JP2009510606A - プラント制御システム用オンディマンドの自動チューナ - Google Patents
プラント制御システム用オンディマンドの自動チューナ Download PDFInfo
- Publication number
- JP2009510606A JP2009510606A JP2008533413A JP2008533413A JP2009510606A JP 2009510606 A JP2009510606 A JP 2009510606A JP 2008533413 A JP2008533413 A JP 2008533413A JP 2008533413 A JP2008533413 A JP 2008533413A JP 2009510606 A JP2009510606 A JP 2009510606A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- transfer function
- controller
- plant
- tuning
- subsystem
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims abstract description 71
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims abstract description 31
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 22
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 51
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000004801 process automation Methods 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000009699 differential effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B11/00—Automatic controllers
- G05B11/01—Automatic controllers electric
- G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
- G05B11/42—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P. I., P. I. D.
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/0205—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system
- G05B13/024—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
自動的に制御システムをチューニングするための方法であって、その方法は、入力励起に応答して、少なくとも1つのプラントサブシステムに関して目標ループの伝達関数を選択するステップと、プラントサブシステムの伝達関数に関して少なくとも1つのフィットエラー基準を選択するステップと、自動的に、入力励起を入力し、プラントサブシステムの伝達関数を目標ループの伝達関数にチューニングするステップと、を含む。チューニングするステップは、プラントサブシステムの制約に従って決定される複数の帯域幅から、プラントサブシステムの伝達関数の帯域幅を自動的に選択するステップと、入力励起をプラントサブシステムに入力するステップと、入力励起に応答して、目標ループの伝達関数に対してプラントサブシステムの伝達関数のフィットエラーを決定するステップと、フィットエラー基準に従って帯域幅の選択を続行するステップと、を含む。
Description
本領域は、概して、プロセス自動化技術に関し、詳細には、所望のプロセス出力を達成するためにシステムのパラメータを自動的にチューニングする制御システムに関する。
工業プラントのプロセスは、プロセス自動化を達成するために埋め込みシステムを含む。プロセスが複雑になると、制御部は、システム全体に分散される。分散された制御部は、サブプロセスを制御するためにプラントシステム全体に分散された埋め込みプロセッサを示す。埋め込みプロセッサは、プラントのサブプロセスまたはサブシステムの出力を監視するためにプログラムを実行する。出力は、位置、温度、圧力、電圧、またはサブプロセスに適切な任意の別のパラメータであってよい。センサは、パラメータを電気信号に変換し、電気信号は、アナログからデジタル(A/D)への変換器を使用して埋め込みプロセッサに関して定量化される。パラメータの所与の値に基づいて、埋め込みプロセッサは、サブプロセス出力がパラメータに関して目標値に適合するまで、サブプロセス入力を変化させる。
比例積分微分(PID)コントローラを使用して、個々のサブプロセスを制御することが多い。比例コントローラの場合、制御出力は、対象のパラメータの測定におけるエラーに対して比例であり、ただし、エラーは、パラメータの目標値とパラメータの測定値との差と定義される。比例積分(PI)コントローラは、コントローラ出力をエラーが存在する時間の量に比例させることによって、比例コントローラと関連付けられるオフセットを排除するように設計されている。比例積分微分(PID)コントローラでは、微分動作は、応答速度を上げるため、および変化を予測するために加えられる。微分項は、エラーの変化率に作用する。
PID制御ループをチューニングすることは、プロセスエンジニアにとって、時間のかかる作業になる場合がある。プラントシステムが数十個のサブシステムを制御するために数十個のPIDコントローラを含む場合、システム全体をチューニングすることは、多大な技術的努力が必要になる場合がある。何千個のPIDループを有するプラントシステムが考慮される場合、この技術は非常に課題になる。本発明者は、分散制御プラントシステムをチューニングする改良された方法に関しての必要性を認識している。
分散制御プラントシステムを自動チューニングするためのシステムおよび方法の実施形態を本明細書に説明する。システムの実施形態は、少なくとも1つのプラントサブシステムを有するプラントシステムを含む。システムはまた、プラントサブシステムの出力からのフィードバック接続がコントローラ入力に結合されるように、プラントサブシステムに結合されたコントローラを含む。コントローラは、チューナモジュールを含む。コントローラは、伝達関数を有し、フィードバック接続は、サブシステムに関して組合せ伝達関数を実行する。チューナモジュールは、プラントサブシステムの制約に従って事前に決定される複数の帯域幅から選択されるコントローラの伝達関数の帯域幅を自動的に設定する。チューナモジュールは、コントローラの伝達関数の係数を反復的に調整して、組合せサブシステムの伝達関数を、少なくとも1つのフィットエラーの基準に従って目標伝達関数にチューニングし、チューニングのその結果に基づいて、必要に応じて、新規帯域幅を選択し、コントローラを再調節する。
方法の実施形態は、入力励起に応答して、少なくとも1つのプラントサブシステムに関して目標ループの伝達関数を選択するステップと、プラントサブシステムの伝達関数に関して少なくとも1つのフィットエラー基準を選択するステップと、自動的に、入力励起を入力し、プラントサブシステムの伝達関数を目標ループの伝達関数にチューニングするステップとを含む。チューニングするステップは、プラントサブシステムの制約に従って決定される複数の帯域幅から、プラントサブシステムの伝達関数の帯域幅を自動的に選択するステップと、入力励起をプラントサブシステムに入力するステップと、入力励起に応答して、目標ループの伝達関数に対してプラントサブシステムの伝達関数のフィットエラーを決定するステップと、フィットエラー基準に従って帯域幅の選択を続行するステップとを含む。
この概要は、本特許出願の主題の概観を提供するように意図されている。それは、本発明の独占的または包括的な説明を提供するようには意図されていない。詳細な説明は、本特許出願の主題についてさらなる情報を提供するために含められている。
以下の詳細な説明には、本明細書の一部を形成する添付の図面について述べており、本発明が実施可能である特定の実施形態を図解により示している。別の実施形態が使用可能であること、および構造的または論理的変更が、本発明の範囲から逸脱することなく行われることが可能であることを理解されたい。
本明細書に説明される関数またはアルゴリズムは、ソフトウェアにより、または1つの実施形態においてはソフトウェアと人間とにより実現された手法の組合せにより、実現される。ソフトウェアは、メモリまたは別のタイプのストレージデバイスなどのコンピュータ可読媒体上に保存されるコンピュータ実行可能命令を含む。また、用語「コンピュータ可読媒体」を使用して、ソフトウェアがその上に伝送される搬送波を示す。さらには、この種の関数は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せであるモジュールに対応する。多重関数は、必要に応じて、1つまたは複数のモジュールにおいて行われ、説明する実施形態は、単に例に過ぎない。ソフトウェアは、パーソナルコンピュータ、サーバまたは別のコンピュータシステムなど、コンピュータシステム上で動作するデジタル信号プロセッサ、ASIC、マイクロプロセッサ、または別のタイプのプロセッサ上で実行される。
この文書では、自動チューニング分配制御プラントシステムのためのシステムおよび方法を論じている。比例積分(PI)または比例積分微分(PID)コントローラは、典型的には、プロセスを制御するために使用されるアルゴリズムである。何百個のまたは何千個もの埋め込みプロセスを含むシステムをチューニングすることは、時間のかかる、および課題になる作業となる場合がある。システム制御ループの自動チューニングは、この問題を解消するために役立つ。チューニングが自動化される場合、機械技術者は、制御理論においてごくわずかな訓練で、または全く訓練をせずに、システムループをチューニングすることが可能である。自動チューニングの手法は、ループ成形原理に基づいている。いくつかの実施形態では、自動チューニングは、閉ループシステムの励起の下で達成される。いくつかの実施形態では、自動チューニングは、開ループシステムの励起の下で達成される。チューニングの手法は、PI/PIDパラメータを再帰的に適応させて、システムのモデル伝達関数を実行することなく、目標ループ形を達成する。
図1Aは、閉ループシステムの古典的フィードバック制御構造100を示すブロック図である。システムにおけるエラーeは、所望の設定点rと出力yとの差である。Gは制御されることになるプラントシステム110またはサブシステムの伝達関数であり、Kはフィードバックループ内に挿入されるコントローラ120の伝達関数であり、nは測定雑音であり、uはコントローラ出力であり、diはプラントに対する入力外乱であり、doは出力外乱である。コントローラ120の伝達関数は、PIDアルゴリズムの伝達関数である。一例では、伝達関数Kは形式
を有し、ただし、Kpは比例ゲインであり、Kiは積分ゲインであり、Kdは微分項である。式1はまた、標準形式または理想形式
で表されることも可能であり、ただし、tlは積分時間であり、tDは微分時間である。別の伝達関数は、
および
を含み、ただし、Pはコントローラゲインである。
図1Bは、追加された自動チューニングによる閉ループシステム130の実施形態のブロック図である。システム130は、入力へのフィードバック接続132を含む。システム130のコントローラ135は、PIDコントローラ137およびチューナモジュール140を含む。図示のコントローラの実施形態は、式1の伝達関数の形式を使用する。別の伝達関数の形式もまた、式2〜5の形式など、使用可能である。いくつかの実施形態では、コントローラはプロセッサであり、モジュールはソフトウェアの適用例である。いくつかの実施形態では、モジュールはハードウェアとソフトウェアとの組合せにより実現される。
図1Bは、追加された自動チューニングによる閉ループシステム130の実施形態のブロック図である。システム130は、入力へのフィードバック接続132を含む。システム130のコントローラ135は、PIDコントローラ137およびチューナモジュール140を含む。図示のコントローラの実施形態は、式1の伝達関数の形式を使用する。別の伝達関数の形式もまた、式2〜5の形式など、使用可能である。いくつかの実施形態では、コントローラはプロセッサであり、モジュールはソフトウェアの適用例である。いくつかの実施形態では、モジュールはハードウェアとソフトウェアとの組合せにより実現される。
コントローラ135を示す実施形態には、PIDコントローラがある(「s*」ブロック137は、近似微分関数
である)が、コントローラ135の伝達関数Kは、ループの伝達関数GKが所望の目標ループ形を有するように選択される。目標ループ形は、システム130の所望の閉ループ帯域幅と、プラントシステム110の性質とによって決定される。例えば、目標ループ形は、形式
の1次ループであってよく、ただし、wcは交差周波数である。1次ループは、目標出力値が、タンクの充填レベルなど、不変値である不変プラントシステムに有用である。別の例では、プラントシステム110は、統合プラントであってよく、目標ループ形は、
の形式の2次ループである。この場合、xは、ステップ設定点の変化に応答して、低い周波数勾配またはオーバーシュートを統制するパラメータである。いくつかの実施形態では、目標ループの伝達関数を選択するステップは、ループ形が、低い周波数では高いゲインを、交差周波数(wc)を超えて高い周波数では低いゲインを有するように、目標関数を選択するステップを含む。
コントローラ135は、コントローラ135の出力uに加えられる励起信号を供給するために、励起回路145を含む。いくつかの実施形態では、励起回路は、ハードウェア回路である。いくつかの実施形態では、励起回路は、ソフトウェアまたはファームウェアを実行するプロセッサを含む。いくつかの実施形態では、励起回路は、ハードウェアとソフトウェアまたはファームウェアとの組合せを含む。励起信号は、所望の帯域幅辺りに、周波数の領域内のパワーを有するように選択される。励起信号は、一連のステップ、疑似ランダム2進数列、または帯域通過フィルタリングされ、振幅短縮されたホワイトノイズであってよい。コントローラ135は、チューニングの手法が行われている間に、励起信号を自動的に入力する。チューナモジュール140は、制御ループ形Lと目標ループ形との間の重み付けフィットのエラーを再帰的に最小限にすることによって、PIDの伝達関数に関して係数(またはゲイン)Kp、Ki、およびKdを決定する。いくつかの実施形態では、非負性制約による再帰的な最小2乗アルゴリズムを使用して、PIDパラメータをフィットさせる。自動チューニング構造は、PIコントローラの伝達関数と同様に、別のPIDコントローラの伝達関数にも適用できる。
チューニングプログラム150は、ネットワーク160に取り付けられたサーバ155により実現される。示したシステム130のブロック図は、1つの閉ループ構造だけを含む。しかし、チューニングプログラム150は、ネットワーク160に接続された多重構造を同時にチューニングすることができる。一実施形態では、ユーザは、ループ構造に関しての識別子、目標ループのタイプ(例えば、不変の、積分器など)、励起入力信号に関しての段階的大きさ、およびチューニングされることになる各ループ構造に関して所望の閉ループ整定時間を入力することによって、プログラム150を実行する。チューニングプログラムは、次に、所望の整定時間に基づいて周波数領域内の信号パワーを使用して、プラントシステム110への励起信号の大きさに自動的に進む。チューニングプログラム150は、それがプラントに進むとき、コントローラの伝達関数Kの係数を再帰的に計算する。
チューニングプログラム150は、所望の帯域幅を入力するようにユーザに求めていないことに留意されたい。理論上の伝達関数Gと実際の伝達関数との間に、ある量の不確定性を有するプラントシステム110に関しては、所望の目的帯域幅に達することができない場合がある。例えば、プラントシステムの物理的限界は所望帯域内で応答不可能の場合がある。プログラムへの帯域幅入力が不可能である場合は、チューニングの手法は不成功になり、チューニングプログラムは異なった望ましい帯域幅により再度実行されなくてはならないことになるであろう。この問題を解決するために、チューニングプログラム150は、所望の整定時間に基づいた複数の帯域幅を使用して、伝達関数係数に関して複数解を求める。使用されることになる帯域幅(BW)は、
により、ユーザによって入力される整定時間定数(τ)から導かれる。
次に、チューニングプログラムは、試行解に使用されることになる帯域幅の領域を決定する。説明に役立つ例では、チューニングプログラム150は、3から5の範囲の時定数における帯域幅により解を試みる。
次に、チューニングプログラムは、試行解に使用されることになる帯域幅の領域を決定する。説明に役立つ例では、チューニングプログラム150は、3から5の範囲の時定数における帯域幅により解を試みる。
いくつかの実施形態では、チューニングプログラム150は、チューニングされたプラントシステム130のループの伝達関数と目標ループとの間のフィットエラーに基づいた、およびパラメータに関する収束基準に基づいた最終帯域幅の解を選択する。式2の形式の伝達関数を有するコントローラ135を使用する説明に役立つ例のように、チューナプログラム150は、0.3未満のフィットエラー、ならびに所望の解の5%未満以内のKc、tI、およびtDの収束を含む解の基準を選択する。Kcは比例ゲインであり、tIは積分時間またはリセット時間であり、tDは時間の関数として入力励起に対応するシステム応答から測定される微分時間である。いくつかの実施形態では、チューニングプログラム150は、ユーザに複数解を示す。解は、それらのフィットエラーおよびパラメータの収束により、表においてなど、ランク付けされた順序において示されることが可能である。
表1は、チューニング動作から得られた係数の結果の例を示す。チューニングされているシステムは、PIDコントローラを使用する流量ループである。異なった組の係数が所望の整定時間または帯域幅に基づいて得られる。結果は、最長整定時間30分に対して、最も積極的な整定時間1.5分で始まり、リスト化されている。ユーザは、所望の整定時間に応じて、特定の組のパラメータを選択することが可能である。いずれか1つの場合がフィットエラー基準0.3を満たす。ゴールは、所望の流速を満たすために1組のPIDパラメータを求めることである。
図2に、チューニング動作中のシステムパラメータの変形の例のグラフ200を示す。システムの流量は、プロセス変数(PV)である。システムの流速に関しての目標は、毎分189.25リットル(50ガロン)(50GPM)である。流量は、PVを設定点(SP)で維持するために、バルブ出力(OP)によって制御される。グラフ210は、50GPMのSPを示し、グラフ220は、バルブ出力OPを示す。例に使用される励起信号は、疑似ランダム2進数列である。グラフ220は、OPが疑似ランダム2進数列と、フィードバック接続による能動PID制御とからの寄与を有することを示す。使用されるPIDコントローラは、再帰的に更新され、ステップのたびに変化する。グラフ210は、その結果得られたPVを示している。チューニングは30分の終わりで完了することが理解できる。
いくつかの実施形態によれば、チューニングプログラム150は、情報ストレージからのチューニングデータをロードする。チューニングデータは、バッチデータと称されることもあり、プラントシステム110に関して事前に行われたチューニング実験から、事前に得られ、保存されたデータである。例えば、バッチデータは、温度センサまたは流量センサなど、センサの出力からサンプリングされたデータであってよく、保存可能である。いくつかの実施形態では、バッチデータは、所与の励起信号のためのサブプロセスに関して得られたデータである。これにより、データは、励起信号を再入力し、実験を再度行う必要がなく、電流チューニング実験に導入されることが可能になる。チューニング実験におけるバッチデータを使用することにより、追加の試験時間にかかる費用が削減される。
いくつかの実施形態によれば、自動チューニングは、開ループ励起の下で達成される。図3Aに、開ループシステム300の制御構造のブロック図を示す。システム300は、プラントシステム310およびコントローラ320を含む。Gは、制御されることになるプラントシステム310の伝達関数である。出力から入力へのフィードバック接続はないことに留意されたい。システム300は開ループであるので、出力と設定点との間のエラーは監視されない。図3Bは、追加された自動チューニングによる開ループシステム330の実施形態のブロック図である。システムは、自動チューニングによるコントローラ340を含む。コントローラ340は、PIDコントローラ365と、コントローラの伝達関数を調整するチューナモジュール360とを含み、それにより、システム330の開ループの伝達関数(PIDコントローラの伝達関数Kと、プラントシステム310の伝達関数Gとの組合せ)は、所望の目標形を有する。PIDコントローラ365は、先に論じた式1〜5の任意の伝達関数形式を使用することが可能である。目標ループ形は、システム330の所望の帯域幅、およびプラントシステム310の性質によって決定される。説明に役立つ例のように、プラントシステム310は、1次目標ループによる不変プラント、または2次目標ループ形による統合プラントシステムであってよい。別のプラントシステムおよび別の次数の目標ループが自動的にチューニングされることが可能でもある。励起回路365は、励起信号をプラントシステム320に加える。チューナモジュール340は、制御ループ形Lと目標ループ形との間のエラーの重み付けフィットを再帰的に最小限にすることによって、開ループの伝達関数に関してパラメータを決定する。いくつかの実施形態では、非負性制約による再帰的な最小2乗アルゴリズムを使用して、プラントシステムのパラメータをフィットさせる。
チューニングプログラム345は、ネットワーク355に取り付けられたサーバ350により実現される。チューニングプログラム345は、ネットワーク355に接続された多重構造を同時にチューニングすることができる。いくつかの実施形態では、その構造は、開ループ制御構造であり、いくつかの実施形態では、その構造は、開ループおよび閉ループ構造の組合せである。一実施形態では、ユーザは、ループ構造に関しての識別子、目標ループのタイプ(例えば、不変の、積分器など)、励起入力に関しての段階的大きさ、およびチューニングされることになる各ループ構造に関して所望の整定時間を入力することによって、プログラム345を実行する。チューニングプログラムは、次に、所望の整定時間に基づいて周波数領域内の信号パワーを使用して、プラントシステム310への励起信号の大きさに進む。チューニングプログラム345は、それがプラントに進むとき、プラントシステムの伝達関数Gのパラメータを再帰的に計算する。
チューニングプログラム345は、所望の整定時間に基づいた複数の帯域幅を使用して、伝達関数のパラメータに関して複数解を求める。いくつかの実施形態では、チューニングプログラム345は、複数解をユーザに示す。いくつかの実施形態では、チューニングプログラム345は、チューニングされたシステム330の伝達関数の目標ループ関数に対するフィットエラーに基づいた、およびパラメータに関して収束基準に基づいた最終帯域幅の解を選択する。
表2に、開ループシステムに関してチューニング動作から得られた係数結果の例を示す。チューニングされているシステムは、PIDコントローラを使用する流量ループである。異なった組の係数が所望の整定時間または帯域幅に基づいて得られる。
図4に、チューニング動作中のシステムパラメータの変形の一例のグラフ400を示す。グラフ410は50GPMのSPを示し、グラフ420はバルブ出力OPを示す。例に使用される励起信号は、疑似ランダム2進数列である。グラフ420は、疑似ランダム2進数列のみを使用して、およびフィードバック接続の能動PID制御なしのOPを示す。使用されるPIDコントローラは、再帰的に更新され、ステップのたびに変化する。グラフ410は、その結果得られたPVを示している。この場合も、チューニングは、30分の終わりで完了する。図2および4を比較することにより、PVは、閉ループ法におけるSPに、より近接して維持されることが理解できる。
その一部分を形成する添付の図面は、限定されることなく、主題が実施可能である特定の実施形態を図解により示している。図示の実施形態は、当業者が本明細書に開示する教示を実施することができるように、十分詳細に説明している。別の実施形態が利用され、それから導かれることも可能であり、それにより、構造的および論理的代用と変更とが、この開示の範囲から逸脱することなく行われることが可能である。この詳細な説明は、したがって、限定する意味を取らず、様々な実施形態の範囲は、この種の請求項が権利を与えられる全範囲の均等物と共に、添付の請求項によってのみ規定される。
発明の主題のこの種の実施形態は、複数が実際には開示される場合、単に便宜のために、およびいずれの単一の発明または発明概念に対してこの出願の範囲を自発的に限定することを意図することなく、用語「発明」によって、箇々におよび/または集合的に、本明細書に示されることが可能である。したがって、特定の実施形態が本明細書に図示され、説明されているが、同一の目的を達成するために計算される任意の構成が、示された特定の実施形態の代わりになる場合があることを理解されたい。この開示は、任意のおよびすべての適応もしくは変形、または様々な実施形態の組合せに及ぶことが意図されている。上記の実施形態の組合せ、および本明細書には具体的に説明していない別の実施形態は、上記の説明を再検討された上で、当業者には明らかになるであろう。
開示の要約書は、読み手が技術的開示の本質を迅速に確認することが可能になる要約書を必要とする37C.F.R.§1.72(b)に従うように提供されている。それを使用して、請求項の範囲または意味を解釈し、または限定することはないであろうことを理解して提示されている。加えて、前述の詳細な説明では、様々な特徴が本開示を能率的にするために単一の実施形態で一体にグループ化されていることを理解することが可能である。開示のこの方法は、申請された実施形態が各請求項に明示されているより多くの特徴を必要とする意図を示していると解釈すべきではない。むしろ、添付の請求項が示すように、発明の主題は、単一の開示された実施形態のすべての特徴より少ない中にある。したがって、これにより、添付の請求項は、独立した各請求項であり、詳細な説明に組み込まれている。
Claims (12)
- 出力、励起入力145、および前記入力を前記出力と関連付ける伝達関数を有する、少なくとも1つのプラントサブシステム110、310を有するプラントシステムと、
組合せコントローラ・サブシステムの伝達関数を実行する少なくとも1つのプラントサブシステムに結合された、伝達関数を有する少なくとも1つのコントローラ135、340と、
を備えるシステムであって、前記コントローラは、
前記プラントサブシステムの制約に従って事前に決定される複数の帯域幅から選択される前記コントローラの伝達関数の帯域幅を自動的に設定し、
少なくとも1つのフィットエラー基準に従って前記組合せコントローラ・サブシステムの伝達関数を目標伝達関数にチューニングするために、前記コントローラの伝達関数の係数を反復的に調整し、および
前記チューニングの結果に基づいて、必要に応じて、新規帯域幅を選択し、前記コントローラの係数を再調整するように、動作可能であるチューナモジュール140、360を含む、
システム。 - 前記コントローラ135は、前記プラントサブシステム出力からのフィードバック接続132がコントローラ入力に結合されるように、閉ループの形で前記プラントサブシステム110に結合され、前記フィードバック接続132が、前記組合せコントローラ・サブシステムの伝達関数を実行する、請求項1に記載のシステム。
- 前記コントローラ340は、開ループの形で前記プラントサブシステム310に結合される、請求項1に記載のシステム。
- 前記チューナモジュールは、前記コントローラの伝達関数の前記帯域幅を前記複数の前記事前に決定される帯域幅のそれぞれに設定し、前記フィットエラー基準に基づいて前記事前に決定される帯域幅をランク付けするようにさらに動作可能であり、前記チューナモジュールは、ユーザからの所望のプラントサブシステム整定時間を受け取るための入力をさらに含み、前記チューナモジュール140、360は、前記所望の整定時間から前記複数の帯域幅を決定するようにさらに動作可能である、請求項1に記載のシステム。
- 前記システムは、前記チューナモジュールに結合された情報ストレージをさらに含み、前記チューニングモジュールは、前記プラントシステムに関してチューニングデータをロードするようにさらに動作可能であり、前記チューニングデータは、前記プラントシステムに関して事前に行われたチューニング実験から得られたデータを含む、請求項1に記載のシステム。
- システムは、コンピュータネットワーク160、355を介して、前記チューナモジュールと連通しているサーバ155、350をさらに含み、前記サーバ上に実現されたチューニングプログラム150、345は、前記プラントシステムの複数のサブシステムを同時にチューニングするように、および各サブシステムに関して複数の帯域幅を事前に決定するように動作可能である、請求項1のシステム。
- 前記サーバは、ユーザから所望の目標ループの伝達関数のタイプを受け取るために入力をさらに含む、請求項11に記載のシステム。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US11/238,304 US7920929B2 (en) | 2005-09-29 | 2005-09-29 | On-demand auto-tuner for a plant control system |
PCT/US2006/036036 WO2007040953A1 (en) | 2005-09-29 | 2006-09-15 | On demand auto tuner for plant control system |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009510606A true JP2009510606A (ja) | 2009-03-12 |
Family
ID=37546781
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008533413A Withdrawn JP2009510606A (ja) | 2005-09-29 | 2006-09-15 | プラント制御システム用オンディマンドの自動チューナ |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US7920929B2 (ja) |
EP (1) | EP1938156B1 (ja) |
JP (1) | JP2009510606A (ja) |
CN (1) | CN101317141A (ja) |
DE (1) | DE602006010105D1 (ja) |
WO (1) | WO2007040953A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190063053A (ko) * | 2017-11-29 | 2019-06-07 | 재단법인대구경북과학기술원 | 측정잡음제거장치 |
Families Citing this family (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8041436B2 (en) | 2002-04-18 | 2011-10-18 | Cleveland State University | Scaling and parameterizing a controller |
US8180464B2 (en) * | 2002-04-18 | 2012-05-15 | Cleveland State University | Extended active disturbance rejection controller |
EP1938499A4 (en) * | 2005-09-19 | 2011-06-29 | Univ State Cleveland | CONTROLS, OBSERVERS AND APPLICATIONS THEREOF |
JP2009186685A (ja) * | 2008-02-05 | 2009-08-20 | Sony Corp | 制御回路およびカメラ装置 |
JP5875441B2 (ja) | 2012-03-29 | 2016-03-02 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation | データを暗号化する装置及び方法 |
US9041337B2 (en) | 2012-05-18 | 2015-05-26 | Linestream Technologies | Motion profile generator |
US8710777B2 (en) | 2012-04-20 | 2014-04-29 | Linestream Technologies | Method for automatically estimating inertia in a mechanical system |
EP2735924A1 (en) * | 2013-05-03 | 2014-05-28 | ABB Technology Ltd | Providing improvements in relation to a model of a process |
US9507365B2 (en) * | 2014-06-24 | 2016-11-29 | Woodward, Inc. | Adaptive PID control system for industrial turbines |
US10061275B2 (en) * | 2014-07-29 | 2018-08-28 | Linestream Technologies | Optimized parameterization of active disturbance rejection control |
US10126202B2 (en) | 2015-09-11 | 2018-11-13 | Linestream Technologies | Method for automatically estimating inertia, coulomb friction, and viscous friction in a mechanical system |
US10309059B2 (en) * | 2016-09-23 | 2019-06-04 | Honeywell International Inc. | Method of designing model predictive control for cross directional flat sheet manufacturing processes to guarantee temporal robust stability and performance |
JP6928669B2 (ja) | 2017-11-28 | 2021-09-01 | 株式会社安川電機 | 制御システム、工場システム、学習システム、推定用モデルの生成方法及びアクチュエータの状態推定方法 |
LT3683634T (lt) * | 2019-01-15 | 2022-11-10 | Polski Koncern Naftowy ORLEN S.A. | Technologinio proceso valdymo būdas |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS62210503A (ja) * | 1986-03-11 | 1987-09-16 | Yamatake Honeywell Co Ltd | プロセス制御の不安定化判別およびチユ−ニング方式 |
US4839573A (en) * | 1986-08-18 | 1989-06-13 | Wise William L | Method and apparatus for feedback control loop bandwidth and phase margin regulation |
JP2772106B2 (ja) | 1990-04-18 | 1998-07-02 | 株式会社東芝 | 2自由度調節装置 |
US5394322A (en) * | 1990-07-16 | 1995-02-28 | The Foxboro Company | Self-tuning controller that extracts process model characteristics |
US5155422A (en) * | 1991-03-28 | 1992-10-13 | Digital Equipment Corporation | Self-tuning adaptive bandwidth regulator |
US5406496A (en) * | 1992-07-20 | 1995-04-11 | Recon/Optical, Inc. | Adaptive digital controller with automatic plant tuning |
JP3164667B2 (ja) * | 1992-10-08 | 2001-05-08 | 株式会社東芝 | 調節装置 |
US6697767B2 (en) * | 2000-10-18 | 2004-02-24 | The National University Of Singapore | Robust process identification and auto-tuning control |
US8041436B2 (en) | 2002-04-18 | 2011-10-18 | Cleveland State University | Scaling and parameterizing a controller |
US20070168085A1 (en) * | 2005-11-18 | 2007-07-19 | Guilford John H | Systems and method for adaptively adjusting a control loop |
-
2005
- 2005-09-29 US US11/238,304 patent/US7920929B2/en not_active Expired - Fee Related
-
2006
- 2006-09-15 EP EP06803682A patent/EP1938156B1/en not_active Expired - Fee Related
- 2006-09-15 CN CNA2006800447856A patent/CN101317141A/zh active Pending
- 2006-09-15 JP JP2008533413A patent/JP2009510606A/ja not_active Withdrawn
- 2006-09-15 DE DE602006010105T patent/DE602006010105D1/de active Active
- 2006-09-15 WO PCT/US2006/036036 patent/WO2007040953A1/en active Application Filing
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190063053A (ko) * | 2017-11-29 | 2019-06-07 | 재단법인대구경북과학기술원 | 측정잡음제거장치 |
KR102263239B1 (ko) | 2017-11-29 | 2021-06-09 | 재단법인대구경북과학기술원 | 측정잡음제거장치 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20070073422A1 (en) | 2007-03-29 |
EP1938156B1 (en) | 2009-10-28 |
US7920929B2 (en) | 2011-04-05 |
EP1938156A1 (en) | 2008-07-02 |
DE602006010105D1 (de) | 2009-12-10 |
CN101317141A (zh) | 2008-12-03 |
WO2007040953A1 (en) | 2007-04-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2009510606A (ja) | プラント制御システム用オンディマンドの自動チューナ | |
JP5697899B2 (ja) | 連続的にスケジュールされるモデルパラメータに基づく適応制御装置 | |
Alhajeri et al. | Tuning guidelines for model-predictive control | |
Jin et al. | PID auto-tuning using new model reduction method and explicit PID tuning rule for a fractional order plus time delay model | |
EP1023646A1 (en) | Optimal auto-tuner for use in a process control network | |
Ozyetkin et al. | PI‐PD controller design for time delay systems via the weighted geometrical center method | |
JP2005502947A (ja) | 生産システムのための状態推定およびスケジューリング方法 | |
Hussain et al. | Comparison of PID controller tuning methods with genetic algorithm for FOPTD system | |
GB2547137A (en) | Rapid process model identification and generation | |
US20030216823A1 (en) | Control apparatus | |
Chavoshi et al. | Experimental comparison of STR and PI controllers on a nonlinear liquid-level networked control system | |
Noeding et al. | Selection of decoupling control methods suited for automated design for uncertain TITO processes | |
US11086277B2 (en) | System and method for determining the parameters of a controller | |
Larsson et al. | Estimation of continuous-time stochastic system parameters | |
CN111801629B (zh) | 用于确定在测量信号中发生的振荡的方法 | |
Chan et al. | A neural network PI controller tuner | |
Prokop et al. | Algebraic principles as a tool for energy saving | |
Khansadurai et al. | Improved transient performance of a fuzzy modified model reference adaptive controller for an interacting coupled tank system using real-coded genetic algorithm | |
Padhan et al. | Enhanced performance of PID load frequency controller for power systems | |
Seki | Adaptive IMC-PI controllers for process applications | |
WO2023166606A1 (ja) | 制御装置、dc/dc変換装置、および制御方法 | |
Veronesi et al. | Process Parameters Estimation, Performance Assessment and Controller Retuning Based on the Final Value Theorem: Some Extensions | |
Espinoza et al. | Robustness/performance tradeoff for anisochronic plants with two degrees of freedom PID controllers | |
M'SAHLI et al. | Identification and predictive control of a nonlinear process using a parametric volterra model | |
Arora et al. | Tuning of PI/PID controllers for MIMO System using Modified Gerschgorin theorem |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20091201 |