JP2009294849A - Controller - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、複数の制御対象箇所を有する制御対象プロセスの温度や圧力等の物理状態を制御する制御装置に関する。特に、目標とする温度等を、全評価区間に亘って均一に制御する形態に好適である。 The present invention relates to a control device that controls a physical state such as temperature and pressure of a control target process having a plurality of control target portions. In particular, it is suitable for a form in which the target temperature or the like is uniformly controlled over the entire evaluation section.
従来、温度等の物理状態を制御する技術分野においては、制御対象プロセスの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、制御対象プロセスへ出力する、いわゆるモデル予測制御を用いた制御方法が有効とされる。 Conventionally, in the technical field of controlling a physical state such as temperature, an operation amount that predicts a future control amount from a past operation amount using a model of a process to be controlled and makes the future control amount approach a target value. A control method using so-called model predictive control that calculates and outputs to the process to be controlled is effective.
このようなモデル予測制御を用いた制御方法のうち、複数の制御対象箇所の物理状態を制御する多点制御の制御装置がある。複数の制御対象箇所の物理状態を制御する例としては、例えば、半導体基板製造工程での温度均一化や熱処理工程などに多く見られ、一般に制御点間で互いに影響を与え合う干渉が大きいのが特徴である。 Among the control methods using such model predictive control, there is a multipoint control device that controls physical states of a plurality of control target locations. As an example of controlling the physical state of a plurality of control target locations, for example, it is often found in temperature equalization and heat treatment processes in a semiconductor substrate manufacturing process, and generally there is a large amount of interference that affects each other between control points. It is a feature.
図４は、従来のモデル予測制御の概要を示す図である。
図４において、モデル予測制御器（ＭＰＣ：Model Predictive Controller）４６は、入力された目標値（ｒ1、ｒ2、・・・、ｒn）、制御対象プロセス１０を表すプロセスモデル、制約条件および制御対象プロセス１０の物理状態に関して検出した検出値（制御量：ｙ1、ｙ2、・・・、ｙn）に基づいて、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制御対象プロセス１０に付与するための操作量（ｕ1、ｕ2、・・・、ｕｍ）を出力する。
FIG. 4 is a diagram showing an outline of conventional model predictive control.
In FIG. 4, a model predictive controller (MPC: Model Predictive Controller) 46 has input target values (r 1 , r 2 ,..., R n ), a process model representing the control target process 10, constraints, and Based on the detected values (control amounts: y 1 , y 2 ,..., Y n ) detected regarding the physical state of the control target process 10, the future control amount is predicted, and this future control amount becomes the target value. An operation amount (u 1 , u 2 ,..., U m ) for giving to the control target process 10 that approaches is output.
上述のような複数の制御対象箇所の多点間で干渉のある温度制御問題に対しては、図４に示したように、多点温度制御対象プロセスに対して多変数制御系の特長を活かして、非線形処理モデルを用いた制約なしの標準的なモデル予測制御を直接適用する方法が用いられている（例えば、特許文献１参照。）。
しかしながら、温度均一化制御を例にとると、各制御対象箇所間の温度偏差を、例えば、「５℃以内に抑える」というような実際的で直感的にわかりやすい制御仕様を直接与えることができないという問題点があった。 However, taking temperature equalization control as an example, it is impossible to directly give a practical and intuitive control specification such as “suppress the temperature deviation between control target points within 5 ° C.”, for example. There was a problem.
本発明は上記のような問題点に鑑みてなされたものであり、制御対象プロセス１０の動特性を考慮しながら制御仕様を制約条件のかたちで表現し、様々な制約条件を持つ多点の物理状態の制御を実行する制御装置に幅広く利用でき、与えられた種々の制約条件を満足する範囲で目標値への最適な追従を達成する制御装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described problems. A control specification is expressed in the form of constraints while taking into consideration the dynamic characteristics of the process 10 to be controlled. It is an object of the present invention to provide a control device that can be widely used in control devices that execute state control, and that achieves optimal follow-up to a target value within a range that satisfies various given constraints.
本発明は、上記課題を解決するため、下記のような構成を採用した。
すなわち、本発明の一態様によれば、本発明の制御装置は、複数の制御対象箇所を有する制御対象プロセスの物理状態を制御する制御装置であって、目標とする物理状態を示す目標値を含む目標情報を入力する目標情報入力手段と、前記目標情報入力手段によって入力された目標情報、前記制御対象プロセスを表すプロセスモデル、所定の制約条件および前記制御対象プロセスの物理状態に関して検出した検出値を含む物理状態検出情報に基づいて、前記制御対象プロセスに付与するための操作量を出力するモデル予測制御手段とを備え、前記目標情報入力手段が、前記目標情報として、前記複数の制御対象箇所のうちの１つである第１の制御対象箇所に対する目標値としての第１の目標値を入力し、前記第１の制御対象箇所以外の制御対象箇所である第２の制御対象箇所に対する目標値である第２の目標値と前記第１の目標値との差分を示す差分情報を入力し、さらに、前記第１の制御対象箇所に関する検出値と前記第２の制御対象箇所に関する検出値との差分を算出し、前記第１の制御対象箇所に関する検出値および前記差分を前記物理状態検出情報として前記モデル予測制御手段へ出力する制御量変換手段を備え、前記モデル予測制御手段が、前記第１の目標値および前記第２の目標値と前記第１の目標値との差分情報とからなる前記目標情報と、前記制御対象プロセスから検出する物理状態検出情報とに基づいて、前記制御対象プロセスに付与するための操作量を出力することを特徴とする。
The present invention employs the following configuration in order to solve the above problems.
That is, according to one aspect of the present invention, the control device of the present invention is a control device that controls the physical state of a control target process having a plurality of control target portions, and that has a target value indicating a target physical state. Target information input means for inputting target information including, target information input by the target information input means, a process model representing the process to be controlled, a predetermined constraint condition, and a detected value detected with respect to a physical state of the process to be controlled Model predictive control means for outputting an operation amount to be given to the control target process based on physical state detection information including the target information input means as the target information. The first target value as the target value for the first control target location that is one of the control targets is input, and the control target other than the first control target location Difference information indicating a difference between the second target value, which is a target value for the second control target location that is a location, and the first target value, and further, a detection value relating to the first control target location, A control amount conversion unit that calculates a difference from a detection value related to the second control target part and outputs the detection value and the difference related to the first control target part as the physical state detection information to the model prediction control unit; The model prediction control means includes the first target value and the target information composed of difference information between the second target value and the first target value, and the physical state detected from the control target process. Based on the detection information, an operation amount to be given to the process to be controlled is output.
また、本発明の制御装置は、前記モデル予測制御手段が、前記第１の制御対象箇所に関する検出値と前記第２の制御対象箇所に関する検出値との差分値に対して制約条件を設定することが望ましい。 In the control device of the present invention, the model predictive control unit sets a constraint condition for a difference value between a detection value related to the first control target location and a detection value related to the second control target location. Is desirable.
また、本発明の制御装置は、前記目標情報入力手段が、前記複数の制御対象箇所のうち最も前記物理状態の応答速度の遅い制御対象箇所を前記第１の制御対象箇所として選択することが望ましい。 In the control device of the present invention, it is preferable that the target information input unit selects, as the first control target location, a control target location having the slowest response speed in the physical state among the plurality of control target locations. .
また、本発明の制御装置は、前記制約条件が、前記制御対象プロセスから検出する物理状態検出情報に関する制約および前記制御対象プロセスに付与する操作量に関する制約を含むことが望ましい。 In the control device of the present invention, it is preferable that the constraint condition includes a constraint related to physical state detection information detected from the control target process and a constraint related to an operation amount given to the control target process.
また、本発明の制御装置は、前記制御対象プロセスは前記複数の制御対象箇所のそれぞれに対応するＰＩＤ制御手段を有し、前記モデル予測制御手段は、前記ＰＩＤ制御手段へ、前記複数の制御対象箇所のそれぞれに付与するための操作量を出力することが望ましい。 In the control device of the present invention, the control target process includes PID control means corresponding to each of the plurality of control target portions, and the model prediction control means sends the PID control means to the plurality of control targets. It is desirable to output an operation amount to be given to each location.
また、本発明の制御装置は、前記物理状態が温度または圧力であることが望ましい。 In the control device of the present invention, the physical state is preferably temperature or pressure.
本発明は、複数の制御対象箇所を有する制御対象プロセス１０を、その制御対象箇所を代表するマスタ部分と残りの制御対象箇所であるスレーブ部分とに分け、マスタ部分についてはマスタ部分の物理状態を検出した物理状態検出情報を制御量として出力し、スレーブ部分についてはマスタとの差分であるマスタ・スレーブ間偏差を制御量として出力するように、制御対象プロセス１０のプロセスモデルを構成した。そして、目標値と制御量との制御偏差、すなわち、マスタ部分の物理状態検出情報とその目標値との差分およびマスタ・スレーブ間偏差とその目標値との物理状態検出情報の差分を評価するように目的関数（評価関数）を定義し、目的関数を最適化する操作量を後退ホライズン方策に基づき生成するモデル予測制御器を用いた。これにより、物理状態制御に対して制御量偏差重みに意味付けができ、どの制御量偏差を優先して小さくするか等というような、調整のし易さを有するという効果を奏する。 The present invention divides the control target process 10 having a plurality of control target locations into a master portion that represents the control target location and a slave portion that is the remaining control target location. The process model of the control target process 10 is configured so that the detected physical state detection information is output as a control amount, and for the slave portion, a master-slave deviation that is a difference from the master is output as a control amount. Then, the control deviation between the target value and the control amount, that is, the difference between the physical state detection information of the master part and the target value, and the difference between the master-slave deviation and the physical state detection information between the target value are evaluated. An objective function (evaluation function) is defined in Fig. 2, and a model predictive controller that generates an operation amount for optimizing the objective function based on a backward horizon policy is used. As a result, the control amount deviation weight can be given meaning to the physical state control, and there is an effect that adjustment is easy, such as which control amount deviation is preferentially reduced.
また、制御量と目標値をマスタ・スレーブ形式に変換することで、スレーブ部分に関しては制御量がマスタ・スレーブ間偏差となる。すると、スレーブ部分はマスタ部分に追従し、マスタ部分との物理状態の差は特定の範囲以内を保つという、人間にとって理解しやすい制御仕様が、制御量であるマスタ・スレーブ間偏差に課する上下限制約そのものとなる。これにより、本来の制御仕様を制御パラメータとしてモデル予測制御器に直接与えることができる、静的な（固定値の）制約であっても、従来技術ではなし得なかった過渡期における制御量間の追従性を制約により制御できる、マスタ部分に対する制約によりオーバシュートやアンダーシュートを抑制できるという効果を奏する。 Further, by converting the control amount and the target value into the master / slave format, the control amount becomes the master-slave deviation for the slave portion. Then, the slave part follows the master part, and the difference between the physical state and the master part is kept within a specific range. It becomes a limit constraint itself. As a result, the original control specifications can be directly given to the model predictive controller as control parameters, and even between static (fixed value) constraints, the amount of control during the transition period that could not be achieved by the conventional technology There is an effect that the overshoot and undershoot can be suppressed by the restriction on the master part, which can be controlled by the restriction.
また、最も応答の遅い部分をマスタ部分として選択することで、マスタ部分が最も制御にパワーを要する部分と考えることができるので、マスタ部分を制しておけばその他のスレーブ部分の制御はマスタ部分に比較して容易になるので、同期制御を実現しやすいという効果を奏する。 In addition, by selecting the slowest response part as the master part, the master part can be considered as the part that requires the most control power. Therefore, if the master part is controlled, the control of the other slave parts is the master part. This makes it easier to implement synchronous control.
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。すべての図面において、実施の形態が異なる場合であっても、同一または相当する部材には同一の符号を付し、共通する説明は省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In all the drawings, even if the embodiments are different, the same or corresponding members are denoted by the same reference numerals, and common description is omitted.
図１は、本発明が対象とするモデル予測制御の概要を説明するための図である。
図１において、制御対象プロセス１０は、例えば、半導体基板製造工程において、半導体基板を載置し、半導体基板の物理状態、例えば温度を制御する。この温度制御には、加熱をするヒーターおよび温度を測定するセンサを用いるのが通常であるが、近年の半導体基板の大型化に伴い、制御対象プロセス１０を複数に分けて制御することがある。
FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of model predictive control targeted by the present invention.
In FIG. 1, for example, in a semiconductor substrate manufacturing process, a control target process 10 places a semiconductor substrate and controls a physical state of the semiconductor substrate, for example, a temperature. For this temperature control, it is usual to use a heater for heating and a sensor for measuring the temperature. However, as the size of the semiconductor substrate is increased in recent years, the process 10 to be controlled may be divided into a plurality of processes.
図１に示した例では、制御対象プロセス１０を、第１の制御対象箇所１１、第２の制御対象箇所１２、第３の制御対象箇所１３、第４の制御対象箇所１４および第５の制御対象箇所１５の５つに分け、それぞれを、モデル予測制御器４６の下、第１のヒーターおよび温度センサを有する加熱板２１〜第５のヒーターおよび温度センサを有する加熱板２５、および第１の制御器３１〜第５の制御器３５を用いて、加熱および温度測定する。なお、図１において制御対象プロセス１０は、少なくとも第１〜第５の加熱板２１〜２５を構成要件とする。制御対象プロセス１０は、第１〜第５の制御器３１〜３５を構成要件に含めてもよいし、さらに制御対象箇所１１〜１５の上に載置される半導体などの基板を構成要件に含めてもよい。 In the example shown in FIG. 1, the control target process 10 is divided into a first control target location 11, a second control target location 12, a third control target location 13, a fourth control target location 14, and a fifth control. The target portion 15 is divided into five parts, each of which is under the model prediction controller 46, the heating plate 21 having the first heater and the temperature sensor, the heating plate 25 having the fifth heater and the temperature sensor, and the first The controller 31 to the fifth controller 35 are used for heating and temperature measurement. In FIG. 1, the controlled process 10 includes at least first to fifth heating plates 21 to 25 as constituent requirements. The control target process 10 may include the first to fifth controllers 31 to 35 in the configuration requirements, and further include a substrate such as a semiconductor placed on the control target locations 11 to 15 in the configuration requirements. May be.
図２は、本発明が適用されるモデル予測制御の概要を示す図である。
上述の課題を解決するために、本発明が適用されるモデル予測制御においては、複数の制御対象箇所を有する制御対象プロセス１０をその代表となるマスタ部分、例えば第１の制御対象箇所１１と、残りの制御対象箇所であるスレーブ部分、すなわち第２の制御対象箇所１２、第３の制御対象箇所１３、第４の制御対象箇所１４および第５の制御対象箇所１５の２つに分け、マスタ部分についてはマスタ部分の物理状態を検出した物理状態検出情報を制御量として出力し、スレーブ部分についてはマスタとの差分であるマスタ・スレーブ間偏差を制御量として出力するように、制御対象プロセス１０のプロセスモデルを構成した。そして、目標値と制御量との制御偏差、すなわち、マスタ部分の物理状態検出情報とその目標値との差分およびマスタ・スレーブ間偏差とその目標値との物理状態検出情報の差分を評価するように目的関数（評価関数）を定義し、目的関数を最適化する操作量を後退ホライズン方策に基づき生成するモデル予測制御器４６を用いた。ここで、マスタ部分については、マスタ部分を追従させたい目標値をモデル予測制御器４６に入力し、スレーブ部分についてはマスタ部分との差分となる目標値を上記モデル予測制御器４６に入力する。そして、このモデル予測制御器４６は、与えられた制約条件を満たしながら特定の目的関数が最小となるように操作量を生成する。
FIG. 2 is a diagram showing an outline of model predictive control to which the present invention is applied.
In the model predictive control to which the present invention is applied in order to solve the above-described problem, a master part that represents the control target process 10 having a plurality of control target locations, for example, the first control target location 11, and the like. The slave part that is the remaining control target part, that is, the second control target part 12, the third control target part 13, the fourth control target part 14, and the fifth control target part 15 are divided into two parts, the master part The physical state detection information for detecting the physical state of the master part is output as a control amount, and the master-slave deviation that is the difference from the master is output as the control amount for the slave part. A process model was constructed. Then, the control deviation between the target value and the control amount, that is, the difference between the physical state detection information of the master part and the target value, and the difference between the master-slave deviation and the physical state detection information between the target value are evaluated. The model predictive controller 46 that defines an objective function (evaluation function) and generates an operation amount for optimizing the objective function based on the backward horizon policy is used. Here, for the master portion, a target value desired to follow the master portion is input to the model prediction controller 46, and for the slave portion, a target value that is a difference from the master portion is input to the model prediction controller 46. Then, the model prediction controller 46 generates an operation amount so as to minimize the specific objective function while satisfying the given constraint condition.
図３は、本発明のモデル予測制御の実施の形態を説明するための図である。
上記で概説した本発明の実施の形態について、図３を用いてさらに詳細に説明する。
図３に示したように、本発明を適用した制御装置は、目標値変換部１０１、モデル予測制御器４６および制御量変換部１０２を備え、制御対象プロセス１０を制御する。
FIG. 3 is a diagram for explaining an embodiment of model predictive control according to the present invention.
The embodiment of the present invention outlined above will be described in more detail with reference to FIG.
As shown in FIG. 3, the control device to which the present invention is applied includes a target value conversion unit 101, a model prediction controller 46, and a control amount conversion unit 102, and controls the control target process 10.
目標値変換部１０１は、第１の制御対象箇所１１、第２の制御対象箇所１２、第３の制御対象箇所１３、第４の制御対象箇所１４および第５の制御対象箇所１５の各制御点に絶対値で与えられる目標温度ｒ1、ｒ2、ｒ3、ｒ4およびｒ5を、制御量変換にあわせてｒ1´、ｒ2´、ｒ3´、ｒ4´およびｒ5´に変換する。制御量変換部１０２は、センサで検出した制御量ｙ1、ｙ2、ｙ3、ｙ4およびｙ5をマスタ・スレーブ形式のための制御量ｙ1´、ｙ2´、ｙ3´、ｙ4´、ｙ5´に変換する。これらの変換は目標値変換部１０１および制御量変換部１０２とも同じであり、 The target value conversion unit 101 includes control points for the first control target location 11, the second control target location 12, the third control target location 13, the fourth control target location 14, and the fifth control target location 15. Target temperatures r 1 , r 2 , r 3 , r 4 and r 5 given as absolute values to r 1 ′, r 2 ′, r 3 ′, r 4 ′ and r 5 ′ according to the control amount conversion. Convert. The control amount conversion unit 102 converts the control amounts y 1 , y 2 , y 3 , y 4 and y 5 detected by the sensor into control amounts y 1 ′, y 2 ′, y 3 ′, y for the master / slave type. 4 ', y 5' to convert. These conversions are the same for both the target value conversion unit 101 and the controlled variable conversion unit 102,
ここで、マスタ部分については、変換後の変換後制御量ｙ1´は変換前の制御量ｙ1のまま、すなわちｙ1´＝ｙ1とする。そして、スレーブ部分については、マスタ部分の制御量ｙ1を基準とした差分ｙ2´＝ｙ2−ｙ1、・・・、ｙ5´=ｙ5−ｙ1にそれぞれ変換する。また、目標値についても制御量の変換と同じ変換をおこない、ｒ1´＝ｒ1、ｒ2´＝ｒ2−ｒ1、・・・、ｒ5´＝ｒ5−ｒ1とする。
Here, for the master part, the post-conversion control amount y 1 ′ after conversion remains the control amount y 1 before conversion, that is, y 1 ′ = y 1 . Then, the slave portion is converted into differences y 2 ′ = y 2 −y 1 ,..., Y 5 ′ = y 5 −y 1 based on the control amount y 1 of the master portion. Further, the target value is also converted in the same manner as the control amount, and r 1 ′ = r 1 , r 2 ′ = r 2 −r 1 ,..., R 5 ′ = r 5 −r 1 .
これにより、制御仕様は制御偏差ｒ1´−ｙ1´、ｒ2´−ｙ2´、・・・、ｒ5´−ｙ5´をできるだけ小さくすることで表現される。また、図２や図３に示すようにモデル予測制御に内部プロセスとして与えるプロセスモデルは、モデル予測制御器から見た制御対象のモデルを用いることから、制御対象プロセスＰに対して制御量変換Ｔ０を施したＴ０Ｐを用いる。干渉項の動特性を反映した制御対象プロセスモデルを用いて、上記制御偏差を評価する目的関数、例えば、Ｑ、Ｒを重み行列、操作量変化量をΔuとして、 As a result, the control specifications are expressed by making the control deviations r 1 ′ −y 1 ′, r 2 ′ −y 2 ′,..., R 5 ′ −y 5 ′ as small as possible. Further, as shown in FIG. 2 and FIG. 3, the process model given to the model predictive control as an internal process uses a control target model viewed from the model predictive controller. 0 the use of the T 0 P which has been subjected. Using a process model to be controlled that reflects the dynamic characteristics of the interference term, an objective function for evaluating the control deviation, for example, Q and R are weight matrices, and an operation amount change amount is Δu,
すなわち、本発明の制御装置は、目標値変換部１０１、および制御量変換部１０２を備え、例えば第１の制御対象箇所１１、第２の制御対象箇所１２、第３の制御対象箇所１３、第４の制御対象箇所１４および第５の制御対象箇所１５のような複数の制御対象箇所を有する制御対象プロセス１０の物理状態を制御する制御装置に適用可能である。 That is, the control device of the present invention includes a target value conversion unit 101 and a control amount conversion unit 102, and for example, a first control target location 11, a second control target location 12, a third control target location 13, a first control target location The present invention is applicable to a control device that controls the physical state of the control target process 10 having a plurality of control target locations such as the fourth control target location 14 and the fifth control target location 15.
目標値変換部１０１は、第１の制御対象箇所１１に対して目標とする物理状態を示す目標値と、この目標値と第１の制御対象箇所１１以外である第２の制御対象箇所１２等に対する目標値としての第２の目標値との差分とを含む目標情報を直接入力するか、あるいは、前記第１の制御対象箇所１１に対する目標値としての第１の目標値と前記第２の制御対象箇所１２等に対する目標値としての第２の目標値との差分を算出し、算出した差分を前記差分情報としてモデル予測制御器４６に入力する。 The target value conversion unit 101 includes a target value indicating a target physical state for the first control target location 11, a second control target location 12 other than the target value and the first control target location 11, and the like. The target information including the difference with the second target value as the target value for the first is directly input, or the first target value and the second control as the target value for the first control target location 11 A difference from the second target value as the target value for the target location 12 or the like is calculated, and the calculated difference is input to the model prediction controller 46 as the difference information.
モデル予測制御手段４６は、入力された目標情報、前記制御対象プロセス１０を表すプロセスモデル、所定の制約条件および前記制御対象プロセス１０の物理状態に関して検出した検出値を含む物理状態検出情報に基づいて、前記制御対象プロセス１０に付与するための操作量を出力する。その際、前記第１の制御対象箇所１１に対しては前記第１の目標値を用いて前記操作量としての第１の操作量を出力し、前記第２の制御対象箇所１２等に対しては前記差分情報を用いて前記操作量としての第２の操作量を出力する。 The model predictive control unit 46 is based on the input target information, a process model representing the control target process 10, predetermined constraint conditions, and physical state detection information including detection values detected regarding the physical state of the control target process 10. The operation amount to be given to the control target process 10 is output. At that time, a first operation amount as the operation amount is output to the first control target location 11 using the first target value, and the second control target location 12 or the like is output. Outputs a second operation amount as the operation amount using the difference information.
制御量変換部１０２は、前記第１の制御対象箇所１１に関する検出値と前記第２の制御対象箇所１２等に関する検出値との差分を算出し、前記第１の制御対象箇所１１に関する検出値および前記差分を前記物理状態検出情報として前記モデル予測制御手段４６へ出力する。 The control amount conversion unit 102 calculates a difference between a detection value related to the first control target location 11 and a detection value related to the second control target location 12 and the like, and a detection value related to the first control target location 11 and The difference is output to the model prediction control means 46 as the physical state detection information.
なお、マスタ部分を第２の制御対象箇所１２、第３の制御対象箇所１３、第４の制御対象箇所１４または第５の制御対象箇所１５とした場合の変換を、それぞれＴo（２）、Ｔo（３）、Ｔo（４）、Ｔo（５）として以下に示す。 The control target portion 12 of the master portion of the second, third control target portion 13, the conversion in the case where the fourth control target portion 14 or the fifth control target portion 15 of each T o (2), T o (3), T o (4), shown below as T o (5).
また、制御量と目標値をマスタ・スレーブ形式に変換すると、スレーブ部分に関しては制御量がマスタ・スレーブ間偏差となる。すると、スレーブ部分はマスタ部分に追従し、マスタ部分との温度差は特定の温度幅以内を保つという人間にわかりやすい制御仕様は、制御量であるマスタ・スレーブ間偏差に課する上下限制約そのものとなる。また、マスタ部分に関しては、制御量であるマスタ部分の温度の上限を目標温度あるいはその少し上に設定することで、制御量のオーバシュートを抑制する制御仕様を制約条件の設定パラメータとして直接、モデル予測制御器４６に反映することができる。アンダーシュートについても同様である。
When the control amount and the target value are converted into the master / slave format, the control amount becomes the master-slave deviation for the slave portion. Then, the human-friendly control specification that the slave part follows the master part and the temperature difference with the master part is kept within a specific temperature range is the upper and lower limit constraints imposed on the master-slave deviation that is the controlled variable. Become. In addition, for the master part, the upper limit of the master part temperature, which is the controlled variable, is set at or slightly above the target temperature, and the control specification that suppresses the overshoot of the controlled variable is directly used as a constraint setting parameter. This can be reflected in the prediction controller 46. The same applies to undershoot.
すなわち、本発明を適用した制御装置は、モデル予測制御器４６に、マスタ部分である第１の制御対象箇所に関する検出値とスレーブ部分である第２以降の制御対象箇所に関する検出値との差分値（マスタ・スレーブ間偏差）に対して制約を設定する。図４のような従来技術では、通常の静的な（固定値の）制約を用いる場合、各箇所のオーバシュートやアンダーシュートしか抑制できず、過渡期における制御量間の追従性に制約をかけられない。一方、上記の構成を用いることで、従来技術ではなし得なかった過渡期における制御量間の追従性を静的な制約にもかかわらず制御できる。さらに、代表であるマスタ部分に対する制約によりスレーブ部分のオーバシュートやアンダーシュートも抑制できる。よって、過渡状態も含めた均一な温度制御等を実現できる。 That is, the control device to which the present invention is applied has a difference value between the detection value related to the first control target location as the master portion and the detection value related to the second and subsequent control target locations as the slave portion. Set constraints on (master-slave deviation). In the conventional technology as shown in FIG. 4, when normal static (fixed value) constraints are used, only overshoots and undershoots at each location can be suppressed, and the followability between control amounts in the transition period is limited. I can't. On the other hand, by using the above configuration, it is possible to control the followability between the control amounts in the transition period, which cannot be achieved by the conventional technology, despite the static restriction. Further, overshoot and undershoot of the slave part can be suppressed by the restriction on the master part as a representative. Therefore, uniform temperature control including transient states can be realized.
また、一般に多変数制御対象プロセスにおいては、その伝達特性の対角要素は非対角要素の伝達特性、すなわち干渉ができるだけ小さくなるように選択される。このような場合に最も応答の遅い部分（制御量）をマスタ部分として選択する。より具体的には対角項の伝達特性を一次遅れとむだ時間で近似する場合には、時定数が最も長い項あるいは時定数＋むだ時間が最も長い項をマスタ部分に選ぶ。 In general, in a multivariable control target process, the diagonal element of the transfer characteristic is selected so that the transfer characteristic of the non-diagonal element, that is, interference becomes as small as possible. In such a case, the slowest response part (control amount) is selected as the master part. More specifically, when the transfer characteristic of the diagonal term is approximated by a first-order delay and a dead time, the term having the longest time constant or the term having the longest time constant + dead time is selected as the master portion.
すなわち、本発明を適用した制御装置は、前記複数の制御対象箇所１１から１５のうち最も前記物理状態の応答速度の遅い制御対象箇所を前記第１の制御対象箇所１１として選択することができる。 In other words, the control device to which the present invention is applied can select the control target location having the slowest response speed of the physical state among the plurality of control target locations 11 to 15 as the first control target location 11.
また、モデル予測制御問題は通常、制御偏差や操作量および操作量変化分に重み付けをした二次形式となる目的関数を、操作量変化量に対する線形不等式制約を満たす範囲で最適化する操作量変化量を求める二次計画問題として定式化できる。モデル予測制御の制約条件として、操作量制約は直接的に、制御量制約は制御対象プロセスのモデルを用いて操作量変化量に関する線形不等式制約に変換でき、双方をまとめて In addition, model predictive control problems usually involve optimizing the objective function in a quadratic form weighted to the control deviation, manipulated variable, and manipulated variable variation within a range that satisfies the linear inequality constraint on the manipulated variable variation. It can be formulated as a quadratic programming problem for obtaining quantities. As constraints for model predictive control, manipulated variable constraints can be converted directly into linear inequality constraints related to manipulated variable variation using the model of the controlled process.
すなわち、本発明を適用した制御装置は、制約条件として、前記制御対象プロセスから検出する物理状態検出情報に関する制約および前記制御対象プロセスに付与する操作量に関する制約を含むことができる。
That is, the control device to which the present invention is applied can include, as the constraint condition, a constraint related to physical state detection information detected from the control target process and a constraint related to the operation amount to be given to the control target process.
また、モデル予測制御の制御対象プロセス１０には、通常、モデル予測制御器４６を上位制御系とし、下位制御系として比例（Proportional）制御と積分（Integral）制御と微分（Differential）制御とを組み合わせたＰＩＤ制御を施すことができる。複数の制御対象箇所のそれぞれに対してＰＩＤ制御を施すことにより、制御対象プロセス１０をより効果的に安定化できる。また、ＰＩＤ制御を用いた場合、制御対象プロセス１０の定常ゲインは単位行列になると考えられるので、内部モデルパラメータの数を減らしたり、目的関数の重みを規格化したりし易いなど、モデル予測制御系の設計を容易化することができる。 In addition, the process 10 to be controlled by the model predictive control usually has the model predictive controller 46 as an upper control system, and a proportional control, an integral control and a differential control as a lower control system. PID control can be performed. By performing PID control on each of the plurality of control target portions, the control target process 10 can be more effectively stabilized. In addition, when PID control is used, the steady gain of the process 10 to be controlled is considered to be a unit matrix, so that it is easy to reduce the number of internal model parameters or normalize the weight of the objective function. Can be simplified.
以上、本発明の各実施の形態を、図面を参照しながら説明してきたが、本発明が適用される制御装置は、その機能が実行されるのであれば、上述の各実施の形態等に限定されることなく、単体の装置であっても、複数の装置からなるシステムあるいは統合装置であっても、ＬＡＮ、ＷＡＮ等のネットワークを介して処理が行なわれるシステムであってもよいことは言うまでもない。 The embodiments of the present invention have been described above with reference to the drawings. However, the control device to which the present invention is applied is limited to the above-described embodiments and the like as long as the function is executed. Needless to say, a single device, a system composed of a plurality of devices, an integrated device, or a system that performs processing via a network such as a LAN or WAN may be used. .
すなわち、本発明は、以上に述べた各実施の形態等に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成又は形状を取ることができる。 That is, the present invention is not limited to the above-described embodiments and the like, and can take various configurations or shapes without departing from the gist of the present invention.
１０ 制御対象プロセス
１１ 第１の制御対象箇所
１２ 第２の制御対象箇所
１３ 第３の制御対象箇所
１４ 第４の制御対象箇所
１５ 第５の制御対象箇所
２１ 第１のヒーターおよび温度センサを有する加熱板
２２ 第２のヒーターおよび温度センサを有する加熱板
２３ 第３のヒーターおよび温度センサを有する加熱板
２４ 第４のヒーターおよび温度センサを有する加熱板
２５ 第５のヒーターおよび温度センサを有する加熱板
３１ 第１の制御器
３２ 第２の制御器
３３ 第３の制御器
３４ 第４の制御器
３５ 第５の制御器
４６ モデル予測制御器（ＭＰＣ：Model Predictive Controller）
１０１ 目標値変換部
１０２ 制御量変換部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Control object process 11 1st control object location 12 2nd control object location 13 3rd control object location 14 4th control object location 15 5th control object location 21 Heating which has 1st heater and temperature sensor Plate 22 Heating plate having second heater and temperature sensor 23 Heating plate having third heater and temperature sensor 24 Heating plate having fourth heater and temperature sensor 25 Heating plate having fifth heater and temperature sensor 31 1st controller 32 2nd controller 33 3rd controller 34 4th controller 35 5th controller 46 Model Predictive Controller (MPC: Model Predictive Controller)
101 Target value conversion unit 102 Control amount conversion unit
Claims (6)
目標とする物理状態を示す目標値を含む目標情報を入力する目標情報入力手段と、
前記目標情報入力手段によって入力された目標情報、前記制御対象プロセスを表すプロセスモデル、所定の制約条件および前記制御対象プロセスの物理状態に関して検出した検出値を含む物理状態検出情報に基づいて、前記制御対象プロセスに付与するための操作量を出力するモデル予測制御手段と、
を備え、
前記目標情報入力手段は、前記目標情報として、前記複数の制御対象箇所のうちの１つである第１の制御対象箇所に対する目標値としての第１の目標値を入力し、前記第１の制御対象箇所以外の制御対象箇所である第２の制御対象箇所に対する目標値である第２の目標値と前記第１の目標値との差分を示す差分情報を入力し、
さらに、前記第１の制御対象箇所に関する検出値と前記第２の制御対象箇所に関する検出値との差分を算出し、前記第１の制御対象箇所に関する検出値および前記差分を前記物理状態検出情報として前記モデル予測制御手段へ出力する制御量変換手段を備え、
前記モデル予測制御手段は、前記第１の目標値および前記第２の目標値と前記第１の目標値との差分情報とからなる前記目標情報と、前記制御対象プロセスから検出する物理状態検出情報とに基づいて、前記制御対象プロセスに付与するための操作量を出力する、
ことを特徴とする制御装置。 In a control device that controls the physical state of a control target process having a plurality of control target locations,
Target information input means for inputting target information including a target value indicating a target physical state;
The control based on physical state detection information including target information input by the target information input means, a process model representing the process to be controlled, a predetermined constraint condition, and a detection value detected regarding the physical state of the process to be controlled. Model predictive control means for outputting an operation amount to be given to the target process;
With
The target information input means inputs, as the target information, a first target value as a target value for a first control target location that is one of the plurality of control target locations, and the first control Input difference information indicating a difference between a second target value that is a target value for a second control target location that is a control target location other than the target location, and the first target value,
Further, a difference between a detection value related to the first control target location and a detection value related to the second control target location is calculated, and the detection value and the difference related to the first control target location are used as the physical state detection information. A control amount conversion means for outputting to the model prediction control means,
The model prediction control means includes the target information including the first target value and difference information between the second target value and the first target value, and physical state detection information detected from the control target process. And output an operation amount to be given to the controlled process based on
A control device characterized by that.
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