fourth aspect of the present invention uses the model when the deviation between the control amount predicted by the optimum manipulated variable search unit and the actually measured control amount is outside a predetermined range. It is determined that an error has occurred.

本発明の第５の態様であるモデル予測制御装置は、前記評価式変更部に複数の状態推定評価式を備え、該複数の状態推定評価式の一つを選択して状態推定評価式を変更する。   A model predictive control apparatus according to a fifth aspect of the present invention includes a plurality of state estimation evaluation expressions in the evaluation expression changing unit, and selects one of the plurality of state estimation evaluation expressions to change the state estimation evaluation expression To do.

本発明の第６の態様であるモデル予測制御装置は、前記複数の状態推定評価式は、状態推定評価式の各項の重みを異ならせる。   In the model predictive control device according to the sixth aspect of the present invention, the plurality of state estimation evaluation expressions vary the weights of the terms of the state estimation evaluation expressions.

本発明の第７の態様であるモデル予測制御装置は、前記評価式変更部では、誤差発生箇所を特定して、該誤差発生箇所をさらに細かく評価できる状態推定評価式に変更する。   In the model predictive control apparatus according to the seventh aspect of the present invention, the evaluation formula changing unit specifies an error occurrence location and changes it to a state estimation evaluation formula that can further evaluate the error occurrence location.

本発明の第８の態様であるモデル予測制御方法では、制御対象の内部状態推定のために、前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を前記状態推定評価式を用いて評価して前記制御対象の状態推定量を計算し、前記制御対象に与える最適操作量を決定するために、前記内部状態推定部から算出される状態推定量により同定した前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を最適操作評価式を用いて評価して最適操作量を計算し、前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断される場合前記状態推定評価式を変更する。   In the model predictive control method according to the eighth aspect of the present invention, in order to estimate the internal state of the controlled object, the result of prediction using the model of the controlled object is evaluated using the state estimation evaluation formula. In order to calculate the state estimation amount of the control target and determine the optimum operation amount to be given to the control target, prediction is performed using the model of the control target identified by the state estimation amount calculated from the internal state estimation unit. The result of the evaluation is evaluated using an optimal operation evaluation formula to calculate the optimal operation amount, and when it is determined that an error has occurred in the prediction using the model, the state estimation evaluation formula is changed.

本発明によれば、モデル予測誤差が生じたと判断される場合に評価式変更部により誤差に対応した状態推定評価式に変更することができ、制御の安定化を図ることができる。また、状態推定評価式の評価値、最適操作評価式の評価値又は制御量の予測値の悪化を指標にして、モデル予測誤差が生じたと判断するので、誤差発生箇所を特定して、誤差発生箇所に対応する状態推定評価式に変更でき、より安定な制御を実行できる。   According to the present invention, when it is determined that a model prediction error has occurred, the evaluation expression changing unit can change the state estimation evaluation expression corresponding to the error, and control can be stabilized. In addition, it is determined that the model prediction error has occurred using the evaluation value of the state estimation evaluation formula, the evaluation value of the optimal operation evaluation formula, or the predicted value of the controlled variable as an index. The state estimation evaluation formula corresponding to the location can be changed, and more stable control can be executed.

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
図１に、本発明の実施の形態であるモデル予測制御の概略を示す。モデル予測制御装置１は、制御対象２に最適操作量を入力し、制御対象から検知あるいは出力される制御量を目標値に達するように制御する。モデル予測制御装置１は、最適操作量検索部１０、内部状態推定部２０及び記憶データベース３０を備える。内部状態推定部２０は、有限未来時間先までの状態を予測して得られた制御対象の状態を表わす状態推定量を最適操作量検索部１０に出力する。最適操作量検索部１０は、内部状態推定部２０から入力される状態推定量によりモデルを同定し、このモデルに基き有限未来時間先までの制御量を予測して、この制御量を与える最適操作量を決定する。記憶データベース３０は、最適操作量、制御量及び各種状態量の予測値及び実測値を記憶して、モデル予測制御に必要なデータを供給する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 shows an outline of model predictive control according to the embodiment of the present invention. The model predictive control apparatus 1 inputs an optimum operation amount to the control target 2 and controls the control amount detected or output from the control target so as to reach the target value. The model prediction control device 1 includes an optimum operation amount search unit 10, an internal state estimation unit 20, and a storage database 30. The internal state estimation unit 20 outputs a state estimation amount representing the state of the control target obtained by predicting a state up to a finite future time ahead to the optimum manipulated variable search unit 10. The optimum operation amount search unit 10 identifies a model based on the state estimation amount input from the internal state estimation unit 20, predicts a control amount up to a finite future time based on this model, and provides an optimum operation that gives this control amount. Determine the amount. The storage database 30 stores the predicted values and actual measured values of the optimum operation amount, control amount, and various state amounts, and supplies data necessary for model predictive control.

図２に、内部状態推定部２０の概略構成を示す。内部状態推定部２０では、状態量候補算出部２１により算出された仮の状態量がモデル予測部２３に送られ、モデル予測部２３では、記憶データベース３０から得た前回の最適操作量と状態量候補に基いて、制御対象の出力である制御量を予測して、これらを評価部２５に送る。評価部２５では、状態推定量を決定するための状態推定評価式を用いて評価値を算出する。算出された評価値が最小値あるいは最大値であるかを判断する。評価値がまだ最小値あるいは最大値に達していない場合には、状態量候補算出部に戻って、状態量候補の値をわずか変化させて再度予測を行なう。これを繰り返して、状態推定評価式による評価値が最小あるいは最大となったときの状態量候補を推定状態量として決定し、最適操作量検索部１０に送る。   FIG. 2 shows a schematic configuration of the internal state estimation unit 20. In the internal state estimation unit 20, the temporary state amount calculated by the state amount candidate calculation unit 21 is sent to the model prediction unit 23, and the model prediction unit 23 stores the previous optimum operation amount and state amount obtained from the storage database 30. Based on the candidates, the control amount that is the output of the control target is predicted, and these are sent to the evaluation unit 25. The evaluation unit 25 calculates an evaluation value using a state estimation evaluation formula for determining the state estimation amount. It is determined whether the calculated evaluation value is a minimum value or a maximum value. If the evaluation value has not yet reached the minimum value or the maximum value, the process returns to the state quantity candidate calculation unit, and the value of the state quantity candidate is slightly changed and prediction is performed again. By repeating this, the state quantity candidate when the evaluation value based on the state estimation evaluation formula is minimum or maximum is determined as the estimated state quantity, and is sent to the optimum manipulated variable search unit 10.

本発明の実施形態では、さらに、評価部２５で用いる状態推定評価式を変更あるいは切替える状態推定評価式変更部２７を備える。以下に詳しく説明するように、状態推定評価式変更部２７は、制御対象の故障やモデルの精度等によりモデル予測に誤差が生じた場合、誤差発生箇所に対応した状態推定評価式に変更あるいは切替えるものである。   The embodiment of the present invention further includes a state estimation evaluation formula changing unit 27 that changes or switches the state estimation evaluation formula used in the evaluation unit 25. As will be described in detail below, the state estimation / evaluation expression changing unit 27 changes or switches to a state estimation / evaluation expression corresponding to an error occurrence location when an error occurs in the model prediction due to a failure to be controlled, model accuracy, or the like. Is.

最適操作量検索部１０は、状態推定量が与えられると、操作量候補算出部１１により算出された操作量候補をモデル予測制御部１３に入力し、内部状態推定部からの状態推定量により更新された制御対象モデルを用いて有限時間先までの制御量を予測する。操作量候補及び予測された制御量は、評価部１５に送られる。評価部１５では最適操作評価式により評価値を算出し、算出した評価値が最小値あるいは最大値となっているかを判定する。これを繰り返して評価値が最小あるいは最大となった時点で最適操作量の検索を終了し、最適操作量が決定する。最適操作量は、制御対象２に与えられ、次の予測サイクルに入る。   When the state estimation amount is given, the optimum operation amount search unit 10 inputs the operation amount candidate calculated by the operation amount candidate calculation unit 11 to the model prediction control unit 13 and updates it with the state estimation amount from the internal state estimation unit. The control amount up to a finite time ahead is predicted using the controlled object model. The operation amount candidate and the predicted control amount are sent to the evaluation unit 15. The evaluation unit 15 calculates an evaluation value using an optimum operation evaluation formula, and determines whether the calculated evaluation value is a minimum value or a maximum value. This is repeated, and when the evaluation value becomes the minimum or maximum, the search for the optimum operation amount is finished, and the optimum operation amount is determined. The optimum operation amount is given to the control object 2 and enters the next prediction cycle.

従来のモデル予測制御装置では、常に同一の状態推定評価式を用いて、制御対象の内部状態を評価していた。本実施形態は、内部状態推定部２０に状態推定評価式変更部２７を備えて、状態推定評価式の変更を可能にした。   In the conventional model predictive control apparatus, the internal state of the controlled object is always evaluated using the same state estimation evaluation formula. In the present embodiment, the state estimation evaluation formula changing unit 27 is provided in the internal state estimation unit 20 so that the state estimation evaluation formula can be changed.

以下、本発明に従って配置された状態推定評価式変更部２７の動作を説明する。状態推定評価式変更部２７は、モデル予測に誤差が生じた場合、状態推定評価式を変更するものである。すなわち、予測誤差は、制御対象の状態を正確に把握していないことに起因する場合が多いので、制御対象の状態を正確に表わした状態推定量を最適操作量検索部に与えることができる状態推定評価式に変更する。このようにして、制御が不安定になることを回避する。   Hereinafter, the operation of the state estimation evaluation formula changing unit 27 arranged according to the present invention will be described. The state estimation evaluation formula changing unit 27 changes the state estimation evaluation formula when an error occurs in the model prediction. That is, the prediction error is often caused by the fact that the state of the control target is not accurately grasped, so that a state estimation amount that accurately represents the state of the control target can be given to the optimum operation amount search unit Change to the estimated evaluation formula. In this way, it is avoided that the control becomes unstable.

本実施形態では、状態推定評価式を変更する必要があると判断する指標として、評価値又は制御量の誤差を判定する。すなわち、以下の（１）〜（３）のいずれかが起きている場合、状態推定評価式を変更するようにした。   In the present embodiment, an error in the evaluation value or the control amount is determined as an index for determining that the state estimation evaluation formula needs to be changed. That is, when any of the following (1) to (3) occurs, the state estimation evaluation formula is changed.

（１）内部状態推定部の状態推定評価式による評価値が悪化して、予め定めておいた範囲から外れる場合。
（２）最適操作量検索部の最適操作評価式による評価値が悪化して、予め定めておいた範囲から外れる場合。
（３）最適操作量検索部において予測された制御量と実測された制御量の偏差が、予め定めておいた範囲から外れる場合。 (1) When the evaluation value according to the state estimation evaluation formula of the internal state estimation unit deteriorates and falls outside the predetermined range.
(2) When the evaluation value according to the optimum operation evaluation formula of the optimum operation amount search unit deteriorates and falls outside the predetermined range.
(3) The deviation between the control amount predicted by the optimum operation amount search unit and the actually measured control amount is out of the predetermined range.

また、上記（１）〜（３）に該当する場合に、状態推定評価式又は最適操作評価式を検討することにより、誤差発生箇所を検出することができ、どのような状態推定評価式に変更すべきかを判断できる。次に、簡単な例によりこれを説明する。   In addition, in the case of the above (1) to (3), by examining the state estimation evaluation formula or the optimum operation evaluation formula, it is possible to detect an error occurrence location and change to any state estimation evaluation formula You can decide what to do. Next, this will be explained with a simple example.

図３は、状態推定評価式変更部２７の動作を説明するための図であり、車両用ラジエータの温度制御又は冷却制御をごく簡略化して示したものである。図３の制御系は、説明を簡単にするために、冷却水のポンプ回転数とバルブ開度を操作量とし、温度を制御量とする。制御対象の内部状態を示す状態量は、制御対象の時定数（なまし定数）である。これらは説明のためのものであって、本発明を限定するものではない。本発明が、操作量あるいは制御量の数又は種類、及び内部状態を示す状態量等が多数存在するモデル予測制御システムに適用できることはもちろんである。   FIG. 3 is a diagram for explaining the operation of the state estimation / evaluation formula changing unit 27, and shows the temperature control or cooling control of the vehicle radiator in a very simplified manner. In the control system of FIG. 3, in order to simplify the explanation, the pump rotation speed and the valve opening degree of the cooling water are set as operation amounts, and the temperature is set as a control amount. The state quantity indicating the internal state of the controlled object is a time constant (an annealing constant) of the controlled object. These are for illustrative purposes and do not limit the invention. It goes without saying that the present invention can be applied to a model predictive control system in which there are a large number of operation quantities or control quantities or types, state quantities indicating internal states, and the like.

本例では、内部状態推定部２０は、状態量である時定数を推定して最適操作量決定部１０に渡すことになる。そのときの評価式を、操作量であるポンプ回転数とバルブ開度、制御量である温度、状態量である時定数を変数とする多項式の関数とする。この場合、評価値は、評価式の各項の変数に値を代入して得られる値となる。本例では、この評価値が最小値となるときの時定数の値が状態推定量となる。   In this example, the internal state estimation unit 20 estimates a time constant that is a state quantity and passes it to the optimum operation amount determination unit 10. The evaluation formula at that time is a function of a polynomial having the variable of the pump rotation speed and valve opening as the operation amount, the temperature as the control amount, and the time constant as the state amount. In this case, the evaluation value is a value obtained by assigning a value to the variable of each term of the evaluation formula. In this example, the value of the time constant when the evaluation value is the minimum value is the state estimation amount.

上記（１）のように、内部状態推定部の評価値が悪化するという場合、例えば通常は最小値になるはずのない値が最小値として算出されるような場合である。これは、評価式を構成する少なくとも１項が通常より大きな値となっていることを意味する。したがって、評価値が悪化して所定の値を超えるようなときには、評価式の各項の値を実際の制御対象から得られた実測値と比較することによって、異常あるいは故障の個所を特定することができる。例えば、ポンプ回転数が実測値と大きく相違している場合、評価値の悪化の原因は、ポンプにあるということができる。このような場合、状態推定評価式を変更して、ポンプ回転数を細かく調べることが可能な評価式を採用する。このようにして、実際のポンプの状態に適合した状態推定量を得ることができれば、安定な制御が可能となる。このように誤差の原因となっている個所を特定して、これに対応できる評価式を使用すると、不安定な制御を未然に避けることができる。なお、２箇所以上が故障と判断される場合でも同様に対応できる。   As described in (1) above, when the evaluation value of the internal state estimation unit deteriorates, for example, a value that normally should not be the minimum value is calculated as the minimum value. This means that at least one term constituting the evaluation formula has a larger value than usual. Therefore, when the evaluation value deteriorates and exceeds the predetermined value, the location of the abnormality or failure is identified by comparing the value of each item of the evaluation formula with the actual measurement value obtained from the actual control target. Can do. For example, when the pump rotation speed is significantly different from the actual measurement value, it can be said that the cause of the deterioration of the evaluation value is in the pump. In such a case, the state estimation evaluation formula is changed, and an evaluation formula capable of finely examining the pump speed is adopted. In this way, if a state estimation amount suitable for the actual pump state can be obtained, stable control becomes possible. In this way, by identifying the location causing the error and using an evaluation formula that can handle this, unstable control can be avoided in advance. Even when two or more locations are determined to be faulty, the same can be dealt with.

上記（２）のように、最適操作評価式の値である評価値の悪化が検出される場合も、評価式の各項を調べることにより、故障等の箇所を特定することができるのは、上記（１）の場合と同様である。最適操作評価式による評価値の悪化の原因も、制御対象の状態推定が正確でない結果であることが多いので、内部状態推定部の状態推定評価式を変更する。   As in (2) above, even when deterioration of the evaluation value, which is the value of the optimum operation evaluation formula, is detected, it is possible to identify a location such as a failure by examining each term of the evaluation formula. The same as in the case of (1) above. The cause of the deterioration of the evaluation value by the optimum operation evaluation formula is often the result of the state estimation of the control target being inaccurate, so the state estimation evaluation formula of the internal state estimation unit is changed.

上記（３）の場合は、最終的に予測された制御量と実測された制御量の偏差が大きくなった場合で、正確な制御が行なわれていないことがはっきりした場合である。この場合も、上記（２）の場合と同様に、最終的に制御量を予測した最適操作評価式の各項を実測値と比較して、故障等の箇所を特定する。この場合も予測の前提である状態推定が正確に行なわれていない結果であることが多いので、状態推定評価式を状況に合わせて変更する。   In the case of (3), the deviation between the finally predicted control amount and the actually measured control amount is large, and it is clear that accurate control is not being performed. Also in this case, as in the case of (2) above, each part of the optimum operation evaluation formula that finally predicts the control amount is compared with the actual measurement value, and a location such as a failure is specified. Also in this case, since the state estimation which is the premise of the prediction is often not a result, the state estimation evaluation formula is changed according to the situation.

変更する評価式は、多くの種類の故障等に対応できるようにように予めマップを作成しておき、故障等に応じて切替えるようにできる。評価式の変更は、予想される誤差発生個所に対応して評価式の項の重みを変更するだけでもよい。   The evaluation formula to be changed can be switched in accordance with a failure or the like by creating a map in advance so that it can cope with many types of failures and the like. The evaluation formula may be changed only by changing the weight of the term of the evaluation formula corresponding to the expected error occurrence location.

次に、本発明の実施形態の動作を図４のフローに従って説明する。この動作フローは、始動時を省略したフローであり、前回検索された最適操作量が制御対象に入力され、その結果である制御量が取得されていることを前提にしている。ステップＳ１〜Ｓ４までは、内部状態推定部２０における状態推定の動作を表わし、ステップＳ５〜Ｓ９までが、最適操作量決定部１０における予測制御の動作を表わす。   Next, the operation of the embodiment of the present invention will be described according to the flow of FIG. This operation flow is a flow in which the start time is omitted, and it is premised that the optimum operation amount retrieved last time is input to the control target and the control amount as a result is acquired. Steps S1 to S4 represent the state estimation operation in the internal state estimation unit 20, and steps S5 to S9 represent the prediction control operation in the optimum operation amount determination unit 10.

モデル予測制御をスタートすると、ステップＳ１では、仮に設定された状態量候補（例えば前回の推定状態量）を用いて制御対象モデルを更新して、前回の最適操作量を用いて、有限時間先までの制御量の予測を行なう。次いで、ステップＳ２で、予測された制御量を内部状態推定のための評価式で評価し、その評価値（以下、状態推定評価値という）を算出する。ステップＳ３で、算出された状態推定評価値が最小値と判断されなければ、ステップＳ１に戻って、状態量候補の値を少しずらして、ステップＳ１とＳ２を繰り返す。ステップＳ３で、状態推定評価値が最小値であると判断されると、ステップＳ４に進み、この状態推定評価値が所定の許容範囲に入っているか否かを判断する。所定範囲内にあれば、推定状態量が得られたと判断して、ステップＳ５で、このときの状態推定量を最適操作量検索部に入力する。   When the model predictive control is started, in step S1, the control target model is updated using a temporarily set state quantity candidate (for example, the previous estimated state quantity), and the previous optimum operation quantity is used to reach a finite time ahead. The amount of control is predicted. Next, in step S2, the predicted control amount is evaluated with an evaluation formula for internal state estimation, and an evaluation value (hereinafter referred to as a state estimation evaluation value) is calculated. If it is not determined in step S3 that the calculated state estimation evaluation value is the minimum value, the process returns to step S1, the values of the state quantity candidates are slightly shifted, and steps S1 and S2 are repeated. If it is determined in step S3 that the state estimated evaluation value is the minimum value, the process proceeds to step S4, and it is determined whether or not the state estimated evaluation value is within a predetermined allowable range. If it is within the predetermined range, it is determined that the estimated state quantity has been obtained, and in step S5, the state estimated quantity at this time is input to the optimum manipulated variable search section.

ここで、制御対象の事故あるいはモデルの精度が良くない等の事情により状態量に誤差が生じていれば、状態推定評価値が悪化して、ステップＳ４で、状態推定評価値が所定範囲内に入らない場合が起こる。このまま最適操作量の検索を実行すると、必要な最適操作量がうまく得られず、制御が不安定なものとなる。これは評価式が制御対象の状態を正確に反映しないものとなっているからで、このような場合は、ステップＳ１４に進み、状態推定評価式において使用された、各種の操作量あるいは状態量が、実際の制御対象から出力されるあるいは検出される値と異なる部分を見出し、当該部分を細かく反映するように状態推定評価式を変更あるいは切替える。そして再度ステップＳ１から状態推定を行なう。このように評価式を切替え、現在の状況に応じた評価式を用いることにより、制御が不安定となることを防ぐことができる。   Here, if there is an error in the state quantity due to an accident to be controlled or the accuracy of the model is not good, the state estimation evaluation value deteriorates, and in step S4, the state estimation evaluation value falls within a predetermined range. There are cases where it does not enter. If the search for the optimum operation amount is executed as it is, the necessary optimum operation amount cannot be obtained well and the control becomes unstable. This is because the evaluation formula does not accurately reflect the state of the controlled object. In such a case, the process proceeds to step S14, and various operation amounts or state quantities used in the state estimation evaluation formula are present. Then, a part different from the value output or detected from the actual control target is found, and the state estimation evaluation formula is changed or switched so as to reflect the part in detail. Then, state estimation is performed again from step S1. By switching the evaluation formula in this way and using the evaluation formula according to the current situation, it is possible to prevent the control from becoming unstable.

次に、ステップＳ６では、内部状態推定部から入力された状態推定量に基き、制御対象モデルを更新し、このモデルを用いて最適操作量の検索を開始する。ステップＳ７では、最適操作量候補による制御量をモデル予測する。次いで、ステップＳ８で、予測された制御量及び操作量候補等に基いて最適操作評価式により評価値を算出する。ステップＳ９では、算出された評価値が最小値に達したか否かを判定し、最小値でなければ、再度ステップＳ６に戻り、最適操作量候補の算出から最適操作量の検索を再開する。ステップＳ６〜Ｓ９は、従来のモデル予測制御装置と同様のステップである。   Next, in step S6, the control target model is updated based on the state estimation amount input from the internal state estimation unit, and the search for the optimum operation amount is started using this model. In step S7, the control amount based on the optimum operation amount candidate is model predicted. Next, in step S8, an evaluation value is calculated by an optimum operation evaluation formula based on the predicted control amount, operation amount candidate, and the like. In step S9, it is determined whether or not the calculated evaluation value has reached the minimum value. If it is not the minimum value, the process returns to step S6 again, and the search for the optimal operation amount is resumed from the calculation of the optimal operation amount candidate. Steps S6 to S9 are steps similar to those of the conventional model predictive control device.

ステップＳ９で、評価値が最小値であると判断されると、ステップＳ１０で、得られた評価値が許容される所定範囲に入っているか否かを判断する。所定範囲内であれば、ステップＳ１１に進み、最小の評価値を与えた操作量候補を最適操作量として実際の制御対象に入力される。ステップＳ１０で、得られた評価値が所定範囲に入っていなければ、適切な状態推定が行なわれなかったとして、ステップＳ１４に進み、状態推定の評価式を状況に合ったものに変更して、ステップＳ１に戻り、新たに状態推定を実行する。この場合も、最適操作評価式の各種の操作量あるいは状態量の値と実際の値とを比較して、大きく異なる部分を見出し、当該部分を細かく調べることのできる状態推定評価式を選択する。   If it is determined in step S9 that the evaluation value is the minimum value, it is determined in step S10 whether or not the obtained evaluation value is within a predetermined allowable range. If it is within the predetermined range, the process proceeds to step S11, and the operation amount candidate to which the minimum evaluation value is given is input to the actual control target as the optimum operation amount. In step S10, if the obtained evaluation value is not within the predetermined range, it is determined that the appropriate state estimation has not been performed, the process proceeds to step S14, and the evaluation equation for state estimation is changed to the one suitable for the situation. Returning to step S1, state estimation is newly executed. In this case as well, the various operation amounts or state amounts of the optimum operation evaluation formula are compared with the actual values, a greatly different portion is found, and a state estimation evaluation formula that can examine the portion in detail is selected.

最適操作量を実際の制御対象に入力した（ステップＳ１１）後、従来のものは、新たな最適操作量を求める予測サイクルに入るが、本実施形態では、ステップＳ１２で制御対象から出力される制御量を例えばセンサにより取得した後、ステップＳ１３で制御量の予測値（ステップＳ１７で予測された）と実測値（ステップＳ１２ｄ得られた）とを比較する。ここで予測値と実測値との偏差が所定範囲を超えていれば、そもそも状態推定が正確ではなかったとして、ステップＳ１４に進み、状態推定に用いた状態推定評価式を変更してステップＳ１に戻り、モデル予測を状態推定から再度実行する。先に説明したのと同様に、ステップＳ１４では、制御量の評価を含む最適操作評価式の、各種の操作量あるいは状態量の値と実際の値とを比較して、大きく異なる部分を見出し、当該部分を細かく調べることのできる状態推定評価式に変更する。   After the optimum operation amount is input to the actual control object (step S11), the conventional one enters a prediction cycle for obtaining a new optimum operation amount. In this embodiment, the control output from the control object in step S12. After the amount is acquired by, for example, a sensor, the predicted value of the control amount (predicted in step S17) and the actually measured value (obtained in step S12d) are compared in step S13. Here, if the deviation between the predicted value and the actual value exceeds the predetermined range, it is determined that the state estimation is not accurate in the first place, the process proceeds to step S14, and the state estimation evaluation formula used for the state estimation is changed to step S1. Return and perform model prediction again from state estimation. In the same manner as described above, in step S14, the values of various manipulated variables or state variables in the optimum operation evaluation formula including the evaluation of the controlled variable are compared with the actual values, and a greatly different part is found. The state is changed to a state estimation evaluation formula that can be examined in detail.

なお、本実施形態では上記（１）〜（３）の場合に予測誤差が生じているとして状態推定評価式を変更したが、これ以外にも予測誤差の発生が明らかとなる場合に本発明を適用して状態推定評価式を変更することも可能である。   In the present embodiment, the state estimation evaluation formula is changed on the assumption that a prediction error has occurred in the cases (1) to (3) described above, but the present invention is applied when the occurrence of a prediction error becomes clear. It is also possible to change the state estimation evaluation formula by applying it.

以上説明したように、本実施形態では、モデル予測制御装置による制御の不安定な状態を、評価値又は制御量の予測値の悪化を指標にして判定し、制御対象の状態推定に用いる評価式を誤差発生箇所に対応して変更するので、安定なモデル予測制御を得ることができる。   As described above, in this embodiment, the unstable state of control by the model predictive control apparatus is determined using the deterioration of the evaluation value or the predicted value of the control amount as an index, and the evaluation formula used for estimating the state of the control target Is changed in accordance with the location where the error occurs, so that stable model predictive control can be obtained.

本発明の実施形態であるモデル予測制御装置の概略を示す図である。It is a figure which shows the outline of the model prediction control apparatus which is embodiment of this invention. 本発明の実施形態であるモデル予測制御装置の内部状態推定部の概略を示す図である。It is a figure which shows the outline of the internal state estimation part of the model prediction control apparatus which is embodiment of this invention. 本発明を適用する制御システムを説明する図である。It is a figure explaining the control system to which this invention is applied. 本発明の実施形態であるモデル予測制御装置の動作フローを示す図である。It is a figure which shows the operation | movement flow of the model prediction control apparatus which is embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１ モデル予測制御装置
２ 制御対象
１０ 最適制御量決定部
１１ 操作量候補算出部
１３ モデル予測部
１５ 最適操作評価部
２０ 内部状態推定部
２１ 状態量候補算出部
２３ モデル予測部
２５ 状態推定評価部
２７ 評価式変更部
３０ 記憶データベース DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Model prediction control apparatus 2 Control object 10 Optimal control amount determination part 11 Operation amount candidate calculation part 13 Model prediction part 15 Optimal operation evaluation part 20 Internal state estimation part 21 State quantity candidate calculation part 23 Model prediction part 25 State estimation evaluation part 27 Evaluation formula change unit 30 storage database

Claims (8)

制御対象の内部状態推定のために、前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を前記状態推定評価式を用いて評価して前記制御対象の状態推定量を出力する内部状態推定部と、
前記制御対象に与える最適操作量を決定するために、前記内部状態推定部から出力される状態推定量により同定した前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を最適操作評価式を用いて評価して最適操作量を出力する最適操作量決定部とを備え、
前記内部状態推定部は、前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断される場合前記状態推定評価式を変更する評価式変更部を備えるモデル予測制御装置。 An internal state estimator for evaluating a result of prediction using the model of the controlled object, using the state estimation evaluation formula, and outputting an estimated amount of the state of the controlled object, for estimating the internal state of the controlled object; ,
In order to determine the optimum operation amount to be given to the control object, the result of prediction using the model of the control object identified by the state estimation amount output from the internal state estimation unit is obtained using the optimum operation evaluation formula An optimum operation amount determination unit that evaluates and outputs an optimum operation amount;
The internal state estimation unit is a model prediction control device including an evaluation formula changing unit that changes the state estimation evaluation formula when it is determined that an error has occurred in the prediction using the model. 前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断される場合とは、前記状態推定評価式による評価値が所定範囲外となる場合である請求項１に記載のモデル予測制御装置。   The model prediction control apparatus according to claim 1, wherein the case where it is determined that an error has occurred in the prediction using the model is a case where an evaluation value based on the state estimation evaluation formula is outside a predetermined range. 前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断される場合とは、前記最適操作評価式による評価値が所定範囲外となる場合である請求項１に記載のモデル予測制御装置。   The model prediction control apparatus according to claim 1, wherein the case where it is determined that an error has occurred in the prediction using the model is a case where an evaluation value based on the optimum operation evaluation formula is out of a predetermined range. 前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断される場合とは、前記最適操作量検索部において予測された制御量と実測された制御量の偏差が所定範囲外となる場合である請求項１に記載のモデル予測制御装置。   The case where it is determined that an error has occurred in the prediction using the model is a case where a deviation between the control amount predicted by the optimum operation amount search unit and the actually measured control amount is outside a predetermined range. The model predictive control apparatus described in 1. 前記評価式変更部に複数の状態推定評価式を備え、該複数の状態推定評価式の一つを選択して状態推定評価式を変更する請求項１〜４のいずれか１項に記載のモデル予測制御装置。   The model according to any one of claims 1 to 4, wherein the evaluation expression changing unit includes a plurality of state estimation evaluation expressions, and selects one of the plurality of state estimation evaluation expressions to change the state estimation evaluation expression. Predictive control device. 前記複数の状態推定評価式は、状態推定評価式の各項の重みが異なる請求項５に記載のモデル予測制御装置。   The model prediction control apparatus according to claim 5, wherein the plurality of state estimation evaluation formulas have different weights for each term of the state estimation evaluation formula. 前記評価式変更部では、誤差発生箇所を特定して、該誤差発生箇所をさらに細かく評価できる状態推定評価式に変更する請求項１〜６のいずれか１項に記載のモデル予測制御装置。   The model predictive control device according to claim 1, wherein the evaluation formula changing unit identifies an error occurrence location and changes the state to an evaluation formula that can further evaluate the error occurrence location. 制御対象の内部状態推定のために、前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を前記状態推定評価式を用いて評価して前記制御対象の状態推定量を計算し、
前記制御対象に与える最適操作量を決定するために、前記内部状態推定部から算出される状態推定量により同定した前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を最適操作評価式を用いて評価して最適操作量を計算し、
前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断される場合前記状態推定評価式を変更するモデル予測制御方法。 For estimation of the internal state of the controlled object, the state estimation amount of the controlled object is calculated by evaluating the prediction result using the model of the controlled object using the state estimation evaluation formula,
In order to determine the optimum operation amount to be given to the control object, the result of prediction using the model of the control object identified by the state estimation amount calculated from the internal state estimation unit is obtained using an optimum operation evaluation formula Evaluate and calculate the optimal operation amount,
A model prediction control method that changes the state estimation evaluation formula when it is determined that an error has occurred in prediction using the model.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2011511374A (en) * 2008-01-31 2011-04-07 フィッシャー−ローズマウント システムズ， インコーポレイテッド Robust adaptive model predictive controller with tuning to compensate for model mismatch

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