JP2013246560A - Process control system, process control method and computer program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、プロセス制御システム、プロセス制御方法、及びコンピュータプログラムに関し、特に、プロセス制御系における目標値を変更するために用いて好適なものである。 The present invention relates to a process control system, a process control method, and a computer program, and is particularly suitable for use in changing a target value in a process control system.
例えば、鉄鋼業における製銑工程、製鋼工程及び圧延工程等の製造プロセスでは、制御対象の制御量が目標値になるようにフィードバック制御を行うことが多い。このようなプロセス制御系において、目的関数を最適化するための最適化問題を解くことにより、目標値を設定することが従来から行われている。 For example, in a manufacturing process such as a steelmaking process, a steelmaking process, and a rolling process in the steel industry, feedback control is often performed so that the controlled variable to be controlled becomes a target value. In such a process control system, a target value has been conventionally set by solving an optimization problem for optimizing an objective function.
このような鉄鋼業等における製造プロセスは複雑な反応や加工工程を含んでいることがあり、当該製造プロセスの最適化問題においては、最適化すべき目的関数は複数になる。よって、多目的最適化問題を解くことになる。従来、この種の多目的最適化問題では、所謂重み係数法を用いて、複数の目的関数の荷重和を新たな単一の目的関数とすることにより、多目的最適化問題を単一目的最適化問題に帰着させ置き換えている(非特許文献1を参照)。そして、単一目的最適化問題では、例えば、製造プロセスにおける複数の制約条件を満足させながら、当該単一の目的関数を最小化(又は最大化)するように、プロセスの制御パラメータを調整する(特許文献1を参照)。 Such a manufacturing process in the steel industry or the like may include complicated reactions and processing steps, and there are a plurality of objective functions to be optimized in the optimization problem of the manufacturing process. Therefore, the multi-objective optimization problem is solved. Conventionally, in this kind of multi-objective optimization problem, the so-called weighting coefficient method is used to convert the multi-objective optimization problem into a single objective optimization problem by making the load sum of multiple objective functions a new single objective function. (See Non-Patent Document 1). In the single objective optimization problem, for example, the process control parameters are adjusted so as to minimize (or maximize) the single objective function while satisfying a plurality of constraints in the manufacturing process ( (See Patent Document 1).
しかしながら、鉄鋼業における製造プロセスでは、操業条件(プロセスの状態及びオペレータにより設定される操業方針)は時々刻々と変化するものであり、その度に重み係数が変更される。したがって、前述したような従来の多目的最適化問題の解法では、操業条件が変更された際に、目標値をどのように調整すればよいのかを知ることができない。このため、最適化計算をやり直す必要がある。 However, in the manufacturing process in the steel industry, the operation conditions (process state and operation policy set by the operator) change from moment to moment, and the weighting coefficient is changed each time. Therefore, in the conventional solution of the multi-objective optimization problem as described above, it is not possible to know how to adjust the target value when the operation condition is changed. For this reason, it is necessary to redo the optimization calculation.
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであり、操業条件が変更された場合でも最適化計算をやり直さずに、柔軟に且つ可及的に適切な目標値を製造プロセスに設定できるようにすることを目的とする。 The present invention has been made in view of such a problem, and even when the operation condition is changed, an appropriate target value can be set in the manufacturing process flexibly and as much as possible without performing the optimization calculation again. The purpose is to do so.
本発明のプロセス制御システムは、プラントの操業を制御する際の目標値を設定する目標値最適化装置と、前記目標値最適化装置により設定された目標値になるように前記プラントの操業を制御する制御器と、前記目標値最適化装置により設定された目標値になるように、前記プラントの動作と前記制御器の動作とをコンピュータシミュレーションし、その結果として、当該プラントの性能を評価するための指標である複数の評価量の値を前記目標値最適化装置に出力するプロセスシミュレータとを有するプロセス制御システムであって、前記目標値最適化装置は、前記プロセスシミュレータから出力された前記複数の評価量の値を用いて、当該複数の評価量を目的関数とする最適化問題を解くことによって複数のパレート最適解を導出するパレート最適解導出手段と、前記パレート最適解導出手段により導出された複数のパレート最適解と、当該パレート最適解に対応する目標値とを相互に関連付けて記憶媒体に記憶するパレート最適解記憶手段と、前記プラントの状態量と前記プラントの操業方針との少なくとも何れかを含む操業条件が変更されたか否かを判定する操業条件変更判定手段と、前記操業条件変更判定手段により前記操業条件が変更されたと判定されると、変更された前記操業条件に応じて、前記パレート最適解記憶手段により記憶された複数のパレート最適解の何れか1つを選択するパレート最適解選択手段と、前記パレート最適解選択手段により選択されたパレート最適解に関連付けられて前記パレート最適解記憶手段により記憶された目標値を前記制御器に出力する目標値出力手段と、を有することを特徴とする。 The process control system of the present invention controls a target value optimization device that sets a target value for controlling the operation of the plant, and controls the operation of the plant so that the target value is set by the target value optimization device. To perform a computer simulation of the operation of the plant and the operation of the controller so that the target value set by the controller and the target value optimization device is obtained, and as a result, evaluate the performance of the plant A process simulator that outputs a plurality of evaluation value values that are indicators of the target value optimization device to the target value optimization device, wherein the target value optimization device outputs the plurality of values output from the process simulator Deriving multiple Pareto optimal solutions by solving the optimization problem with the multiple evaluation values as objective functions using the evaluation value A rate optimum solution deriving unit, a plurality of Pareto optimum solutions derived by the Pareto optimum solution deriving unit, and a Pareto optimum solution storage unit that associates and stores a target value corresponding to the Pareto optimum solution in a storage medium The operating condition change determining means for determining whether or not the operating condition including at least one of the state quantity of the plant and the operation policy of the plant has been changed, and the operating condition is changed by the operating condition change determining means. A Pareto optimal solution selecting means for selecting any one of a plurality of Pareto optimal solutions stored by the Pareto optimal solution storage means according to the changed operating condition, and the Pareto optimal solution A target value stored in the Pareto optimal solution storage unit in association with the Pareto optimal solution selected by the selection unit is stored in the controller. And having a target value output means for force, the.
本発明のプロセス制御方法は、プラントの操業を制御する際の目標値を設定する目標値最適化ステップと、前記目標値最適化ステップにより設定された目標値になるように前記プラントの操業を、制御器を用いて制御する制御ステップと、前記目標値最適化ステップにより設定された目標値になるように、前記プラントの動作と前記制御器の動作とをコンピュータシミュレーションし、その結果として、当該プラントの性能を評価するための指標である複数の評価量の値を導出するシミュレーションステップとを有するプロセス制御方法であって、前記目標値最適化ステップは、前記シミュレーションステップにより導出された前記複数の評価量の値を用いて、当該複数の評価量を目的関数とする最適化問題を解くことによって複数のパレート最適解を導出するパレート最適解導出ステップと、前記パレート最適解導出ステップにより導出された複数のパレート最適解と、当該パレート最適解に対応する目標値とを相互に関連付けて記憶媒体に記憶するパレート最適解記憶ステップと、前記プラントの状態量と前記プラントの操業方針との少なくとも何れかを含む操業条件が変更されたか否かを判定する操業条件変更判定ステップと、前記操業条件変更判定ステップにより前記操業条件が変更されたと判定されると、変更された前記操業条件に応じて、前記パレート最適解記憶ステップにより記憶された複数のパレート最適解の何れか1つを選択するパレート最適解選択ステップと、前記パレート最適解選択ステップにより選択されたパレート最適解に関連付けられて前記パレート最適解記憶ステップにより記憶された目標値を前記制御器に出力する目標値出力ステップと、を有することを特徴とする。 The process control method of the present invention includes a target value optimization step for setting a target value for controlling the operation of the plant, and the operation of the plant so as to be a target value set by the target value optimization step. A computer simulation of the operation of the plant and the operation of the controller is performed so that the target value set by the control step controlled by the controller and the target value optimization step is obtained. As a result, the plant And a simulation control step of deriving a plurality of evaluation value values that are indices for evaluating the performance of the target, wherein the target value optimization step includes the plurality of evaluations derived by the simulation step. By using the value of the quantity, a plurality of parameters can be obtained by solving an optimization problem with the plurality of evaluation quantities as objective functions. A Pareto optimal solution deriving step for deriving an optimal solution, a plurality of Pareto optimal solutions derived by the Pareto optimal solution deriving step, and a target value corresponding to the Pareto optimal solution are associated with each other and stored in a storage medium The optimum solution storage step, the operation condition change determination step for determining whether or not the operation condition including at least one of the plant state quantity and the operation policy of the plant has been changed, and the operation condition change determination step If it is determined that the operation condition has been changed, a Pareto optimal solution selection step of selecting any one of a plurality of Pareto optimal solutions stored in the Pareto optimal solution storage step according to the changed operation conditions; , The Pareto associated with the Pareto optimal solution selected by the Pareto optimal solution selection step And having a target value output step of outputting to the controller a stored desired value by Tekikai storing step.
本発明のコンピュータプログラムは、前記プロセス制御システムの各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする。 A computer program according to the present invention causes a computer to function as each means of the process control system.
本発明によれば、プラントの性能を評価するための指標である複数の評価量をそれぞれ目的関数とする最適化問題を解くことによって複数のパレート最適解を導出する。そして、それら複数のパレート最適解と、当該パレート最適解に対応する目標値とを相互に関連付けて記憶媒体に記憶する。その後、操業条件が変更されると、変更された操業条件に応じて、記憶しておいた複数のパレート最適解の何れか1つを選択し直し、選択したパレート最適化に関連付けられて記憶された目標値を制御器に出力する。したがって、操業条件が変更された場合でも最適化計算をやり直さずに、柔軟に且つ可及的に適切な目標値を製造プロセスに設定することができる。 According to the present invention, a plurality of Pareto optimal solutions are derived by solving an optimization problem having a plurality of evaluation quantities, which are indices for evaluating the performance of the plant, as objective functions. Then, the plurality of Pareto optimal solutions and target values corresponding to the Pareto optimal solutions are associated with each other and stored in the storage medium. Thereafter, when the operation condition is changed, one of the stored Pareto optimal solutions is selected again according to the changed operation condition, and is stored in association with the selected Pareto optimization. The target value is output to the controller. Therefore, even when the operating conditions are changed, an appropriate target value can be set in the manufacturing process flexibly and as much as possible without re-execution of the optimization calculation.
[第1の実施形態]
以下、図面を参照しながら、本発明の第1の実施形態を説明する。本実施形態では、制御対象のプラントが鉄鋼業における高炉に付帯する熱風炉である場合を例に挙げて説明する。
図1は、本実施形態であるプロセス制御システムの構成の一例を示す図である。
図1において、プロセス制御システム10は、情報処理装置100と、実績データベース200と、制御器300と、熱風炉400と、減算器500とを有している。
[First Embodiment]
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In this embodiment, the case where the plant to be controlled is a hot blast furnace attached to a blast furnace in the steel industry will be described as an example.
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of a process control system according to the present embodiment.
In FIG. 1, the
まず、本実施形態の制御対象である熱風炉400の概略構成について説明する。図2は、熱風炉400の概略構成の一例を示す図である。
図2において、熱風炉400は、不図示の高炉に熱風を供給するための蓄熱式熱交換器であり、高炉への送風に熱を与える蓄熱室401と、蓄熱室401を加熱するための燃焼室402とを有している。
First, a schematic configuration of the
In FIG. 2, a
燃焼室402では、ガス供給ダクト403から吹き込まれるBFGガスとCOGガスとの混合ガス(燃料ガス)及び助燃空気供給ダクト404から吹き込まれる助燃用空気とを燃焼バーナ405で燃焼させ、この燃焼ガスを蓄熱室401の内部に積層された蓄熱煉瓦の間を通過させて加熱して熱を蓄える。また、蓄熱室401の上部には、ドーム温度を測定する温度計413が取り付けられている。
In the
図2に示す例では、この蓄熱煉瓦として、下側から順にハイアルミナ煉瓦406と、シリカを主成分とする珪石煉瓦407とが積層されており、これらのハイアルミナ煉瓦406、珪石煉瓦407には、上下方向に延びる複数の通過口が形成されている。また、ハイアルミナ煉瓦406には、ハイアルミナ煉瓦406の温度を測定する温度計406aが取り付けられ、珪石煉瓦407には、珪石煉瓦407の温度を測定する温度計407aが取り付けられている。尚、詳しくは、蓄熱煉瓦は一般的に下から順に粘土煉瓦、ハイアルミナ煉瓦、珪石煉瓦の3層構造になっているが、説明を平易にするために、熱風炉が前記の構造のものであるとして説明する。
ガス供給ダクト403には、燃料ガス流量調節弁403aが設けられており、この燃料ガス流量調節弁403aを開閉することにより、燃焼室402に流入する燃料ガスの流入量を調節することができる。
In the example shown in FIG. 2, as this heat storage brick, a
The
ガス供給ダクト403の燃料ガス流量調節弁403aよりも上流側(図2内で右側)の部分は、BFGガス供給ダクト408とCOGガス供給ダクト409とに分岐している。
BFGガス供給ダクト408は、不図示の高炉に接続されており、高炉で生成されたBFGガスを熱風炉400に送風する。
A portion of the
The BFG
BFGガス供給ダクト408には、BFGガス流量調節弁408a及びBFGガス流量計408bが設けられている。BFGガス流量調節弁408aを開閉することにより、熱風炉400に流入するBFGガスのガス流入量を調節することができる。また、BFGガス流量計408bの測定結果に基づき、熱風炉400に流入するBFGガスのガス流入量を監視することができる。
The BFG
COGガス供給ダクト409は、通常は不図示のコークス炉に接続されており、コークス炉で生成されたCOGガスを熱風炉400に送風する。
COGガス供給ダクト409には、COGガス流量調節弁409a及びCOGガス流量計409bが設けられている。COGガス流量調節弁409aを開閉することにより、熱風炉400に流入するCOGガスのガス流入量を調節することができる。また、COGガス流量計409bの測定結果に基づき、熱風炉400に流入するCOGガスのガス流入量を監視することができる。
The COG
The COG
助燃空気供給ダクト404は、酸素を生成する不図示の酸素生成プラントに接続されており、この酸素生成プラントで生成された空気を熱風炉400に送風する。尚、当該酸素生成プラントは不図示の高炉にも接続されており、高炉等の操業状況に応じて、熱風炉400に供給される助燃空気の酸素濃度は変動する。また、熱風炉400に送風される助燃空気の酸素濃度は、高炉の操業状況が変化しない場合であっても、任意の値に調節することができる。
The auxiliary combustion
助燃空気供給ダクト404には、助燃空気流量調節弁404a及び酸素濃度測定器404bが設けられている。助燃空気流量調節弁404aを開閉させることにより、燃焼室402に流入する助燃空気の流入量を調節することができる。また、酸素濃度測定器404bの測定結果に基づき、熱風炉400に流入する助燃空気の酸素濃度を監視することができる。
The auxiliary combustion
蓄熱室401の下端部には、N2、CO2等を含む燃焼ガスを排出するためのガス排出ダクト410が設けられている。
ガス排出ダクト410には、ガス排出量調節弁410a、排出ガス流量計410b、及び排ガス温度計410cが設けられている。ガス排出量調節弁410aを開閉することにより、ガス排出ダクト410から排出される燃焼ガスの排出量を調節することができる。また、排出ガス流量計410bの測定結果に基づき、ガス排出ダクト410から排出される燃焼ガスのガス排出量、すなわち、排ガス量を監視することができる。本実施形態では、排出ガス流量計410bは、ガス排出ダクト410に排出されるCO2ガスの排出量を測定することができる。また、排ガス温度計410cの測定結果に基づき、燃焼ガスの温度、すなわち、排ガス温度を監視することができる。
A
The
また、蓄熱室401の下端部には、ガス排出ダクト410と異なる位置に常温空気導入ダクト411が接続されており、この常温空気導入ダクト411を介して蓄熱室401に常温の空気が流入する。
常温空気導入ダクト411には空気流入調節弁411aが設けられており、この空気流入調節弁411aを開閉させることにより、熱風炉400に流入する常温空気の流入量を調節することができる。
また、燃焼室402には高炉用の熱風を排出するための熱風排出ダクト412が接続されている。この熱風排出ダクト412には、熱風流量調節弁412aが設けられており、この熱風流量調節弁412aを開閉することにより、高炉に送風される熱風の流量を調節することができる。
A room temperature
The room temperature
The
蓄熱室411に熱を蓄える場合には、空気流入調節弁411a及び熱風流量調節弁412aを完全に閉じて、ガス供給ダクト403及び助燃空気供給ダクト404を介して燃焼室402内に燃料ガス及び助燃用空気を流入させる。
これらの燃料ガス及び助燃用空気はバーナ405によって燃焼され、この燃焼ガスは蓄熱室401のハイアルミナ煉瓦406、珪石煉瓦407に形成された開口部を通ってハイアルミナ煉瓦406、珪石煉瓦407を蓄熱する。
When heat is stored in the
The fuel gas and the auxiliary combustion air are burned by the
蓄熱室401への蓄熱が完了すると、燃料ガス流量調節弁403a、助燃空気流量調節弁404a、及びガス排出量調節弁410aを完全に閉じて、常温空気導入ダクト411を介して蓄熱室11に常温空気を流入させる。蓄熱室401に流入した常温空気は、ハイアルミナ煉瓦406、珪石煉瓦407に形成された開口部を通過して900〜1300℃に加熱された後、高炉用の熱風として熱風排出ダクト412から排出される。
When the heat storage in the
図1の説明に戻り、本実施形態では、以上のような熱風炉400を制御対象とし、ドーム温度U1[℃]、C/B比(COGの流量とBFGの流量との比)U2[−]、及びBFG流量U3[kNm3/h]を制御量とする場合を例に挙げて説明する。したがって、本実施形態では、制御器300は、ドーム温度U1、C/B比U2、及びBFG流量U3の測定値(すなわち実績値)が、情報処理装置100で設定された目標値になるように熱風炉400を制御する。制御器300は、PID制御等、公知の種々の制御方法で熱風炉400を制御することができる。
Returning to the description of FIG. 1, in the present embodiment, the
また、制御器300は、熱風炉400における操業実績のデータを実績データベース200に記憶させる。本実施形態では、実績データベース200は、例えば、直近の5日分の操業実績のデータを1[min]毎に記憶するようにしている。
操業実績のデータには、例えば、熱風炉400を操業することにより熱風炉400に設置された各種の測定器より出力される出力値(操業実績値)と、その出力値が得られたときの熱風炉400に対する入力値及び目標値とが含まれる。
In addition, the
The operation result data includes, for example, output values (operation result values) output from various measuring devices installed in the
前述したように情報処理装置100は、プロセス制御系における目標値を設定するためのものであり、目標値最適化装置110と、プロセスシミュレータ150とを有している。情報処理装置100は、例えば、熱風炉400に設けられた測定器や、制御器300とのインターフェースを備えたパーソナルコンピュータを用いることにより実現することができる。
As described above, the
図3は、情報処理装置100の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置100は、多目的GA(遺伝的アルゴリズム)を用いて、多目的最適化問題を解き、複数のパレート最適解を予め求めておく。その後、操業条件が変更されると、複数のパレート最適解の中から、変更された操業条件に合うパレート最適解を1つ選択し、選択したパレート最適解に対応する目標値を制御器300に出力する。
FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the
The
ここで、操業条件には、熱風炉400の状態量と、熱風炉400の操業方針とが含まれる。熱風炉400の状態量とは、熱風炉400を操業することにより、直接的に又は間接的に時々刻々と測定される量(例えば温度や送風流量)である。一方、熱風炉400の操業方針は、生産計画や生産管理に基づいてオペレータが決めるものである。
Here, the operation conditions include a state quantity of the
<目標値最適化装置110、プロセスシミュレータ150の構成>
(目的関数設定部111)
目的関数設定部111は、オペレータからの操作に基づいて、目的関数ΔPを設定する。
本実施形態では、熱風炉400の性能を評価する指標である複数の評価量を目的関数ΔPとしている。具体的に本実施形態では、目的関数ΔPを以下の(1)式のようにした場合を例に挙げて説明する。
<Configuration of Target
(Objective function setting unit 111)
The objective
In the present embodiment, a plurality of evaluation quantities that are indices for evaluating the performance of the
ΔP=[ΔP1,ΔP2,ΔP3,ΔP4,ΔP5,ΔP6] ・・・(1)
ここで、(1)式のΔP1、ΔP2、ΔP3、ΔP4、ΔP5、ΔP6は、それぞれ(2)〜(7)式で表される。
ΔP1=P11−P10・・・(2)
ただし、P11:目標値を変更した後の熱効率、P10:熱効率の基準値
ΔP2=P21−P20・・・(3)
ただし、P21:目標値を変更した後の珪石煉瓦の最低温度、P20:珪石煉瓦の最低温度の基準値
ΔP = [ΔP1, ΔP2, ΔP3, ΔP4, ΔP5, ΔP6] (1)
Here, ΔP1, ΔP2, ΔP3, ΔP4, ΔP5, and ΔP6 in the equation (1) are expressed by equations (2) to (7), respectively.
ΔP1 = P11−P10 (2)
However, P11: Thermal efficiency after changing the target value, P10: Reference value of thermal efficiency ΔP2 = P21−P20 (3)
However, P21: Minimum temperature of the quartz brick after changing the target value, P20: Reference value of the minimum temperature of the quartz brick
ΔP3=P31−P30・・・(4)
ただし、P31:目標値を変更した後のCO2の排出量、P30:CO2の排出量の基準値
ΔP4=P41−P40・・・(5)
ただし、P41:目標値を変更した後のCOGのトータル流量、P40:COGのトータル流量の基準値
ΔP5=P51−P50・・・(6)
ただし、P51:目標値を変更した後の排ガスの平均温度、P50:排ガスの平均温度の基準値
ΔP3 = P31−P30 (4)
However, P31: CO 2 emission after changing the target value, P30: Reference value of CO 2 emission ΔP4 = P41−P40 (5)
However, P41: the total flow rate of COG after changing the target value, P40: the reference value of the total flow rate of COG ΔP5 = P51−P50 (6)
However, P51: The average temperature of the exhaust gas after changing the target value, P50: The reference value of the average temperature of the exhaust gas
ΔP6=P61−P60・・・(7)
ただし、P61:目標値を変更した後の投入熱量、P60:投入熱量の基準値
尚、以下の説明では、必要に応じて、ΔP1を熱効率、ΔP2を珪石レンガ温度、ΔP3をCO2排出量、ΔP4をCOGトータル流量、ΔP5を排ガス平均温度、ΔP6を投入熱量と称する。
ΔP6 = P61−P60 (7)
However, P61: input heat amount after changing the target value, P60: reference value of input heat amount In the following description, ΔP1 is thermal efficiency, ΔP2 is silica brick temperature, ΔP3 is CO 2 emission amount, if necessary. ΔP4 is called the COG total flow rate, ΔP5 is called the exhaust gas average temperature, and ΔP6 is called the input heat amount.
以上より、本実施形態では、熱効率ΔP1、珪石煉瓦温度ΔP2、CO2排出量ΔP3、COGトータル流量ΔP4、排ガス平均温度ΔP5、及び投入熱量ΔP6が目的関数ΔPであることが目的関数設定部111により設定される。
目的関数設定部111は、例えば、情報処理装置100に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD(ハードディスク)等を用いることにより実現できる。
As described above, in the present embodiment, the objective
The objective
(制約条件設定部112)
制約条件設定部112は、オペレータからの操作に基づいて、目標値を設定する際の制約条件を設定する。本実施形態では、以下の(8)〜(10)式の制約条件が制約条件設定部112により設定される。
ΔP2=0 ・・・(8)
P21≧P2min ・・・(9)
P41≦P4max ・・・(10)
ここで、P2minは、珪石煉瓦407の温度の調整可能範囲の下限値である。また、P4maxは、COGのトータル流量の調整可能範囲の上限値である。
制約条件設定部112は、例えば、情報処理装置100に設けられているHD等を用いることにより実現できる。
(Restriction condition setting unit 112)
The constraint
ΔP2 = 0 (8)
P21 ≧ P2min (9)
P41 ≦ P4max (10)
Here, P2min is the lower limit value of the adjustable range of the temperature of the
The constraint
(パレート最適解導出部113)
パレート最適解導出部113は、多目的GAを適用して、目的関数設定部111により設定された目的関数ΔPに対する多目的最適化問題を解いて複数のパレート最適解を導出する。以下にパレート最適解導出部113が有する機能を説明する。尚、パレート最適解導出部113は、例えば、情報処理装置100に設けられているCPU、ROM、RAM、HD、インターフェース等を用いることにより実現される。
(Pareto optimal solution derivation unit 113)
The Pareto optimal
個体生成部113aは、N個の個体が入る2つの集合(現世代、次世代)を設定し、現世代にN個の個体をランダムに生成する。
目標値変換部113bは、個体生成部113aで生成されたN個の個体を目標値パターンに変換する。
The individual generation unit 113a sets two sets (current generation and next generation) into which N individuals enter, and randomly generates N individuals in the current generation.
The target
図4は、目標値パターンの一例を示す図である。前述したように、ドーム温度U1、C/B比U2、及びBFG流量U3を制御量とするので、これらについての目標値パターンが必要になる。ここで、本実施形態で言う目標値パターンとは、燃焼開始から燃焼終了までの目標値の推移を表すものである。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the target value pattern. As described above, since the dome temperature U1, the C / B ratio U2, and the BFG flow rate U3 are controlled variables, target value patterns for these are required. Here, the target value pattern referred to in the present embodiment represents the transition of the target value from the start of combustion to the end of combustion.
図4(a)は、ドーム温度U1の目標値パターン41である。図4(a)において、U1maxは、ドーム温度U1の調整可能範囲の上限値であり、U1minは、その下限値である。ドーム温度U1の調整可能範囲(U1min〜U1max)の間にドーム温度U1の目標値パターン41が入るようにする必要がある。
FIG. 4A shows a
U10は、ドーム温度U1の基準値であり、例えばオペレータによって予め設定されるものである。U11は、目標値が変更される前のドーム温度である。U12は、目標値が変更された後のドーム温度である。T1maxは、ドーム温度U1の切替時刻の調整可能範囲の上限値であり、T1minは、その下限値である。ドーム温度U1の切替時刻の調整可能範囲(T1min〜T1max)の間で、ドーム温度U1が変更されるようにーム温度U1の目標値パターン41を設定する必要がある。
U10 is a reference value of the dome temperature U1, and is preset by an operator, for example. U11 is the dome temperature before the target value is changed. U12 is the dome temperature after the target value is changed. T1max is an upper limit value of the adjustable range of the switching time of the dome temperature U1, and T1min is a lower limit value thereof. It is necessary to set the
図4(b)は、C/B比U2の目標値パターン42である。図4(b)において、U2maxは、C/B比U2の調整可能範囲の上限値であり、U2minは、その下限値である。C/B比U2の調整可能範囲(U2min〜U2max)の間にC/B比U2の目標値パターン42が入るようにする必要がある。
FIG. 4B shows a
U20は、C/B比U2の基準値であり、例えばオペレータによって予め設定されるものである。U21は、目標値が変更される前のC/B比である。U22は、目標値が変更された後のC/B比である。T2maxは、C/B比U2の切替時刻の調整可能範囲の上限値であり、T2minは、その下限値である。C/B比U2の切替時刻の調整可能範囲(T2min〜T2max)の間で、C/B比U2が変更されるようにC/B比U2の目標値パターン42を設定する必要がある。
U20 is a reference value of the C / B ratio U2, and is set in advance by an operator, for example. U21 is the C / B ratio before the target value is changed. U22 is the C / B ratio after the target value is changed. T2max is an upper limit value of the adjustable range of the switching time of the C / B ratio U2, and T2min is the lower limit value thereof. It is necessary to set the
図4(c)は、BFG流量U3の目標値パターン43である。図4(c)において、U3maxは、BFG流量U3の調整可能範囲の上限値であり、U3minは、その下限値である。BFG流量U3の調整可能範囲(U3min〜U3max)の間にBFG流量U3の目標値パターン43が入るようにする必要がある。
FIG. 4C shows a
U30は、BFG流量U3の基準値であり、例えば送風温度が目標値と一致するようにオペレータによって予め設定されるものである。U31は、目標値が変更される前のBFG流量である。U32は、目標値が変更された後のBFG流量である。T3maxは、BFG流量U3の切替時刻の調整可能範囲の上限値であり、T3minは、その下限値である。BFG流量U3の切替時刻の調整可能範囲(T3min〜T3max)の間で、BFG流量U3が変更されるようにBFG流量U3の目標値パターン43を設定する必要がある。
U30 is a reference value of the BFG flow rate U3, and is set in advance by the operator so that the blowing temperature matches the target value, for example. U31 is the BFG flow rate before the target value is changed. U32 is the BFG flow rate after the target value is changed. T3max is the upper limit value of the adjustable range of the switching time of the BFG flow rate U3, and T3min is the lower limit value thereof. It is necessary to set the
図5は、個体の構成の一例を示す図である。
図5において、個体50は、例えば32bitの情報であり、ドーム温度の情報51と、C/B比の情報52と、BFG流量の情報53とが含まれている。
ドーム温度の情報51には、ΔU11、ΔU12、ΔT11が更に含まれている。
ΔU11は、目標値が変更される前のドーム温度U11に対応する値であり、ドーム温度U1の調整可能範囲の下限値U1minから上限値U1maxまでの範囲を均等に16分割した点のうち、下から数えて何番目の点であるかを示すものである(図4(a)を参照)。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the configuration of an individual.
In FIG. 5, an individual 50 is, for example, 32-bit information, and includes dome temperature information 51, C /
The dome temperature information 51 further includes ΔU11, ΔU12, and ΔT11.
ΔU11 is a value corresponding to the dome temperature U11 before the target value is changed. Among the points obtained by equally dividing the range from the lower limit value U1min of the adjustable range of the dome temperature U1 to the upper limit value U1max into 16 parts, This indicates the number of the point counted from (see FIG. 4A).
ΔU12は、目標値が変更された後のドーム温度U12に対応する値であり、ドーム温度U1の調整可能範囲の下限値U1minから上限値U1maxまでの範囲を均等に16分割した点のうち、下から数えて何番目の点であるかを示すものである(図4(a)を参照)。
ΔT11は、ドーム温度U1の切替時刻T11に対応する値であり、ドーム温度U1の切替時刻の調整可能範囲調整可能範囲の下限値T1minから上限値T1maxまでの範囲を均等に16分割した点のうち、下から数えて何番目の点であるかを示すものである(図4(a)を参照)。
ΔU12 is a value corresponding to the dome temperature U12 after the target value has been changed, and among the points obtained by equally dividing the range from the lower limit value U1min to the upper limit value U1max of the adjustable range of the dome temperature U1, into 16 This indicates the number of the point counted from (see FIG. 4A).
ΔT11 is a value corresponding to the switching time T11 of the dome temperature U1, and the range from the lower limit value T1min to the upper limit value T1max of the adjustable range adjustable range of the switching time of the dome temperature U1 is equally divided into 16 points. , Indicating the number of points counted from the bottom (see FIG. 4A).
C/B比の情報52には、ΔU21、ΔU22、ΔT21が更に含まれている。
ΔU21は、目標値が変更される前のC/B比の情報52に対応する値であり、C/B比U2の調整可能範囲の下限値U2minから上限値U2maxまでの範囲を均等に16分割した点のうち、下から数えて何番目の点であるかを示すものである(図4(b)を参照)。
The C /
ΔU21 is a value corresponding to the C /
ΔU22は、目標値が変更された後のC/B比の情報52に対応する値であり、C/B比U2の調整可能範囲の下限値U2minから上限値U2maxまでの範囲を均等に16分割した点のうち、下から数えて何番目の点であるかを示すものである(図4(b)を参照)。
ΔT21は、C/B比の情報52の切替時刻T21に対応する値であり、C/B比U2の切替時刻の調整可能範囲調整可能範囲の下限値T2minから上限値T2maxまでの範囲を均等に16分割した点のうち、下から数えて何番目の点であるかを示すものである(図4(b)を参照)。
ΔU22 is a value corresponding to the C /
ΔT21 is a value corresponding to the switching time T21 of the C /
BFG流量の情報53には、ΔU32、ΔT31が更に含まれている。尚、本実施形態では、目標値が変更される前のBFG流量U31は、送風温度が目標温度と一致するようにプロセスシミュレータ150により自動的に調整されるものとする。したがって、個体50には、目標値が変更される前のBFG流量U31に対応する値が含まれていない。ただし、目標値が変更される前のBFG流量U31に対応する値を個体50に含めるようにしてもよい。
The BFG flow rate information 53 further includes ΔU32 and ΔT31. In the present embodiment, it is assumed that the BFG flow rate U31 before the target value is changed is automatically adjusted by the
ΔU32は、目標値が変更された後のBFG流量U3に対応する値であり、BFG流量U3の調整可能範囲の下限値U3minから上限値U3maxまでの範囲を均等に16分割した点のうち、下から数えて何番目の点であるかを示すものである(図4(c)を参照)。
ΔT31は、BFG流量U3の切替時刻T31に対応する値であり、BFG流量U3の切替時刻の調整可能範囲調整可能範囲の下限値T3minから上限値T3maxまでの範囲を均等に16分割した点のうち、下から数えて何番目の点であるかを示すものである(図4(c)を参照)。
ΔU32 is a value corresponding to the BFG flow rate U3 after the target value is changed. Among the points obtained by equally dividing the range from the lower limit value U3min of the adjustable range of the BFG flow rate U3 to the upper limit value U3max by 16 This indicates the number of the point counted from (see FIG. 4C).
ΔT31 is a value corresponding to the switching time T31 of the BFG flow rate U3, and the range from the lower limit value T3min to the upper limit value T3max of the adjustable range adjustable range of the switching time of the BFG flow rate U3 is equally divided into 16 points. , Indicating the number of points counted from the bottom (see FIG. 4C).
以上のように本実施形態では、個体生成部113aで生成された個体50のそれぞれには、目標値を特定するための情報の一例として、ΔU11、ΔU12、ΔT11、ΔU21、ΔU22、ΔT21、ΔU32、ΔT31が含まれており、これらはそれぞれ4ビットの情報である。
尚、図4では、切替時刻T11、T21、T31において、目標値パターン41〜43が90[°]の傾きで変化しているが、必ずしもこのようにする必要はなく、90[°]以外の角度の傾きで目標値パターンが変化するようにしてもよい。このようにした場合には、その傾きの情報も目標値パターンを決定する変数として個体に設定する必要がある。
As described above, in this embodiment, each of the
In FIG. 4, the
図3の説明に戻り、目標値変換部113bは、以下の(11)式〜(18)式により算出されたU11、U12、T11、U21、U22、T21、U32、T31を用いて、個体生成部113aで生成されたN個の個体を目標値パターンに変換する。
U11=U1min+(U1max−U1min)×ΔU11/16 ・・・(11)
U12=U1min+(U1max−U1min)×ΔU12/16 ・・・(12)
T11=T1min+(T1max−T1min)×ΔT11/16 ・・・(13)
U21=U2min+(U2max−U2min)×ΔU21/16 ・・・(14)
U22=U2min+(U2max−U2min)×ΔU22/16 ・・・(15)
T21=T2min+(T2max−T2min)×ΔT21/16 ・・・(16)
U32=U3min+(U3max−U3min)×ΔU32/16 ・・・(17)
T31=T3min+(T3max−T3min)×ΔT31/16 ・・・(18)
Returning to the description of FIG. 3, the target
U11 = U1min + (U1max−U1min) × ΔU11 / 16 (11)
U12 = U1min + (U1max−U1min) × ΔU12 / 16 (12)
T11 = T1min + (T1max−T1min) × ΔT11 / 16 (13)
U21 = U2min + (U2max−U2min) × ΔU21 / 16 (14)
U22 = U2min + (U2max−U2min) × ΔU22 / 16 (15)
T21 = T2min + (T2max−T2min) × ΔT21 / 16 (16)
U32 = U3min + (U3max−U3min) × ΔU32 / 16 (17)
T31 = T3min + (T3max−T3min) × ΔT31 / 16 (18)
シミュレーション指示部113cは、プロセスシミュレータ150に対して、目標値変換部113bにより変換された目標値パターンを渡して、プロセスシミュレーションを行うことを指示する。
図3に示すようにプロセスシミュレータ150は、図1に示した制御器300をモデル化した制御器モデル151と、熱風炉400の構成をモデル化した熱風炉の物理モデル152と、減算器500をモデル化した減算器モデル153とが含まれており、現実のプロセス制御系をソフトウェアでシミュレーション(コンピュータシミュレーション)するものである。
まず、プロセスシミュレータ150は、実績データベース200に記憶されている"熱風炉400における操業実績のデータ"を抽出する。そして、プロセスシミュレータ150は、熱風炉400における操業実績のデータに基づいて、シミュレーションを実行するための初期値を設定する。
The simulation instruction unit 113c instructs the
As shown in FIG. 3, the
First, the
このようにして初期値が設定された後に、プロセスシミュレータ150は、目標値変換部113bにより変換された目標値パターンを用いて、図1に示したプラント制御システム10の動作をシミュレーションする。このシミュレーションが終了すると、プロセスシミュレータ150は、熱風炉の物理モデル152から得られる"熱効率ΔP1、珪石煉瓦温度ΔP2、CO2排出量ΔP3、COGトータル流量ΔP4、排ガス平均温度ΔP5、及び投入熱量ΔP6"と、それらを求めるのに使用した変数(P10、P11、P20、P21、P30、P31、P40、P41、P50、P51、P60、P61)とを目標値最適化装置110(シミュレーション結果取得部113d)に出力する。
After the initial value is set in this way, the
シミュレーション結果取得部113dは、プロセスシミュレータ150から、熱効率ΔP1、珪石煉瓦温度ΔP2、CO2排出量ΔP3、COGトータル流量ΔP4、排ガス平均温度ΔP5、及び投入熱量ΔP6を評価量として取得する。
適応度導出部113eは、シミュレーション結果取得部113dにより得られた"熱効率ΔP1、珪石煉瓦温度ΔP2、CO2排出量ΔP3、COGトータル流量ΔP4、排ガス平均温度ΔP5、及び投入熱量ΔP6"から適応度を導出(算出)する。尚、適応度の導出は、多目的GAにおける公知の手法で行うことができるので、その詳細な説明を省略する。
The simulation
The fitness deriving unit 113e obtains the fitness from the “thermal efficiency ΔP1, silica brick temperature ΔP2, CO 2 emission amount ΔP3, COG total flow rate ΔP4, exhaust gas average temperature ΔP5, and input heat amount ΔP6” obtained by the simulation
制約条件判定部113fは、シミュレーション結果取得部113dにより得られた"珪石煉瓦温度ΔP2と、目標値を変更した後の珪石煉瓦の最低温度P21と、目標値を変更した後のCOGのトータル流量P41"が、制約条件設定部112により設定された制約条件((8)式〜(10)式)を満足するか否かを判定する。
適応度決定部113gは、制約条件判定部113fにより制約条件を満足していると判定された場合には、適応度導出部113eで導出された適応度を選択する。一方、制約条件判定部113fにより制約条件を満足していると判定された場合、適応度決定部113gは、適応度導出部113eで導出された適応度をキャンセルし、適応度として最低値を設定する。このようにすることにより、この適応度に対応する"珪石煉瓦温度ΔP2と、目標値を変更した後の珪石煉瓦の最低温度P21と、目標値を変更した後のCOGのトータル流量P41"が、パレート最適解求解部113hから出力されることが防止される。
The constraint condition determination unit 113f obtains the “silica brick temperature ΔP2 obtained by the simulation
The
以上の目標値変換部113b、シミュレーション指示部113c、シミュレーション結果取得部113d、適応度導出部113e、制約条件判定部113f、及び適応度決定部113gの処理は、個体生成部113aで生成されたN個の個体のそれぞれについて個別に行われる。
パレート最適解求解部113hは、個体生成部113aで生成された個体について、交叉、突然変異、コピーの何れかを、或る確率で行い、その結果を次世代に保存する。そして、この処理により次世代の個体の数がN個になると、パレート最適解求解部113hは、現世代の個体を削除すると共に、次世代の全ての個体を現世代に移す。
The above processing of the target
The Pareto optimal
そして、以上の目標値変換部113b、シミュレーション指示部113c、シミュレーション結果取得部113d、適応度導出部113e、制約条件判定部113f、適応度決定部113g、及びパレート最適解求解部113hの動作を、最大世代数Gになるまで繰り返す。そして、パレート最適解求解部113hは、最終的に現世代に含まれている個体のうち、適応度が最も高い(複数の)個体の評価量(ΔP1、ΔP2、ΔP3、ΔP4、ΔP5、ΔP6)と、その個体に対する目標値パターンとをパレート最適解記憶部114に出力する。
The operations of the target
(パレート最適解記憶部114)
パレート最適解記憶部114は、パレート最適解求解部113hから出力された"個体の評価量(ΔP1、ΔP2、ΔP3、ΔP4、ΔP5、ΔP6)と、その個体に対する目標値パターン"を相互に関連付けて記憶する。
図6は、パレート最適解の一例を示す図である。尚、本実施形態では、目的関数ΔPは6個(ΔP1、ΔP2、ΔP3、ΔP4、ΔP5、ΔP6)であるが、視覚的に分かり易いように、ここでは、2つの目的関数ΔP1、ΔP2についてのパレート最適解を示す。
図6では、7個のパレート最適解Z1〜Z7が得られた場合を例に挙げて示している。したがって、図6に示す例では、パレート最適解記憶部114は、これら7個のパレート最適解Z1〜Z7の値(ΔP1〜ΔP6の値)と、そのパレート最適解Z1〜Z7に対応する目標値パターンとを相互に関連付けて記憶することになる。
パレート最適解記憶部114は、例えば、情報処理装置100に設けられているHD等を用いることにより実現できる。
(Pareto optimal solution storage unit 114)
The Pareto optimal
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the Pareto optimal solution. In the present embodiment, there are six objective functions ΔP (ΔP1, ΔP2, ΔP3, ΔP4, ΔP5, ΔP6), but for the sake of easy understanding, here, two objective functions ΔP1 and ΔP2 are used. Pareto optimal solution is shown.
FIG. 6 shows an example in which seven Pareto optimal solutions Z1 to Z7 are obtained. Therefore, in the example shown in FIG. 6, the Pareto optimal
The pareto optimal
(操業方針取得部115)
図3の説明に戻り、操業方針取得部115は、オペレータにより入力された操業方針に関する情報を入力する。
操業方針取得部115は、例えば、情報処理装置100に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD(ハードディスク)等を用いることにより実現できる。
(Operation policy acquisition unit 115)
Returning to the description of FIG. 3, the operation
The operation
(プラント状態・評価量取得部116)
プラント状態・評価量取得部116は、熱風炉400の状態量(の実績値)と、熱風炉400における評価量ΔP1〜ΔP6(の実績値)とを、熱風炉400に設けられている各種の測定器等から取得する。
前述したように、熱風炉400の状態量とは、熱風炉400を操業することにより、直接的に又は間接的に時々刻々と測定される量(例えば温度や送風流量)である。一方、熱風炉400における評価量ΔP1〜ΔP6は、熱風炉400の性能を評価するための指標であり、例えば、熱風炉400の状態量が取得される周期よりも長い周期(例えば1日単位)に亘って取得された熱風炉400の状態量に基づいて算出されるものである。
(Plant state / evaluation amount acquisition unit 116)
The plant state / evaluation
As described above, the state quantity of the
尚、熱風炉400における評価量ΔP1〜ΔP6(の実績値)は、例えば、目標値最適化装置110がプロセスシミュレータ150をチューニングするために使用される。一方、熱風炉400の状態量は、操業条件変更判定部117において、操業条件が変更されたか否かを判定するために使用される。
プラント状態・評価量取得部116は、例えば、情報処理装置100に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD等を用いることにより実現できる。
The evaluation values ΔP1 to ΔP6 (the actual values thereof) in the
The plant state / evaluation
(操業条件変更判定部117)
操業条件変更判定部117は、操業方針取得部115により取得された操業方針と、プラント状態・評価量取得部116により取得された熱風炉400の状態量(の実績値)とに基づいて、操業方針及び熱風炉400の状態量の少なくとも何れか一方が変更されたか否かを判定することによって、熱風炉400の操業条件が変更されたか否かを判定する。前述したように、本実施形態では、操業方針及び熱風炉400の状態量が、熱風炉400の操業条件に含まれる。したがって、操業方針及び熱風炉400の状態量の少なくとも何れか一方が変更されると、熱風炉400の操業条件が変更されたことになる。
操業条件変更判定部117は、例えば、情報処理装置100に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD等を用いることにより実現できる。
(Operation condition change determination unit 117)
The operation condition
The operation condition
(パレート最適解候補表示部118)
パレート最適解候補表示部118は、操業条件変更判定部117により、熱風炉400の操業条件が変更されたと判定されると、最適パレート解記憶部114に記憶されている複数のパレート最適解Z1〜Z7(すなわち目標値)をオペレータに選択させるためのGUIを情報勝利装置100に接続されているディスプレイ(例えば液晶ディスプレイ)に表示する。
図7は、パレート最適解Z1〜Z7(すなわち目標値)をオペレータに変更させるためのGUIの一例を示す図である。
(Pareto optimal solution candidate display section 118)
When the operation condition
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a GUI for causing the operator to change the Pareto optimal solutions Z1 to Z7 (that is, target values).
図7において、GUI70には、操業条件の変更内容と、パレート最適解(の名称)Z1〜Z7と、そのパレート最適解Z1〜Z7の値を定める評価量ΔP1〜ΔP6と、その評価量ΔP1〜ΔP6の優劣とが表示される。また、現在選択されているパレート最適解(図7に示す例では、パレート最適解Z3)は、四角で囲まれている。
ここで、評価量ΔP1〜ΔP6の優劣とは、各パレート最適解Z1〜Z7における評価量ΔP1〜ΔP6の相対的な優劣を示すものであり、例えば、パレート最適解Z3が選択された場合には、COGトータル流量ΔP4、CO2排出量ΔP3、珪石煉瓦温度ΔP2、熱効率ΔP1、投入熱量ΔP6、排ガス平均温度ΔP5の順に優れた操業となる。
In FIG. 7, the
Here, the superiority or inferiority of the evaluation amounts ΔP1 to ΔP6 indicates the relative superiority or inferiority of the evaluation amounts ΔP1 to ΔP6 in the respective Pareto optimal solutions Z1 to Z7. For example, when the Pareto optimal solution Z3 is selected The COG total flow rate ΔP4, the CO 2 emission amount ΔP3, the quartz brick temperature ΔP2, the thermal efficiency ΔP1, the input heat amount ΔP6, and the exhaust gas average temperature ΔP5 are excellent in this order.
本実施形態では、GUI70を操作することにより、パレート最適解Z1〜Z7の何れか1つをユーザが手動で選択することと、情報処理装置100が自動で選択することとの双方が行われるようにしている。
パレート最適解Z1〜Z7の何れかをユーザが手動で選択する場合、オペレータは、まず、GUI70を見ながら、現在選択されているパレート最適解をどのパレート最適解に変更すべきかを判断し、情報処理装置70に接続されているユーザインタフェースを操作することによって、GUI70に表示されている矢印71を動かす。そうすると、オペレータが所望するパレート最適解の脇に矢印71が表示される。その後、オペレータは、ユーザインタフェースを操作して手動ボタン72を押し、変更すべきパレート最適解を確定させる。
In the present embodiment, by operating the
When the user manually selects any of the Pareto optimal solutions Z1 to Z7, the operator first determines which Pareto optimal solution should be changed from the currently selected Pareto optimal solution while viewing the
一方、パレート最適解Z1〜Z7の何れかを情報処理装置100が自動で選択する場合、オペレータは、自動ボタン73を押す。そうすると、後述するようにしてパレート最適解Z1〜Z7の何れかが自動的に選択される。
パレート最適解候補表示部118は、例えば、情報処理装置100に設けられているCPU、ROM、RAM、VRAM、及びHD等を用いることにより実現できる。尚、図7に示した情報に加えて、各パレート最適解における目標値パターンを示す情報をGUI70に表示するようにしてもよい。
On the other hand, when the
The pareto optimal solution
(パレート最適解取得判定部119)
パレート最適解取得判定部119は、GUI70に対するオペレータの操作によって、手動ボタン72と自動ボタン73との何れが押されたかを判定する。
パレート最適解取得判定部119は、例えば、情報処理装置100に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD(ハードディスク)等を用いることにより実現できる。
(Pareto optimal solution acquisition determination unit 119)
The Pareto optimal solution
The Pareto optimal solution
(重み係数導出部120)
重み係数導出部120は、パレート最適解取得判定部119により自動ボタン73が押されたと判定されると、変更された操業条件の情報(操業方針取得部115及びプラント状態・評価量取得部116の少なくとも何れか一方から取得された情報)に基づいて、熱効率ΔP1、珪石煉瓦温度ΔP2、CO2排出量ΔP3、COGトータル流量ΔP4、排ガス平均温度ΔP5、及び投入熱量ΔP6のそれぞれに対する重みベクトルW(重み係数)を算出する。重みベクトルWは、以下の(19)式で表される。
(Weighting factor deriving unit 120)
When it is determined by the Pareto optimal solution
W=[W1,W2,W3,W4,W5,W6] ・・・(19)
W1は熱効率ΔP1の重みベクトル(重み係数)、W2は珪石煉瓦温度ΔP2の重みベクトル(重み係数)、W3はCO2排出量ΔP3の重みベクトル(重み係数)、W4はCOGトータル流量ΔP4の重みベクトル(重み係数)、W5は排ガス平均温度ΔP5の重みベクトル(重み係数)、W6は投入熱量ΔP6の重みベクトル(重み係数)である。各重みベクトル(重み係数)W1〜W6の値は0以上1以下の値となり、それらの総和は1になる。例えば、熱効率ΔP1を最大化する場合には、重みベクトルWは、例えば以下の(20)式のようになる。
W=[1,0,0,0,0,0] ・・・(20)
重み係数導出部120は、例えば、情報処理装置100に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD等を用いることにより実現できる。
W = [W1, W2, W3, W4, W5, W6] (19)
W1 is a weight vector (weighting factor) of thermal efficiency ΔP1, W2 is a weight vector (weighting factor) of quartz brick temperature ΔP2, W3 is a weight vector (weighting factor) of CO 2 emission amount ΔP3, and W4 is a weight vector of COG total flow rate ΔP4. (Weighting factor), W5 is a weighting vector (weighting factor) of the exhaust gas average temperature ΔP5, and W6 is a weighting vector (weighting factor) of the input heat amount ΔP6. The values of the weight vectors (weight coefficients) W1 to W6 are values of 0 or more and 1 or less, and the sum of them is 1. For example, when the thermal efficiency ΔP1 is maximized, the weight vector W is expressed by, for example, the following equation (20).
W = [1, 0, 0, 0, 0, 0] (20)
The weighting
(評価関数導出部121)
評価関数導出部121は、重み係数導出部120で導出された重みベクトルWと、パレート最適解記憶部114に記憶されているパレート最適解Z1〜Z7の値(ΔP1〜ΔP6の値)とを用いて、以下の(21)式により評価関数Qを導出(算出)し、重みベクトル(重み係数)W1〜W6の荷重和を求める。このとき、評価関数導出部121は、各評価量ΔP1〜ΔP6が略同じ変動範囲を持つように、各評価量ΔP1〜ΔP6に対して正規化処理を行う。したがって、(21)式におけるΔPrは、正規化された評価量を示す。また、評価関数導出部121は、各評価量ΔP1〜ΔP6のうち、熱効率ΔP1のように最大化すべき評価量については、パレート最適解記憶部114に記憶されているパレート最適解Zの値(ΔPの値)に「−1」を乗算する。したがって、(21)式におけるΔPrのうち、最大化すべき評価量については、パレート最適解記憶部114に記憶されているものと符号(正負)が異なるものとなる。
尚、ここでは、パレート最適解記憶部114に記憶されているパレート最適解Zの値(ΔPの値)に対して正規化処理や「−1」の乗算処理を行うようにしたが、これらの処理を行ったものをパレート最適解記憶部114に記憶するようにしてもよい。
(Evaluation Function Deriving Unit 121)
The evaluation function deriving unit 121 uses the weight vector W derived by the weight
Here, the normalization process and the multiplication process of “−1” are performed on the value of the Pareto optimal solution Z (the value of ΔP) stored in the Pareto optimal
(21)式において、sは、評価量ΔPの数である。本実施形態では、6個の評価量ΔP1〜ΔP6があるので、s=6となる。
評価関数導出部121は、例えば、情報処理装置100に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD等を用いることにより実現できる。
In the equation (21), s is the number of evaluation amounts ΔP. In the present embodiment, since there are six evaluation amounts ΔP1 to ΔP6, s = 6.
The evaluation function deriving unit 121 can be realized by using, for example, a CPU, ROM, RAM, and HD provided in the
(パレート最適解選択部122)
パレート最適解選択部122は、評価関数導出部121により導出された7個の評価関数Qに基づいて、パレート最適解記憶部114に記憶されているパレート最適解Z1〜Z7のうち、最も適切なパレート最適解を選択する。具体的に本実施形態では、パレート最適解選択部122は、評価関数導出部121により導出された7個の評価関数Qのうち、最小の評価関数Qを選択し、当該評価関数Qに対応するパレート最適解を選択する。すなわち、本実施形態では、パレート最適解選択部122は、操業条件が変更された後の重みベクトル(重み係数)の荷重和が最小になるパレート最適解を選択する。
パレート最適解選択部122は、例えば、情報処理装置100に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD等を用いることにより実現できる。
(Pareto optimal solution selection unit 122)
Based on the seven evaluation functions Q derived by the evaluation function deriving unit 121, the Pareto optimum
The Pareto optimal
(目標値変更部123、目標値記憶部124)
目標値変更部123は、パレート最適解取得判定部119により手動ボタン72が押されたと判定されると、図7に示したGUI70にてオペレータにより選択されたパレート最適解に対応する目標値パターンをパレート最適解記憶部114から読み出す。
一方、パレート最適解取得判定部119により自動ボタン73が押されたと判定されると、パレート最適解選択部122により選択されたパレート最適解に対応する目標値パターンをパレート最適解記憶部114から読み出す。そして、目標値変更部123は、目標値記憶部124に記憶されている目標値パターンを、読み出した目標値パターンに書き換える。
目標値変更部123は、例えば、情報処理装置100に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD(ハードディスク)等を用いることにより実現できる。また、目標値記憶部124は、例えば、情報処理装置100に設けられているHD等を用いることにより実現できる。
(Target
When it is determined by the Pareto optimal solution
On the other hand, when the Pareto optimal solution
The target
(目標値出力部125)
目標値出力部125は、目標値記憶部124に記憶されている目標値パターンが更新されると、更新された目標値パターンを制御器300に出力する。これにより、熱風炉400を制御する際の目標値が変更される。
目標値出力部125は、例えば、情報処理装置100に設けられているCPU、ROM、RAM、HD、インターフェース等を用いることにより実現できる。
(Target value output unit 125)
When the target value pattern stored in the target
The target value output unit 125 can be realized by using, for example, a CPU, ROM, RAM, HD, interface, and the like provided in the
尚、図3において、目標値パターンがまだ選択されていない場合(操業初期の場合)には、例えば、以下のようにして目標値パターンを制御器300に出力することができる。すなわち、重み係数導出部120、評価関数導出部121、パレート最適化選択部122、及び目標値変更部123を起動させて、操業条件に応じたパレート最適解を自動的に1つ選択し、そのパレート最適解に対応する目標値パターンをパレート最適解記憶部114から読み出し、目標値記憶部124に書き込む。そして、目標値出力部125は、目標値記憶部124に書き込まれた目標値パターンを制御器300に出力する。また、目標値パターンがまだ選択されていない場合(操業初期の場合)には、所定の目標値パターンを制御器300に出力するようにしてもよい。
In FIG. 3, when the target value pattern is not yet selected (in the initial stage of operation), for example, the target value pattern can be output to the
<パレート最適解導出処理>
次に、図8のフローチャートを参照しながら、複数のパレート最適解を予め導出して記憶するパレート最適解導出処理を実行する際の目標値最適化装置110の動作の一例を説明する。
まず、ステップS1において、目的関数設定部111は、オペレータからの操作に基づいて、目的関数ΔPを設定する。前述したように本実施形態では、熱効率ΔP1、珪石煉瓦温度ΔP2、CO2排出量ΔP3、COGトータル流量ΔP4、排ガス平均温度ΔP5、及び投入熱量ΔP6が目的関数ΔPであることが目的関数設定部111により設定される。
<Pareto optimal solution derivation process>
Next, an example of the operation of the target
First, in step S1, the objective
次に、ステップS2において、制約条件設定部112は、オペレータからの操作に基づいて、目標値を設定する際の制約条件を設定する。前述したように本実施形態では、(8)〜(10)式の制約条件が制約条件設定部112により設定される。
次に、ステップS3において、個体生成部113aは、N個の個体が入る2つの集合(現世代、次世代)を設定する。
次に、ステップS4において、個体生成部113aは、ステップS3で設定した現世代にN個の個体をランダムに生成する。
このように本実施形態では、例えば、ステップS4の処理を行うことにより個体生成手段の一例が実現される。
Next, in step S <b> 2, the constraint
Next, in step S3, the individual generation unit 113a sets two sets (current generation and next generation) into which N individuals enter.
Next, in step S4, the individual generation unit 113a randomly generates N individuals in the current generation set in step S3.
Thus, in the present embodiment, for example, an example of the individual generation unit is realized by performing the process of step S4.
次に、ステップS5において、目標値変換部113bは、ステップS4で生成されたN個の個体を目標値パターンに変換する。前述したように、目標値変換部113bは、(11)式〜(18)式により算出されたU11、U12、T11、U21、U22、T21、U32、T31を用いて、N個の個体を目標値パターンに変換する。尚、目標値パターンは、図4に示したようなものである。
このように本実施形態では、例えば、ステップS5の処理を行うことにより目標値変換手段の一例が実現される。
Next, in step S5, the target
Thus, in the present embodiment, for example, an example of the target value conversion unit is realized by performing the process of step S5.
次に、ステップS6において、シミュレーション指示部113cは、プロセスシミュレータ150に対して、コンピュータシミュレーションを行うことを指示する。これにより、プロセスシミュレータ150は、コンピュータシミュレーションを行い、その結果として、熱風炉の物理モデル152から得られる"熱効率ΔP1、珪石煉瓦温度ΔP2、CO2排出量ΔP3、COGトータル流量ΔP4、排ガス平均温度ΔP5、及び投入熱量ΔP6"と、それらを求めるのに使用した変数(P10、P11、P20、P21、P30、P31、P40、P41、P50、P51、P60、P61)とを出力する。
このように本実施形態では、例えば、ステップS6の処理を行うことによりシミュレーション手段の一例が実現される。
Next, in step S6, the simulation instruction unit 113c instructs the
Thus, in the present embodiment, for example, an example of a simulation unit is realized by performing the process of step S6.
次に、ステップS7において、シミュレーション結果取得部113dは、プロセスシミュレータ150から前述した情報を取得するまで待機する。そして、プロセスシミュレータ150から前述した情報を取得するとステップS8に進む。
このように本実施形態では、例えば、ステップS7の処理を行うことによりシミュレーション結果取得手段の一例が実現される。
ステップS8に進むと、シミュレーション結果取得部113dは、ステップS7でプロセスシミュレータ150から取得した"熱効率ΔP1、珪石煉瓦温度ΔP2、CO2排出量ΔP3、COGトータル流量ΔP4、排ガス平均温度ΔP5、及び投入熱量ΔP6"を評価量として適応度を導出する。
このように本実施形態では、例えば、ステップS8の処理を行うことにより適応度導出手段の一例が実現される。
Next, in step S7, the simulation
Thus, in the present embodiment, for example, an example of a simulation result acquisition unit is realized by performing the process of step S7.
In step S8, the simulation
Thus, in the present embodiment, for example, an example of the fitness deriving unit is realized by performing the process of step S8.
次に、ステップS9において、制約条件判定部113fは、ステップS7でシミュレーション結果取得部113dが取得した "珪石煉瓦温度ΔP2と、目標値を変更した後の珪石煉瓦の最低温度P21と、目標値を変更した後のCOGのトータル流量P41"が、ステップS2で制約条件設定部112により設定された制約条件((8)式〜(10)式)を満足するか否かを判定する。この判定の結果、制約条件を満足する場合には、後述するステップS11に進む。
一方、制約条件を満足しない場合には、ステップS10に進む。ステップS10に進むと、適応度決定部113gは、ステップS8で適応度導出部113eにより導出された適応度をキャンセルし、適応度として最大値を設定する。そして、ステップS11に進む。
Next, in step S9, the constraint condition determination unit 113f obtains the “silica brick temperature ΔP2 acquired by the simulation
On the other hand, if the constraint condition is not satisfied, the process proceeds to step S10. In step S10, the
そして、ステップS11に進むと、パレート最適解求解部113hは、ステップS4で個体生成部113aにより生成された個体について、交叉、突然変異、コピーの何れかを、或る確率で行い、その結果を次世代に保存する。
次に、ステップS12において、パレート最適解求解部113hは、次世代の個体の数がN個になったか否かを判定する。この判定の結果、次世代の個体の数がN個になっていない場合にはステップS11に戻り、次世代の個体の数がN個になるまで、ステップS11、S12を繰り返し行う。
そして、次世代の個体の数がN個になると、ステップS13に進む。ステップS13に進むと、パレート最適解求解部113hは、現世代の個体を削除すると共に、次世代の全ての個体を現世代に移す。
Then, when proceeding to step S11, the Pareto optimal
Next, in step S12, the Pareto optimal
When the number of next-generation individuals reaches N, the process proceeds to step S13. In step S13, the Pareto optimal
次に、ステップS14において、パレート最適解求解部113hは、ステップS5〜S13の処理を最大世代数Gまで行ったか否かを判定する。この判定の結果、ステップS5〜S13の処理を最大世代数Gまで行っていない場合には、ステップS5に戻り、ステップS5〜S13の処理を最大世代数Gまで行うまでステップS5〜S13の処理を繰り返し行う。そして、ステップS5〜S13の処理が最大世代数Gまで行われると、ステップS15に進む。
Next, in step S14, the Pareto optimal
ステップS15に進むと、パレート最適解求解部113hは、最終的に現世代に含まれている個体のうち、適応度が最も高い(複数の)個体の評価量(ΔP1、ΔP2、ΔP3、ΔP4、ΔP5、ΔP6)をパレート最適解として採用する。そして、パレート最適解求解部113hは、その個体の評価量(パレート最適解)と、その個体に対応する目標値パターンとをパレート最適解記憶部114に出力する。これにより、パレート最適解求解部113hから出力された"個体の評価量(ΔP1、ΔP2、ΔP3、ΔP4、ΔP5、ΔP6)と、その個体に対する目標値パターン"とが相互に関連付けられてパレート最適解記憶部114に記憶される。
このように本実施形態では、例えば、ステップS15の処理を行うことにより、パレート最適解求解手段、パレート最適解記憶手段の一例が実現される。また、例えば、図8のフローチャートを実行することによりパレート最適解導出手段の一例が実現される。
When proceeding to step S15, the Pareto optimal
Thus, in the present embodiment, for example, by performing the process of step S15, an example of the Pareto optimal solution solving means and the Pareto optimal solution storage means is realized. Further, for example, an example of the Pareto optimal solution deriving unit is realized by executing the flowchart of FIG.
<目標値変更処理>
次に、図9のフローチャートを参照しながら、熱風炉400の操業条件が変更した場合に、目標値パターンを変更する目標値変更処理を行う際の目標値最適化装置110の動作の一例を説明する。
まず、ステップS21において、操業条件変更判定部117は、熱風炉400の操業条件が変更されたか否かを判定する。前述したように本実施形態では、操業方針取得部115により取得された操業方針と、プラント状態・評価量取得部116により取得された熱風炉400の状態量の値との少なくとも何れか一方が変更されると、熱風炉400の操業条件が変更されたと判定される。
このように本実施形態では、例えば、ステップS21の処理を行うことにより操業条件変更判定手段の一例が実現される。
<Target value change processing>
Next, an example of the operation of the target
First, in step S <b> 21, the operation condition
Thus, in the present embodiment, for example, an example of the operation condition change determination unit is realized by performing the process of step S21.
次に、ステップS22において、パレート最適解候補表示部118は、最適パレート解記憶部114に記憶されている複数のパレート最適解Z1〜Z7(すなわち目標値)をオペレータに選択させるためのGUI70をディスプレイに表示する(図7を参照)。
このように本実施形態では、例えば、ステップS22の処理を行うことによりパレート最適解候補表示手段の一例が実現される。
次に、ステップS23において、パレート最適解取得判定部119は、オペレータによって変更後のパレート最適解が選択されたか否かを判定する。前述したように、本実施形態では、オペレータによって手動ボタン72が押された場合には、オペレータによって変更後のパレート最適解が選択されたと判定する。一方、オペレータによって自動ボタン73が押された場合には、オペレータによって変更後のパレート最適解が選択されなかったと判定する。
Next, in step S22, the Pareto optimal solution
Thus, in the present embodiment, for example, an example of a Pareto optimal solution candidate display unit is realized by performing the process of step S22.
Next, in step S23, the Pareto optimal solution
この判定の結果、オペレータによって変更後のパレート最適解が選択された場合には、後述するステップS27に進む。
一方、オペレータによって変更後のパレート最適解が選択されなかった場合には、パレート最適解を自動的に選択するのでステップS24に進む。ステップS24に進むと、重み係数導出部120は、変更された操業条件に基づいて重みベクトルW(重み係数)を導出する。
このように本実施形態では、例えば、ステップS24の処理を行うことにより重み係数導出手段の一例が実現される。
As a result of this determination, if the changed Pareto optimal solution is selected by the operator, the process proceeds to step S27 described later.
On the other hand, if the changed Pareto optimal solution is not selected by the operator, the Pareto optimal solution is automatically selected, and the process proceeds to step S24. In step S24, the weight
Thus, in the present embodiment, for example, an example of a weighting factor deriving unit is realized by performing the processing in step S24.
次に、ステップS25において、評価関数導出部121は、ステップS24で重み係数導出部120により導出された重みベクトルWと、図8のステップS15の処理でパレート最適解記憶部114に記憶されたパレート最適解Z1〜Z7の値(ΔP1〜ΔP6の値)とを用いて、重みベクトル(重み係数)W1〜W6の荷重和を求める。具体的に説明すると、評価関数導出部121は、(21)式により評価関数Qを導出する。
このように本実施形態では、例えば、ステップS25の処理を行うことにより荷重和導出手段の一例が実現される。
Next, in step S25, the evaluation function deriving unit 121 uses the weight vector W derived by the weight
Thus, in the present embodiment, for example, an example of the load sum deriving unit is realized by performing the process of step S25.
次に、ステップS26において、パレート最適解選択部122は、操業条件が変更された後の重みベクトル(重み係数)の荷重和が最小になるパレート最適解を選択する。具体的に説明すると、パレート最適解選択部122は、ステップS25で評価関数導出部121により導出された7個の評価関数Qのうち、最小の評価関数Qを選択し、当該評価関数Qに対応するパレート最適解を選択する。
以上のように本実施形態では、例えば、ステップS23、S26の処理を行うことによりパレート最適解選択手段の一例が実現される。
Next, in step S26, the Pareto optimal
As described above, in the present embodiment, for example, an example of the Pareto optimal solution selection unit is realized by performing the processing of steps S23 and S26.
以上のようにしてパレート最適解が選択されると、ステップS27に進む。ステップS27に進むと、目標値変更部123は、ステップS23で選択されたと判定されたパレート最適解、又はステップS26で選択されたパレート最適解に対応する目標値パターンをパレート最適解記憶部114から読み出し、目標値記憶部124に記憶されている目標値パターンを、読み出した目標値パターンに書き換える。
次に、ステップS28において、目標値出力部125は、ステップS27で目標値変更部123により書き換えられた(更新された)目標値パターンを制御器300に出力する。
このように本実施形態では、例えば、ステップS28の処理を行うことにより目標値出力手段の一例が実現される。
When the Pareto optimal solution is selected as described above, the process proceeds to step S27. When the process proceeds to step S27, the target
Next, in step S28, the target value output unit 125 outputs the target value pattern rewritten (updated) by the target
Thus, in the present embodiment, for example, an example of the target value output unit is realized by performing the process of step S28.
以上のように本実施形態では、熱風炉400の性能を評価する指標である複数の評価量を目的関数ΔPとし、その目的関数ΔPに対する多目的最適化問題を多目的GAにより解き、複数のパレート最適解をオフラインで予め求めて記憶しておく。その後、操業条件の変更に応じて、記憶しておいた複数のパレート最適解の何れかにパレート最適解を変更し、変更したパレート最適解に対応する目標値パターンを制御器300に設定する。したがって、操業条件が変更された場合でも最適化計算をやり直さずに可及的に適切な目標値を制御器300に設定することができる。
As described above, in the present embodiment, a plurality of evaluation quantities, which are indices for evaluating the performance of the
また、本実施形態では、操業条件が変更されると、パレート最適解をオペレータに変更させるためのGUI70を表示し、オペレータは、このGUI70を参照・操作して、複数のパレート最適解の何れかを選択する。このGUI70には、操業条件の変更内容と、パレート最適解(の名称)Z1〜Z7と、そのパレート最適解Z1〜Z7の値を定める評価量ΔP1〜ΔP6と、その評価量ΔP1〜ΔP6の優劣とが表示される。したがって、操業条件の変更に対してオペレータが起こすべきアクションの指針をオペレータに示すことができる。すなわち、オペレータは、パレート最適解を変更することによって評価量ΔP1〜ΔP6がどのように変更されるのかを知ることができ、それに応じて可及的に適切なパレート最適解を選択することができる。
Further, in the present embodiment, when the operation condition is changed, a
また、本実施形態では、オペレータによって、パレート最適解を自動的に選択することが指定されると、変更された操業条件に対応する重みベクトル(重み係数)を求め、求めた重みベクトル(重み係数)の荷重和が最小となるパレート最適解を複数のパレート最適解の中から選択し、選択したパレート最適解に対応する目標値パターンを制御器300に設定する。したがって、可及的に適切な目標値を自動的に制御器300に設定することができる。
In the present embodiment, when the operator specifies that the Pareto optimal solution is automatically selected, a weight vector (weight coefficient) corresponding to the changed operation condition is obtained, and the obtained weight vector (weight coefficient) ) Is selected from a plurality of Pareto optimal solutions, and a target value pattern corresponding to the selected Pareto optimal solution is set in the
(第1の変形例)
制約条件記憶部112に記憶された制約条件によって、パレート最適解選択部122は、図10に示すようにしてパレート最適解を自動的に選択することができる。図10は、パレート最適解を自動的に選択する方法の変形例を概念的に説明する図である。ここでは、制約条件が、以下の(22)式であったとする。
ΔP2≦T0 ・・・(22)
この場合、パレート最適解選択部122は、パレート最適解記憶部114に記憶されている全てのパレート最適解Z1〜Z7ではなく、(22)式を満たすパレート最適解Z1〜Z4の中から、最も適切なパレート最適解を選択する。この場合、パレート最適解Z5〜Z7については、重みベクトルWや評価関数Qを求めないようにすることができる。したがって、パレート最適解を自動的に選択する際の処理を、より簡略化することができる。
(First modification)
Based on the constraint conditions stored in the constraint
ΔP2 ≦ T 0 (22)
In this case, the Pareto optimal
(第2の変形例)
パレート最適解記憶部114に記憶した複数のパレート最適解を一定周期で更新するようにしてもよい。
操業条件や外乱によって、評価量ΔP1〜ΔP6の基準値P10、P20、P30、P40、P50、P60((2)式〜(7)式を参照)や、目標値U1、U2、U3の基準値U10、U20、U30が変動する。これにより、目標値U1、U2、U3の調整可能範囲(U1min〜U1max、U2min〜U2max、U3min〜U3max)や、制約条件の範囲や、目標値U1、U2、U3(制御量)の変動に対する評価量ΔP1〜ΔP6の変動の感度が変わる。したがって、目標値パターンが変更され、この目標値パターンの変更により、プロセスシミュレータ150によるシミュレーションの結果が変わり、更に適応度も変化する。よって、最終的に求まるパレート最適解も変更される。したがって、操業条件や外乱の変動に対応して、より適切なパレート最適解を選択することが可能になる。
(Second modification)
A plurality of Pareto optimal solutions stored in the Pareto optimal
Depending on the operating conditions and disturbances, reference values P10, P20, P30, P40, P50, P60 (see equations (2) to (7)) of the evaluation amounts ΔP1 to ΔP6, and reference values of the target values U1, U2, U3 U10, U20, and U30 vary. Thereby, the adjustable range (U1min to U1max, U2min to U2max, U3min to U3max) of the target values U1, U2, and U3, the range of the constraint conditions, and the evaluation for the fluctuations of the target values U1, U2, and U3 (control amounts). The sensitivity of fluctuations in the amounts ΔP1 to ΔP6 changes. Therefore, the target value pattern is changed, and the result of simulation by the
(第3の変形例)
複数のパレート最適解を求めるための手法は多目的GAに限定されるものではない。例えば、多目的GAの代わりに、NSGA−IIやNCGA等の種々のアルゴリズムを用いて複数のパレート最適解を求めることができる。また、複数のパレート最適解を求める時間を十分に確保することが出来る場合には、次のようにしてもよい。すなわち、複数の目的関数に対して重み係数法を適用して複数の目的関数を単一の目的関数に変換し、重み係数を変えながら山登り法等の単一目的最適化手法を用いて複数のパレート最適解を求めるようにしてもよい。
(Third Modification)
The method for obtaining a plurality of Pareto optimal solutions is not limited to the multipurpose GA. For example, instead of the multi-purpose GA, a plurality of Pareto optimal solutions can be obtained using various algorithms such as NSGA-II and NCGA. Further, when sufficient time for obtaining a plurality of Pareto optimal solutions can be secured, the following may be performed. In other words, applying a weighting factor method to multiple objective functions to convert multiple objective functions to a single objective function, and using multiple single objective optimization techniques such as hill climbing while changing the weighting coefficient A Pareto optimal solution may be obtained.
(第4の変形例)
本実施形態では、複数のパレート最適解の何れかを、オペレータが手動で選択する場合と、情報処理装置100が自動的に選択する場合との双方を行い得る場合を示したが、これらのうち、何れか一方のみを行うようにしてもよい。
(Fourth modification)
In the present embodiment, the case where the operator manually selects any of the plurality of Pareto optimal solutions and the case where the
[第2の実施形態]
次に、本発明の第2の実施形態について説明する。第1の実施形態では、制御対象のプラントが熱風炉である場合を例に挙げて説明した。これに対し、本実施形態では、制御対象のプラントが熱間圧延設備である場合を例に挙げて説明する。このように本実施形態と第1の実施形態とは、制御対象のプラントが異なることによる構成及び処理が異なる。したがって、本実施形態の説明において、第1の実施形態と同一の部分については、図1〜図10に付した符号と同一の符号を付す等して詳細な説明を省略する。
[Second Embodiment]
Next, a second embodiment of the present invention will be described. In the first embodiment, the case where the plant to be controlled is a hot stove has been described as an example. On the other hand, in this embodiment, the case where the plant to be controlled is a hot rolling facility will be described as an example. As described above, the present embodiment and the first embodiment differ in configuration and processing due to different control target plants. Therefore, in the description of the present embodiment, the same parts as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals as those in FIGS.
まず、本実施形態の制御対象である熱間圧延設備1100の概略構成について説明する。図11は、熱間圧延設備1100の概略構成の一例を示す図である。
図11において、熱間圧延設備1100は、加熱炉1101と、粗圧延機1102と、仕上圧延入側温度計1103と、仕上圧延機1104と、スタンド間スプレー1105a〜1105fと、仕上圧延出側温度計1106と、ランアウトテーブル1107と、ストリップシャー1108と、コイル巻取装置1109と、を有している。
First, a schematic configuration of a
In FIG. 11, a
加熱炉1101は、図示していない圧延鋼板製造ラインから搬送されたスラブ1110を所定の温度に加熱する。
粗圧延機1102は、加熱炉1101により加熱され、熱間圧延ラインに供給されたスラブ1110を粗圧延する。
The
The
仕上圧延入側温度計1103は、仕上圧延機1104の手前まで搬送された被圧延材の温度を計測する
仕上圧延機1104は、被圧延材を連続的に仕上げ圧延する。本実施形態では、7台の圧延スタンドF1〜F7を用いて仕上圧延機1104が構成される場合を例に挙げて説明する。
スタンド間スプレー1105a〜1105fは、圧延スタンドF1〜F7の間に配設され、仕上げ圧延している被圧延材に冷却水を噴射する。
A finishing rolling
The
仕上圧延出側温度計1106は、仕上圧延機1104により仕上げ圧延された被圧延材の温度を計測する。
ランアウトテーブル1107は、仕上圧延機1105により仕上げ圧延された被圧延材を冷却する。
コイル巻取装置1109は、一般にコイラーと称されるものであり、ランアウトテーブル1107により冷却された被圧延材を巻き取る機能を有している。尚、図11に示す例では、被圧延材を、2台のコイル巻取装置1109a、1109bによって交互に巻き取るようにしている。
The finish rolling
The run-out table 1107 cools the material to be rolled that has been finish-rolled by the finish rolling mill 1105.
The
ストリップシャー1108は、コイル巻取装置1109に所定の長さの被圧延材が巻き取られたときに、被圧延材を切断する機能を有している。
尚、熱間圧延設備は、図11に示すものに限定されない。例えば、粗圧延機1102と仕上圧延入側温度計1103との間に、被圧延材の表面に形成されたスケールを除去するデスケーリング装置が備わっていてもよい。また、被圧延材の板厚を計測する板厚計が、圧延スタンドF1〜F7の入側・出側等に備わっていてもよい。
The
The hot rolling facility is not limited to that shown in FIG. For example, a descaling device that removes the scale formed on the surface of the material to be rolled may be provided between the
本実施形態のプロセス制御システムの構成は、図1に示すプロセス制御システム10の熱風炉400を熱間圧延設備1100としたものになる。
本実施形態では、以上のような熱間圧延設備1100を制御対象とし、隣り合う圧延スタンドF1〜F7の"ロールギャップの差ΔGapjの標準偏差σ(ΔGapj)と、圧延荷重の差ΔLoadjの標準偏差σ(ΔLoadj)"を制御量とする場合を例に挙げて説明する。したがって、本実施形態では、制御器300は、隣り合う圧延スタンドF1〜F7の"ロールギャップの差ΔGapjの標準偏差σ(ΔGapj)と、圧延荷重の差ΔLoadjの標準偏差σ(ΔLoadj)"の演算値(又は実測値)が目標値になるように熱間圧延設備1100を制御する。
ここで、本実施形態では、添字の値が「1」、「2」、「3」、「4」、「5」、「6」、「7」であることは、それぞれ、圧延スタンドが「F1」、「F2」、「F3」、「F4」、「F5」、「F6」、「F7」であることを表す。
The configuration of the process control system of the present embodiment is that in which the
In the present embodiment, the
Here, in this embodiment, the values of the subscripts are “1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”. F1 ”,“ F2 ”,“ F3 ”,“ F4 ”,“ F5 ”,“ F6 ”, and“ F7 ”.
制御器300は、熱間圧延設備1100における操業実績のデータを実績データベース200に記憶させる。本実施形態では、実績データベース200は、例えば、直近の5日分の操業実績のデータを1[sec]毎に記憶するようにしている。
操業実績のデータには、例えば、熱間圧延設備1100を操業することにより熱間圧延設備1100に設置された各種の測定器より出力される出力値(操業実績値)と、その出力値が得られたときの熱間圧延設備1100に対する入力値及び目標値とが含まれる。
The
The operation result data includes, for example, output values (operation result values) output from various measuring devices installed in the
図12は、情報処理装置1200の機能的な構成の一例を示す図である。本実施形態の情報処理装置1200は、多目的GA(遺伝的アルゴリズム)を用いて、各圧延スタンドF1〜F6の出側の板厚h1〜h6を設計変数として多目的最適化問題を解き、その結果から複数のパレート最適解(評価量)を予め求め、その後、操業条件が変更されると、複数のパレート最適解の中から、変更された操業条件に合うパレート最適解を1つ選択し、選択したパレート最適解を目標値として制御器300に出力する。
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the
ここで、操業条件には、熱間圧延設備1100の状態量と、熱間圧延設備1100の操業方針とが含まれる。熱間圧延設備1100の状態量とは、熱間圧延設備1100を操業することにより、直接的に又は間接的に時々刻々と測定される量(例えば温度や圧延荷重)である。一方、熱間圧延設備1100の操業方針は、生産計画や生産管理に基づいてオペレータが決めるものである。
Here, the operation condition includes a state quantity of the
<目標値最適化装置1210、プロセスシミュレータ1250の構成>
(目的関数設定部1211)
目的関数設定部1211は、オペレータからの操作に基づいて目的関数を設定する。本実施形態では、熱間圧延設備1100の性能を評価する指標である複数の評価量を目的関数としている。具体的に本実施形態では、目的関数を以下の(23)式、(24)式のようにした場合を例に挙げて説明する。
σ(ΔGapj)→Min ・・・(23)式
σ(ΔLoadj)→Min ・・・(24)式
<Configuration of Target
(Objective function setting unit 1211)
The objective
σ (ΔGap j ) → Min (23) σ (ΔLoad j ) → Min (24)
(23)式及び(24)式において、jは、圧延スタンドを特定するためのものである。本実施形態では、7スタンドによるタンデム圧延を行うので(圧延スタンドの数が7であるので)、jは、以下の(25)式のように表される。
j=2,3,・・・,7 ・・・(25)
(23)式及び(24)式において、「→Min」は、その左にある値の最小値が最適値であることを表す。
(23)式及び(24)式において、σ(X)は、X(ここでは「ΔGapj」、「ΔLoadj」)の標準偏差を表す。
In the equations (23) and (24), j is for specifying a rolling stand. In this embodiment, since tandem rolling is performed with seven stands (since the number of rolling stands is seven), j is expressed as the following equation (25).
j = 2, 3,..., 7 (25)
In Expressions (23) and (24), “→ Min” represents that the minimum value on the left is the optimum value.
In the equations (23) and (24), σ (X) represents the standard deviation of X (here, “ΔGap j ”, “ΔLoad j ”).
(23)式において、ΔGapjは、隣り合う圧延スタンドF1〜F7のロールギャップ[mm]の差である。ΔGapjは、具体的に以下の(26)式で表される。
ΔGapj=Gapj−Gapj-1 ・・・(26)
また、(24)式において、ΔLoadjは、隣り合う圧延スタンドF1〜F7の圧延荷重[N]の差である。ΔLoadjは、具体的に以下の(27)式で表される。
ΔLoadj=Loadj−Loadj-1 ・・・(27)
目的関数設定部1211は、例えば、情報処理装置1200に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD(ハードディスク)等を用いることにより実現できる。
In the equation (23), ΔGap j is a difference in roll gap [mm] between the adjacent rolling stands F1 to F7. ΔGap j is specifically expressed by the following equation (26).
ΔGap j = Gap j −Gap j−1 (26)
In the equation (24), ΔLoad j is a difference in rolling load [N] between the adjacent rolling stands F1 to F7. ΔLoad j is specifically expressed by the following equation (27).
ΔLoad j = Load j -Load j-1 (27)
The objective
(制約条件設定部1212)
制約条件設定部1212は、オペレータからの操作に基づいて、目標値を設定する際の制約条件を設定する。本実施形態では、以下の(28)式、(29)式の制約条件が制約条件設定部1212により設定される。
ΔGapj<0 ・・・(28)
ΔLoadj<0 ・・・(29)
制約条件設定部1212は、例えば、情報処理装置1200に設けられているHD等を用いることにより実現できる。
(Restriction condition setting unit 1212)
The constraint
ΔGap j <0 (28)
ΔLoad j <0 (29)
The constraint
(パレート最適解導出部1213)
パレート最適解導出部1213は、多目的GAを適用して、目的関数設定部1211により設定された目的関数に対する多目的最適化問題を解いて複数のパレート最適解を導出する。以下にパレート最適解導出部1213が有する機能を説明する。尚、パレート最適解導出部1213は、例えば、情報処理装置1200に設けられているCPU、ROM、RAM、HD、インターフェース等を用いることにより実現される。
(Pareto optimal solution deriving unit 1213)
The Pareto optimal
個体生成部1213aは、N個の個体が入る2つの集合(現世代、次世代)を設定し、現世代にN個の個体をランダムに生成する。
図13は、個体1300の構成の一例を示す図である。
図13において、個体1300は、例えば32bitの情報であり、設計変数である圧延スタンドF1〜F6の出側の板厚h1〜h6の情報が含まれている。
The
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the configuration of the individual 1300.
In FIG. 13, the individual 1300 is, for example, 32-bit information, and includes information on the sheet thicknesses h 1 to h 6 on the outlet side of the rolling stands F 1 to F 6 that are design variables.
シミュレーション指示部1213bは、プロセスシミュレータ1250に対し、個体1300の情報を渡して、プロセスシミュレーションを行うことを指示する。
図12に示すようにプロセスシミュレータ1250は、制御器300をモデル化した制御器モデル1251と、熱間圧延設備1100の構成をモデル化した熱風炉の物理モデル1352と、減算器500をモデル化した減算器モデル1353とが含まれており、現実のプロセス制御系をソフトウェアでシミュレーション(コンピュータシミュレーション)するものである。
The
As shown in FIG. 12, the
プロセスシミュレータ1250は、まず、加熱炉1101の出側の被圧延材の温度[℃]の実績値を取得する。尚、このようにして実績値を取得する代わりに、加熱炉1101の出側の被圧延材の温度を、伝熱モデルにより計算してもよい。
次に、プロセスシミュレータ1250は、粗圧延機1102の出側の被圧延材の温度[℃]の予測値を算出する。例えば、加熱炉1101の出側の被圧延材の温度に、予め設定されている温度降下係数を掛けることにより、粗圧延機1102の出側の被圧延材の温度の予測値を算出することができる。
The
Next, the
次に、プロセスシミュレータ1250は、各圧延スタンドF1〜F7における圧延温度Ti[℃]を算出する。例えば、以下の(30)式により、各圧延スタンドF2〜F7における圧延温度Tj(j=2,3,4,5,6,7)を算出することができる。
Next, the
(30)式において、T1は、圧延スタンドF1における圧延温度であり、前述した粗圧延機1102の出側の被圧延材の温度の予測値となる。TFは、仕上圧延温度の目標値であり、予め設定されているものである。nは、圧延スタンドの数であり、本実施形態では「7」になる。
In the equation (30), T 1 is a rolling temperature in the rolling stand F1, and is a predicted value of the temperature of the material to be rolled on the exit side of the
次に、プロセスシミュレータ1250は、各圧延スタンドF1〜F7における圧延荷重[N](の予測値)Loadiを算出する(i=1,2,3,4,5,6,7)。例えば、以下の(31)式〜(33)式により、各圧延スタンドF1〜F7における圧延荷重Loadiを算出することができる。
Next, the
(31)式において、bは被圧延材の板幅[mm]である。(31)〜(33)式において、hiは、圧延スタンドiの出側の被圧延材の板厚[mm]である。圧延スタンドiの出側の被圧延材の板厚hiは、シミュレーション指示部1213bから渡される個体1300の情報に含まれる情報である。Hiは、圧延スタンドFiの入側の被圧延材の板厚[mm]であり、圧延スタンドFi-1の出側の被圧延材の板厚hi-1と同じ値になる。また、(31)式において、kPmiは、圧延スタンドiにおける平均変形抵抗[kg/mm2]であり、例えば、以下の(34)式で表される。
In the formula (31), b is a sheet width [mm] of the material to be rolled. In the equations (31) to (33), h i is the plate thickness [mm] of the material to be rolled on the exit side of the rolling stand i. The thickness h i of the material to be rolled on the exit side of the rolling stand i is information included in the information of the individual 1300 passed from the
(34)式において、a0、a1、a2、a3、a4、a5、m、nは、鋼種毎に定められる定数[−]である。また、cは、炭素含有%[−]であり定数である。また、εは対数歪[−]であり、ε´は平均歪速度[1/sec]である。また、Tiは、前述したようにして得られた各圧延スタンドF1〜F7における圧延温度Ti[℃]である。
また、(32)式、(33)式におけるR´iは、偏平ロール半径[mm]であり、例えば、以下の(35)式で表される。
In the formula (34), a 0 , a 1 , a 2 , a 3 , a 4 , a 5 , m, and n are constants [−] determined for each steel type. Moreover, c is carbon content% [-] and is a constant. Further, ε is a logarithmic strain [−], and ε ′ is an average strain rate [1 / sec]. T i is the rolling temperature T i [° C.] in each of the rolling stands F1 to F7 obtained as described above.
Further, R ′ i in the equations (32) and (33) is a flat roll radius [mm], and is represented by the following equation (35), for example.
(35)式において、Rは、ロール半径[mm]である。(35)式には、Loadiが含まれる。よって、各圧延スタンドF1〜F7における圧延荷重Loadiを計算するためには、各圧延スタンドF1〜F7における圧延荷重Loadiと偏平ロール半径R´iとを未知数とする2次元連立方程式を解く必要がある。尚、以上のようにして各圧延スタンドF1〜F7における圧延荷重Loadiを算出する方法は、非特許文献2に記載されているので、ここでは、その詳細な説明を省略する。 In the formula (35), R is a roll radius [mm]. Expression (35) includes Load i . Therefore, in order to calculate the rolling load Load i in each of the rolling stands F1 to F7, it is necessary to solve a two-dimensional simultaneous equation in which the rolling load Load i and the flat roll radius R ′ i in each of the rolling stands F1 to F7 are unknown. There is. In addition, since the method of calculating the rolling load Load i in each of the rolling stands F1 to F7 as described above is described in Non-Patent Document 2, the detailed description thereof is omitted here.
以上のようにして各圧延スタンドF1〜F7における圧延荷重Loadiを算出すると、プロセスシミュレータ1250は、隣り合う圧延スタンドF1〜F7の圧延荷重の差ΔLoadjを(27)式により算出する。尚、以下の説明では、「隣り合う圧延スタンドF1〜F7の圧延荷重の差ΔLoadj」を必要に応じて「圧延荷重差ΔLoadj」と称する。
そして、プロセスシミュレータ1250は、圧延荷重差ΔLoadjの標準偏差σ(ΔLoadj)を算出する。
When the rolling load Load i at each of the rolling stands F1 to F7 is calculated as described above, the
Then, the
次に、プロセスシミュレータ1250は、各圧延スタンドF1〜F7におけるロールギャップ[mm](の予測値)Gapiを算出する。例えば、以下の(36)式により、各圧延スタンドF1〜F7におけるロールギャップGapiを算出することができる。
Next, the
(36)式において、hCは、仕上圧延後の被圧延材の板厚の目標値[mm]、すなわち、圧延スタンドF7の出側における被圧延材の板厚h7である。また、Kは、ミル剛性係数[N/mm]であり、Gap0は、基準となるロールギャップを0(ゼロ)として計算するためのロールギャップ零点補正項[mm]である。また、Qiは、圧延スタンドFiにおけるロールベンディング力[N]である。尚、以上のようにして各圧延スタンドF1〜F7におけるロールギャップGapiを算出する方法も、非特許文献2に記載されている。 In Expression (36), h C is a target value [mm] of the sheet thickness of the rolled material after finish rolling, that is, the sheet thickness h 7 of the rolled material on the exit side of the rolling stand F7. K is a mill rigidity coefficient [N / mm], and Gap 0 is a roll gap zero point correction term [mm] for calculating a reference roll gap as 0 (zero). Q i is the roll bending force [N] in the rolling stand F i . A method for calculating the roll gap Gap i in each of the rolling stands F1 to F7 as described above is also described in Non-Patent Document 2.
以上のようにして各圧延スタンドF1〜F7におけるロールギャップGapiを算出すると、プロセスシミュレータ1250は、隣り合う圧延スタンドF1〜F7のロールギャップの差ΔGapjを(26)式により算出する。尚、以下の説明では、「隣り合う圧延スタンドF1〜F7のロールギャップの差ΔGapj」を必要に応じて「ロールギャップ差ΔGapj」と称する
そして、プロセスシミュレータ1250は、ロールギャップ差ΔGapjの標準偏差σ(ΔGapj)を算出する。
When the roll gap Gap i at each of the rolling stands F1 to F7 is calculated as described above, the
以上のようにして、圧延荷重差の標準偏差σ(ΔLoadj)と、ロールギャップ差標準偏差σ(ΔGapj)を算出すると、プロセスシミュレータ1250は、圧延荷重差ΔLoadj、圧延荷重差の標準偏差σ(ΔLoadj)、ロールギャップ差ΔGapj、及びロールギャップ差の標準偏差σ(ΔGapj)を目標値最適化装置1210(シミュレーション結果取得部1213c)に出力する。
シミュレーション結果取得部1213cは、プロセスシミュレータ1250から、圧延荷重差ΔLoadj、圧延荷重差の標準偏差σ(ΔLoadj)、ロールギャップ差ΔGapj、及びロールギャップ差の標準偏差σ(ΔGapj)を評価量として取得する。
適応度導出部1213dは、シミュレーション結果取得部1213cで取得された"圧延荷重差の標準偏差σ(ΔLoadj)と、ロールギャップ差の標準偏差σ(ΔGapj)"から適応度を導出(算出)する。尚、適応度の導出は、多目的GAにおける公知の手法で行うことができるので、その詳細な説明を省略する。
As described above, when the standard deviation σ (ΔLoad j ) of the rolling load difference and the roll gap difference standard deviation σ (ΔGap j ) are calculated, the
Simulation
The
制約条件判定部1213eは、シミュレーション結果取得部1213cで取得された"圧延荷重差ΔLoadjと、ロールギャップ差ΔLoadj"が、制約条件設定部1212により設定された制約条件((28)式、(29)式)を満足するか否かを判定する。
適応度決定部1213fは、制約条件判定部1213eにより制約条件を満足していると判定された場合には、適応度導出部1213dで導出された適応度を選択する。一方、制約条件判定部1213eにより制約条件を満足していると判定された場合、適応度決定部1213fは、適応度導出部1213dで導出された適応度をキャンセルし、適応度として最低値を設定する。
The constraint
The
以上のミュレーション指示部1213b、シミュレーション結果取得部1213c、適応度導出部1213d、制約条件判定部1213e、及び適応度決定部1213fの処理は、個体生成部1213aで生成されたN個の個体のそれぞれについて個別に行われる。
パレート最適解求解部1213gは、個体生成部1213aで生成された個体について、交叉、突然変異、コピーの何れかを、或る確率で行い、その結果を次世代に保存する。そして、この処理により次世代の個体の数がN個になると、パレート最適解求解部1213gは、現世代の個体を削除すると共に、次世代の全ての個体を現世代に移す。
The above processing of the
The Pareto optimal
そして、以上のシミュレーション指示部1213b、シミュレーション結果取得部1213c、適応度導出部1213c、制約条件判定部1213d、適応度決定部1213e、及びパレート最適解求解部1213fの動作を、最大世代数Gになるまで繰り返す。そして、パレート最適解求解部1213gは、最終的に現世代に含まれている個体のうち、適応度が最も高い(複数の)個体の評価量(圧延荷重差ΔLoadj、圧延荷重差の標準偏差σ(ΔLoadj)、ロールギャップ差ΔGapj、ロールギャップ差の標準偏差σ(ΔGapj))、及びそれらに対応する個体(h1、h2、h3、h4、h5、h6)を、パレート最適解記憶部1214に出力する。
尚、パレート最適解記憶部1214は、例えば、情報処理装置1200に設けられているHD等を用いることにより実現できる。
The operations of the
The Pareto optimal
(操業方針取得部1215)
図12の説明に戻り、操業方針取得部1215は、オペレータにより入力された操業方針に関する情報を入力する。
操業方針取得部1215は、例えば、情報処理装置1200に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD(ハードディスク)等を用いることにより実現できる。
(Operation policy acquisition unit 1215)
Returning to the description of FIG. 12, the operation
The operation
(プラント状態量取得部1216)
プラント状態量取得部1216は、熱間圧延設備1100の状態量(の実績値)を、熱間圧延設備1100に設けられている各種の測定器等から取得する。
前述したように、熱間圧延設備1100の状態量とは、熱間圧延設備1100を操業することにより、直接的に又は間接的に時々刻々と測定される量である。尚、熱間圧延設備1100の状態量は、操業条件変更判定部1217において、操業条件が変更されたか否かを判定するために使用される。
プラント状態量取得部1216は、例えば、情報処理装置1200に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD等を用いることにより実現できる。
(操業条件変更判定部1217)
操業条件変更判定部1217は、操業方針取得部1215により取得された操業方針と、プラント状態量取得部1216により取得された熱間圧延設備1100の状態量(の実績値)とに基づいて、操業方針及び熱間圧延設備1100の状態量の少なくとも何れか一方が変更されたか否かを判定することによって、熱間圧延設備1100の操業条件が変更されたか否かを判定する。本実施形態では、操業方針及び熱間圧延設備1100の状態量が、熱間圧延設備1100の操業条件に含まれる。したがって、操業方針及び熱間圧延設備1100の状態量の少なくとも何れか一方が変更されると、熱間圧延設備1100の操業条件が変更されたことになる。
操業条件変更判定部1217は、例えば、情報処理装置1200に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD等を用いることにより実現できる。
(Plant state quantity acquisition unit 1216)
The plant state
As described above, the state quantity of the
The plant state
(Operation condition change determination unit 1217)
The operation condition
The operating condition
(パレート最適解候補表示部1218)
パレート最適解候補表示部1218は、操業条件変更判定部1217により、熱間圧延設備1100の操業条件が変更されたと判定されると、最適パレート解記憶部1214に記憶されている複数のパレート最適解(すなわち目標値)をオペレータに選択させるためのGUIを情報処理装置1200に接続されているディスプレイ(例えば液晶ディスプレイ)に表示する。ここで表示されるGUIには、例えば、図7に示したように、操業条件の変更内容と、パレート最適解(の名称)と、そのパレート最適解の値を定める評価量σ(ΔLoadj)、σ(ΔGapj)と、その評価量σ(ΔLoadj)、σ(ΔGapj)の優劣とが含まれる。また、図7に示すGUIと同様に、ここで表示されるGUIでも、パレート最適解の何れか1つをユーザが手動で選択することと、情報処理装置1200が自動で選択することとの双方を行うことができるようにしている。
パレート最適解候補表示部1218は、例えば、情報処理装置1200に設けられているCPU、ROM、RAM、VRAM、及びHD等を用いることにより実現できる。
(Pareto optimal solution candidate display section 1218)
When the operation condition
The pareto optimal solution
(パレート最適解取得判定部1219)
パレート最適解取得判定部1219は、GUIに対するオペレータの操作によって、パレート最適解の選択を、手動及び自動の何れで行うことが指定されたのかを判定する。
パレート最適解取得判定部1219は、例えば、情報処理装置1200に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD(ハードディスク)等を用いることにより実現できる。
(Pareto optimal solution acquisition determination unit 1219)
The Pareto optimal solution
The Pareto optimum solution
(重み係数導出部1220)
重み係数導出部1220は、パレート最適解取得判定部1219により、パレート最適解の選択を自動で行うと判定されると、変更された操業条件の情報(操業方針取得部1215及びプラント状態・評価量取得部1216の少なくとも何れか一方から取得された情報)に基づいて、圧延荷重差の標準偏差σ(ΔLoadj)と、ロールギャップ差の標準偏差σ(ΔGapj)"のそれぞれに対する重みベクトルW(重み係数)を算出する。重みベクトルWは、以下の(37)式で表される。
W=[W11,W12] ・・・(37)
W11は、圧延荷重差の標準偏差σ(ΔLoadj)の重みベクトル(重み係数)であり、W12は、ロールギャップ差の標準偏差σ(ΔGapj)の重みベクトル(重み係数)である。各重みベクトル(重み係数)W11、W12の値は0以上1以下の値となり、それらの総和は1になる。
重み係数導出部1220は、例えば、情報処理装置1200に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD等を用いることにより実現できる。
(Weighting factor deriving unit 1220)
When the Pareto optimal solution
W = [W11, W12] (37)
W11 is a weight vector (weight coefficient) of the standard deviation σ (ΔLoad j ) of the rolling load difference, and W12 is a weight vector (weight coefficient) of the standard deviation σ (ΔGap j ) of the roll gap difference. The values of the weight vectors (weight coefficients) W11 and W12 are 0 or more and 1 or less, and their sum is 1.
The weighting
(評価関数導出部1221)
評価関数導出部1221は、重み係数導出部1220で導出された重みベクトルWと、パレート最適解記憶部1214に記憶されている複数のパレート最適解の値(σ(ΔLoadj)、σ(ΔGapj)の値)とを用いて、以下の(38)式により評価関数Qをそれぞれ導出(算出)し、重みベクトル(重み係数)W11、W12の荷重和を求める。このとき、評価関数導出部1221は、各評価量σ(ΔLoadj)、σ(ΔGapj)が略同じ変動範囲を持つように、各評価量σ(ΔLoadj)、σ(ΔGapj)に対して正規化処理を行う。したがって、(38)式におけるσ(ΔLoadj)、σ(ΔGapj)は、正規化された評価量を示す。
(Evaluation Function Deriving Unit 1221)
The evaluation
評価関数導出部1221は、例えば、情報処理装置1200に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD等を用いることにより実現できる。
(パレート最適解選択部1222)
パレート最適解選択部1222は、評価関数導出部1221により導出された複数の評価関数Qに基づいて、パレート最適解記憶部1214に記憶されている複数のパレート最適解(σ(ΔLoadj)、σ(ΔGapj))のうち、最も適切なパレート最適解(すなわち、操業条件が変更された後の重みベクトル(重み係数)の荷重和が最小になるパレート最適解)を選択する。具体的に本実施形態では、パレート最適解選択部122は、評価関数導出部121により導出された複数の評価関数Qのうち、最小の評価関数Qを選択し、当該評価関数Qに対応するパレート最適解を選択する。
パレート最適解選択部1222は、例えば、情報処理装置1200に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD等を用いることにより実現できる。
The evaluation
(Pareto optimal solution selection unit 1222)
The Pareto optimal
The Pareto optimal
(目標値変更部1223、目標値記憶部1224)
目標値変更部1223は、パレート最適解取得判定部1219により、パレート最適解の選択を手動で行うと判定されると、パレート最適解候補表示部1218により表示されたGUIにてオペレータにより選択されたパレート最適解と、そのパレート最適解に対応する個体(h1、h2、h3、h4、h5、h6)をパレート最適解記憶部1214から読み出す。
一方、パレート最適解取得判定部1219により、パレート最適解の選択を自動で行うと判定されると、目標値変更部1223は、パレート最適解選択部1222により選択されたパレート最適解と、そのパレート最適解に対応する個体(h1、h2、h3、h4、h5、h6)をパレート最適解記憶部1214から読み出す。
そして、目標値変更部1223は、目標値記憶部1224に記憶されているパレート最適解と、そのパレート最適解に対応する個体(h1、h2、h3、h4、h5、h6)を、読み出した情報に書き換える。
目標値変更部1223は、例えば、情報処理装置1200に設けられているCPU、ROM、RAM、及びHD(ハードディスク)等を用いることにより実現できる。また、目標値記憶部1224は、例えば、情報処理装置1200に設けられているHD等を用いることにより実現できる。
(Target
When the Pareto optimal solution
On the other hand, when the Pareto optimal solution
Then, the target
The target
(目標値出力部1225)
目標値出力部1225は、目標値記憶部1224に記憶されているパレート最適解と、そのパレート最適解に対応する個体(h1、h2、h3、h4、h5、h6)が更新されると、更新されたパレート最適解と、そのパレート最適解に対応する個体(h1、h2、h3、h4、h5、h6)を目標値として制御器300に出力する。これにより、熱間圧延設備1100を制御する際の目標値が変更される。
目標値出力部1225は、例えば、情報処理装置1200に設けられているCPU、ROM、RAM、HD、インターフェース等を用いることにより実現できる。
以上のようにしても第1の実施形態で説明した効果を得ることができる。また、本実施形態においても第1の実施形態で説明した種々の変形例を採用することができる。
(Target value output unit 1225)
The target value output unit 1225 includes Pareto optimal solutions stored in the target
The target value output unit 1225 can be realized by using, for example, a CPU, ROM, RAM, HD, interface, and the like provided in the
Even if it does as mentioned above, the effect demonstrated in 1st Embodiment can be acquired. Also in the present embodiment, various modifications described in the first embodiment can be employed.
尚、本実施形態では、圧延スタンドiの出側の被圧延材の板厚hiを設計変数とする場合を例に挙げて説明したが、以下の(39)式に示す配分係数αiを設計変数として用いてもよい。 In the present embodiment, the case where the thickness h i of the material to be rolled on the exit side of the rolling stand i is used as a design variable has been described as an example. However, the distribution coefficient α i shown in the following equation (39) is used. It may be used as a design variable.
(39)式において、hBは、粗圧延後の被圧延材の板厚[mm]であり、圧延スタンドF1の入側の板厚と同じ値になる。hCは、仕上圧延後の被圧延材の板厚の目標値[mm]であり、圧延スタンドF7の出側の板厚h7と同じ値になる。 In the equation (39), h B is the plate thickness [mm] of the material to be rolled after rough rolling, and has the same value as the plate thickness on the entry side of the rolling stand F1. h C is a target value [mm] of the thickness of the material to be rolled after finish rolling, and is the same value as the thickness h 7 on the exit side of the rolling stand F7.
尚、以上説明した本発明の実施形態は、コンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。また、プログラムをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムを記録したCD−ROM等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体、又はかかるプログラムを伝送する伝送媒体も本発明の実施の形態として適用することができる。また、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体などのプログラムプロダクトも本発明の実施の形態として適用することができる。前記のプログラム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、伝送媒体及びプログラムプロダクトは、本発明の範疇に含まれる。
また、以上説明した本発明の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
The embodiment of the present invention described above can be realized by a computer executing a program. Further, a means for supplying the program to the computer, for example, a computer-readable recording medium such as a CD-ROM recording such a program, or a transmission medium for transmitting such a program may be applied as an embodiment of the present invention. it can. A program product such as a computer-readable recording medium that records the program can also be applied as an embodiment of the present invention. The programs, computer-readable recording media, transmission media, and program products are included in the scope of the present invention.
In addition, the embodiments of the present invention described above are merely examples of implementation in carrying out the present invention, and the technical scope of the present invention should not be construed as being limited thereto. Is. That is, the present invention can be implemented in various forms without departing from the technical idea or the main features thereof.
10 プロセス制御システム
100、1200 情報処理装置
110、1210 目標値最適化装置
111、1211 目的関数設定部
112、1212 制約条件設定部
113、1213 パレート最適解導出部
114、1214 パレート最適解記憶部
115、1215 操業方針取得部
116、1216 プラント状態・評価量取得部
117、1217 操業条件変更判定部
118、1218 パレート最適解候補表示部
119、1219 パレート最適解取得判定部
120、1220 重み係数導出部
121、1221 評価関数導出部
122、1222 パレート最適解選択部
123、1223 目標値変更部
124、1224 目標値記憶部
125、1225 目標値出力部
150、1250 プロセスシミュレータ
200 実績データベース
300 制御器
400 熱風炉
500 減算器
1100 熱間圧延設備
DESCRIPTION OF
Claims (13)
前記目標値最適化装置により設定された目標値になるように前記プラントの操業を制御する制御器と、
前記目標値最適化装置により設定された目標値になるように、前記プラントの動作と前記制御器の動作とをコンピュータシミュレーションし、その結果として、当該プラントの性能を評価するための指標である複数の評価量の値を前記目標値最適化装置に出力するプロセスシミュレータとを有するプロセス制御システムであって、
前記目標値最適化装置は、前記プロセスシミュレータから出力された前記複数の評価量の値を用いて、当該複数の評価量を目的関数とする最適化問題を解くことによって複数のパレート最適解を導出するパレート最適解導出手段と、
前記パレート最適解導出手段により導出された複数のパレート最適解と、当該パレート最適解に対応する目標値とを相互に関連付けて記憶媒体に記憶するパレート最適解記憶手段と、
前記プラントの状態量と前記プラントの操業方針との少なくとも何れかを含む操業条件が変更されたか否かを判定する操業条件変更判定手段と、
前記操業条件変更判定手段により前記操業条件が変更されたと判定されると、変更された前記操業条件に応じて、前記パレート最適解記憶手段により記憶された複数のパレート最適解の何れか1つを選択するパレート最適解選択手段と、
前記パレート最適解選択手段により選択されたパレート最適解に関連付けられて前記パレート最適解記憶手段により記憶された目標値を前記制御器に出力する目標値出力手段と、を有することを特徴とするプロセス制御システム。 A target value optimization device for setting a target value for controlling the operation of the plant;
A controller for controlling the operation of the plant so as to be a target value set by the target value optimization device;
A plurality of indicators that are used for computer simulation of the operation of the plant and the operation of the controller so that the target value set by the target value optimization device is achieved, and as a result, evaluate the performance of the plant. A process control system having a process simulator that outputs the value of the evaluation amount to the target value optimization device,
The target value optimization device derives a plurality of Pareto optimal solutions by solving an optimization problem using the plurality of evaluation quantities as objective functions, using the values of the plurality of evaluation quantities output from the process simulator. Pareto optimal solution derivation means,
A Pareto optimal solution storage unit that stores a plurality of Pareto optimal solutions derived by the Pareto optimal solution derivation unit and a target value corresponding to the Pareto optimal solution in a storage medium in association with each other;
An operation condition change determination means for determining whether or not an operation condition including at least one of the state quantity of the plant and the operation policy of the plant is changed;
If it is determined by the operation condition change determination means that the operation condition has been changed, one of a plurality of Pareto optimal solutions stored by the Pareto optimal solution storage means is selected according to the changed operation conditions. Pareto optimal solution selection means to select,
A target value output means for outputting a target value associated with the Pareto optimal solution selected by the Pareto optimal solution selection means and stored by the Pareto optimal solution storage means to the controller. Control system.
前記個体生成手段により生成された個体の情報を目標値に変換する目標値変換手段と、
前記目標値変換手段により変換された目標値を前記プロセスシミュレータに渡して、当該プロセスシミュレータに対して、前記プラントの動作と前記制御器の動作とをコンピュータシミュレーションすることを指示するシミュレーション指示手段と、
前記シミュレーション指示手段による指示によって前記プロセスシミュレータにより実行されたコンピュータシミュレーションの結果から、前記複数の個体のそれぞれについて前記複数の評価量の値を取得するシミュレーション結果取得手段と、
前記シミュレーション結果取得手段により取得された評価量の値に応じて、前記複数の個体の適応度を導出する適応度導出手段と、
前記適応度に応じて前記複数の個体の少なくとも2つを選択し、選択した個体に対応する評価量をパレート最適解として採用するパレート最適解求解手段とを有し、
前記パレート最適解記憶手段は、前記パレート最適解求解手段により得られた複数のパレート最適解と、当該パレート最適解に対応する目標値とを相互に関連付けて記憶媒体に記憶することを特徴とする請求項1に記載のプロセス制御システム。 The Pareto optimal solution derivation means includes individual generation means for randomly generating a plurality of individuals each including information for specifying the target value;
Target value conversion means for converting individual information generated by the individual generation means into a target value;
Simulation instruction means for passing the target value converted by the target value conversion means to the process simulator and instructing the process simulator to perform computer simulation of the operation of the plant and the operation of the controller;
Simulation result acquisition means for acquiring values of the plurality of evaluation quantities for each of the plurality of individuals from the result of computer simulation executed by the process simulator according to an instruction from the simulation instruction means;
Fitness deriving means for deriving the fitness of the plurality of individuals according to the value of the evaluation amount acquired by the simulation result acquiring means;
Pareto optimal solution finding means that selects at least two of the plurality of individuals according to the fitness, and adopts an evaluation amount corresponding to the selected individual as a Pareto optimal solution,
The Pareto optimal solution storage means stores a plurality of Pareto optimal solutions obtained by the Pareto optimal solution search means and target values corresponding to the Pareto optimal solutions in a storage medium in association with each other. The process control system according to claim 1.
前記個体生成手段により生成された個体を目標値として前記プロセスシミュレータに渡して、当該プロセスシミュレータに対して、前記プラントの動作と前記制御器の動作とをコンピュータシミュレーションすることを指示するシミュレーション指示手段と、
前記シミュレーション指示手段による指示によって前記プロセスシミュレータにより実行されたコンピュータシミュレーションの結果から、前記複数の個体のそれぞれについて前記複数の評価量の値を取得するシミュレーション結果取得手段と、
前記シミュレーション結果取得手段により取得された評価量の値に応じて、前記複数の個体の適応度を導出する適応度導出手段と、
前記適応度に応じて前記複数の個体の少なくとも2つを選択し、選択した個体に対応する評価量をパレート最適解として採用するパレート最適解求解手段とを有し、
前記パレート最適解記憶手段は、前記パレート最適解求解手段により得られた複数のパレート最適解と、当該パレート最適解に対応する目標値とを相互に関連付けて記憶媒体に記憶することを特徴とする請求項1に記載のプロセス制御システム。 The Pareto optimal solution derivation means includes individual generation means for randomly generating a plurality of individuals each including information for specifying the target value;
Simulation instruction means for passing the individual generated by the individual generation means to the process simulator as a target value and instructing the process simulator to perform computer simulation of the operation of the plant and the operation of the controller; ,
Simulation result acquisition means for acquiring values of the plurality of evaluation quantities for each of the plurality of individuals from the result of computer simulation executed by the process simulator according to an instruction from the simulation instruction means;
Fitness deriving means for deriving the fitness of the plurality of individuals according to the value of the evaluation amount acquired by the simulation result acquiring means;
Pareto optimal solution finding means that selects at least two of the plurality of individuals according to the fitness, and adopts an evaluation amount corresponding to the selected individual as a Pareto optimal solution,
The Pareto optimal solution storage means stores a plurality of Pareto optimal solutions obtained by the Pareto optimal solution search means and target values corresponding to the Pareto optimal solutions in a storage medium in association with each other. The process control system according to claim 1.
前記パレート最適解選択手段は、前記パレート最適解候補表示手段により表示された複数のパレート最適解の情報に基づいてオペレータにより指定されたパレート最適解を選択することを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記載のプロセス制御システム。 When it is determined by the operation condition change determination means that the operation condition has been changed, Pareto optimal solution candidate display means for displaying information on a plurality of Pareto optimal solutions stored by the Pareto optimal solution storage means on a display device is provided. And
The said Pareto optimal solution selection means selects the Pareto optimal solution designated by the operator based on the information of the several Pareto optimal solution displayed by the said Pareto optimal solution candidate display means. The process control system according to any one of the above.
前記評価量に対して前記重み係数導出手段により導出された重み係数の荷重和を、前記パレート最適解記憶手段により記憶された複数のパレート最適解のそれぞれについて導出する荷重和導出手段とを有し、
前記パレート最適解選択手段は、前記荷重和導出手段により導出された重み係数の荷重和が最小となるパレート最適解を選択することを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記載のプロセス制御システム。 A weighting factor deriving unit for deriving a weighting factor corresponding to the changed operating condition when the operating condition change determining unit determines that the operating condition has been changed;
Load sum deriving means for deriving the load sum of the weighting coefficients derived by the weighting coefficient deriving means for each of the plurality of Pareto optimum solutions stored by the Pareto optimum solution storing means with respect to the evaluation amount. ,
The said Pareto optimal solution selection means selects the Pareto optimal solution in which the load sum of the weighting coefficient derived | led-out by the said load sum deriving means becomes the minimum, The any one of Claims 1-3 characterized by the above-mentioned. Process control system.
前記目標値最適化ステップにより設定された目標値になるように前記プラントの操業を、制御器を用いて制御する制御ステップと、
前記目標値最適化ステップにより設定された目標値になるように、前記プラントの動作と前記制御器の動作とをコンピュータシミュレーションし、その結果として、当該プラントの性能を評価するための指標である複数の評価量の値を導出するシミュレーションステップとを有するプロセス制御方法であって、
前記目標値最適化ステップは、前記シミュレーションステップにより導出された前記複数の評価量の値を用いて、当該複数の評価量を目的関数とする最適化問題を解くことによって複数のパレート最適解を導出するパレート最適解導出ステップと、
前記パレート最適解導出ステップにより導出された複数のパレート最適解と、当該パレート最適解に対応する目標値とを相互に関連付けて記憶媒体に記憶するパレート最適解記憶ステップと、
前記プラントの状態量と前記プラントの操業方針との少なくとも何れかを含む操業条件が変更されたか否かを判定する操業条件変更判定ステップと、
前記操業条件変更判定ステップにより前記操業条件が変更されたと判定されると、変更された前記操業条件に応じて、前記パレート最適解記憶ステップにより記憶された複数のパレート最適解の何れか1つを選択するパレート最適解選択ステップと、
前記パレート最適解選択ステップにより選択されたパレート最適解に関連付けられて前記パレート最適解記憶ステップにより記憶された目標値を前記制御器に出力する目標値出力ステップと、を有することを特徴とするプロセス制御方法。 A target value optimization step for setting a target value for controlling the operation of the plant;
A control step of controlling the operation of the plant using a controller so as to be the target value set by the target value optimization step;
A plurality of indicators that are computer simulations of the operation of the plant and the operation of the controller so as to achieve the target value set by the target value optimization step, and as a result, evaluate the performance of the plant A process control method having a simulation step for deriving a value of an evaluation amount of
The target value optimization step derives a plurality of Pareto optimal solutions by solving an optimization problem using the plurality of evaluation amounts as objective functions, using the values of the plurality of evaluation amounts derived in the simulation step. A Pareto optimal solution derivation step,
A Pareto optimal solution storage step of storing a plurality of Pareto optimal solutions derived by the Pareto optimal solution derivation step and a target value corresponding to the Pareto optimal solution in a storage medium in association with each other;
An operation condition change determination step for determining whether or not an operation condition including at least one of the state quantity of the plant and the operation policy of the plant has been changed,
When it is determined that the operation condition has been changed by the operation condition change determination step, any one of the plurality of Pareto optimal solutions stored by the Pareto optimal solution storage step is determined according to the changed operation condition. A Pareto optimal solution selection step to be selected;
A target value output step of outputting the target value associated with the Pareto optimal solution selected by the Pareto optimal solution selection step and stored by the Pareto optimal solution storage step to the controller. Control method.
前記個体生成ステップにより生成された個体の情報を目標値に変換する目標値変換ステップと、
前記シミュレーションステップを実行するプロセスシミュレータに、前記目標値変換ステップにより変換された目標値を渡して、当該プロセスシミュレータに対して、前記プラントの動作と前記制御器の動作とをコンピュータシミュレーションすることを指示するシミュレーション指示ステップと、
前記シミュレーション指示ステップによる指示によって前記プロセスシミュレータにより実行されたコンピュータシミュレーションの結果から、前記複数の個体のそれぞれについて前記複数の評価量の値を取得するシミュレーション結果取得ステップと、
前記シミュレーション結果取得ステップにより取得された評価量の値に応じて、前記複数の個体の適応度を導出する適応度導出ステップと、
前記適応度に応じて前記複数の個体の少なくとも2つを選択し、選択した個体に対応する評価量をパレート最適解として採用するパレート最適解求解ステップとを有し、
前記パレート最適解記憶ステップは、前記パレート最適解求解ステップにより得られた複数のパレート最適解と、当該パレート最適解に対応する目標値とを相互に関連付けて記憶媒体に記憶することを特徴とする請求項7に記載のプロセス制御方法。 The Pareto optimal solution derivation step includes an individual generation step of randomly generating a plurality of individuals each including information for specifying the target value;
A target value conversion step of converting the individual information generated by the individual generation step into a target value;
The target value converted by the target value conversion step is passed to the process simulator that executes the simulation step, and the process simulator is instructed to perform computer simulation of the operation of the plant and the operation of the controller. Simulation instruction step to perform,
From the result of the computer simulation executed by the process simulator according to the instruction by the simulation instruction step, a simulation result acquisition step for acquiring the values of the plurality of evaluation amounts for each of the plurality of individuals,
A fitness deriving step for deriving the fitness of the plurality of individuals according to the value of the evaluation amount acquired by the simulation result acquiring step;
Selecting at least two of the plurality of individuals according to the fitness, and adopting a Pareto optimal solution solving step that adopts an evaluation amount corresponding to the selected individual as a Pareto optimal solution,
In the Pareto optimal solution storage step, a plurality of Pareto optimal solutions obtained by the Pareto optimal solution solving step and a target value corresponding to the Pareto optimal solution are correlated and stored in a storage medium. The process control method according to claim 7.
前記シミュレーションステップを実行するプロセスシミュレータに、前記個体生成ステップにより生成された個体を目標値として渡して、当該プロセスシミュレータに対して、前記プラントの動作と前記制御器の動作とをコンピュータシミュレーションすることを指示するシミュレーション指示ステップと、
前記シミュレーション指示ステップによる指示によって前記プロセスシミュレータにより実行されたコンピュータシミュレーションの結果から、前記複数の個体のそれぞれについて前記複数の評価量の値を取得するシミュレーション結果取得ステップと、
前記シミュレーション結果取得ステップにより取得された評価量の値に応じて、前記複数の個体の適応度を導出する適応度導出ステップと、
前記適応度に応じて前記複数の個体の少なくとも2つを選択し、選択した個体に対応する評価量をパレート最適解として採用するパレート最適解求解ステップとを有し、
前記パレート最適解記憶ステップは、前記パレート最適解求解ステップにより得られた複数のパレート最適解と、当該パレート最適解に対応する目標値とを相互に関連付けて記憶媒体に記憶することを特徴とする請求項7に記載のプロセス制御方法。 The Pareto optimal solution derivation step includes an individual generation step of randomly generating a plurality of individuals each including information for specifying the target value;
Passing the individual generated by the individual generation step as a target value to a process simulator for executing the simulation step, and performing computer simulation of the operation of the plant and the operation of the controller to the process simulator. A simulation instruction step for instructing;
From the result of the computer simulation executed by the process simulator according to the instruction by the simulation instruction step, a simulation result acquisition step for acquiring the values of the plurality of evaluation amounts for each of the plurality of individuals,
A fitness deriving step for deriving the fitness of the plurality of individuals according to the value of the evaluation amount acquired by the simulation result acquiring step;
Selecting at least two of the plurality of individuals according to the fitness, and adopting a Pareto optimal solution solving step that adopts an evaluation amount corresponding to the selected individual as a Pareto optimal solution,
In the Pareto optimal solution storage step, a plurality of Pareto optimal solutions obtained by the Pareto optimal solution solving step and a target value corresponding to the Pareto optimal solution are correlated and stored in a storage medium. The process control method according to claim 7.
前記パレート最適解選択ステップは、前記パレート最適解候補表示ステップにより表示された複数のパレート最適解の情報に基づいてオペレータにより指定されたパレート最適解を選択することを特徴とする請求項7〜9の何れか1項に記載のプロセス制御方法。 When it is determined that the operation condition has been changed by the operation condition change determination step, there is a Pareto optimal solution candidate display step for displaying a plurality of Pareto optimal solution information stored in the Pareto optimal solution storage step on a display device. And
10. The Pareto optimal solution selection step selects a Pareto optimal solution designated by an operator based on information on a plurality of Pareto optimal solutions displayed in the Pareto optimal solution candidate display step. The process control method according to any one of the above.
前記評価量に対して前記重み係数導出手段により導出された重み係数の荷重和を、前記パレート最適解記憶ステップにより記憶された複数のパレート最適解のそれぞれについて導出する荷重和導出ステップとを有し、
前記パレート最適解選択ステップは、前記荷重和導出ステップにより導出された重み係数の荷重和が最小となるパレート最適解を選択することを特徴とする請求項7〜9の何れか1項に記載のプロセス制御方法。 When it is determined that the operation condition has been changed by the operation condition change determination step, a weighting factor deriving step for deriving a weighting factor according to the changed operation condition, which is a weighting factor for the evaluation amount;
A load sum deriving step for deriving a weight sum of the weighting factors derived by the weighting factor deriving means for each of the plurality of Pareto optimum solutions stored in the Pareto optimum solution storing step with respect to the evaluation amount. ,
10. The Pareto optimal solution selection step selects a Pareto optimal solution that minimizes the load sum of the weighting coefficients derived by the load sum derivation step. 10. Process control method.
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