JP2015109039A - 制御性能診断装置、および制御性能診断プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】利便性を向上させることができる制御性能診断装置、および制御性能診断プログラムを提供すること。【解決手段】実施形態の制御性能診断装置は、取得部と、第１の算出部と、第２の算出部とを備える。取得部は、制御装置に入力される目標値と、前記制御装置が制御する対象設備において計測された計測値と、前記目標値および前記計測値に基づいて前記制御装置が出力する操作量とを取得する。第１の算出部は、前記取得部により取得された目標値、計測値、および操作量に基づいて、前記制御装置の速応性を示す第１の指標値を算出する。第２の算出部は、前記第１の指標値を反映した前記制御装置の外乱抑制特性を示す第２の指標値を算出する。【選択図】図４

Description

本発明の実施形態は、制御性能診断装置、および制御性能診断プログラムに関する。

フィードバック制御の性能が、省エネ・省コストやリスク回避に非常に重要な役割を果たしていることが再認識されるようになっている。これに関連し、制御パラメータの調整実施前に、ＰＩＤ制御を行う制御装置の制御性能を診断するＰＩＤコントローラのチューニング装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１０−０４９３９２号公報

従来の技術は、制御装置の速応性を示す指標値（例えば、制御分野における「むだ時間」）が既知であることを前提としているため、この指標値が既知でない制御装置には適用することができず、利便性が低かった。

本発明が解決しようとする課題は、利便性を向上させることができる制御性能診断装置、および制御性能診断プログラムを提供することである。

実施形態の制御性能診断装置は、取得部と、第１の算出部と、第２の算出部とを備える。取得部は、制御装置に入力される目標値と、前記制御装置が制御する対象設備において計測された計測値と、前記目標値および前記計測値に基づいて前記制御装置が出力する操作量とを取得する。第１の算出部は、前記取得部により取得された目標値、計測値、および操作量に基づいて、前記制御装置の速応性を示す第１の指標値を算出する。第２の算出部は、前記第１の指標値を反映した前記制御装置の外乱抑制特性を示す第２の指標値を算出する。

ＰＩＤ制御によりある物理量を一定値に保つ様に制御した場合の実際の制御応答のイメージを示す図である。 第１実施形態に係る制御性能診断装置１の利用環境の一例を示す図である。 制御性能診断装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。 制御性能診断装置１の機能構成の一例を示す図である。 データベース２０に格納される情報を模式的に示す図である。 制御性能診断装置２の機能構成の一例を示す図である。 式（６）に対応する関数ｇ（τ）の変化を示す図である。 制御性能診断装置３の機能構成の一例を示す図である。 式（１０）に対応する関数ｈ（σ^２ _ｙ）の変化を示す図である。 制御性能診断装置４の機能構成の一例を示す図である。 第４実施形態に係る制御性能比較部４１により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 制御性能診断装置５の機能構成の一例を示す図である。 制御性能診断装置６の機能構成の一例を示す図である。 端末装置７０において表示されるグラフの一例を示す図である。

以下、図面を参照し、制御性能診断装置、および制御性能診断プログラムの実施形態について説明する。
＜はじめに＞
下水処理プロセス、汚泥消化プロセス、浄水プロセス、給配水プロセスなどの水処理/水運用プロセスや石油化学プロセス、あるいは半導体製造プロセスなどのプロセスの運転管理では、プロセスの所定目標性能を達成した上で、リスクを回避し省エネ・省コストに繋がる運用が求められている。

これらのプロセスを運用するシステムは、例えば、数理的な手法を用いた計画系や支援系のいわゆる上位のシステム（計画サーバ、支援サーバ）と、フィードバック制御を行う下位のシステム（ローカルシステム）とで構成されている。下位のシステムは、上位のシステムから自動的に、或いは上位のシステムを参照した人を介して設定される物理量（流量、圧力、水質、風量、温度、液位など）の目標値ＳＶ（Set Variable）に、対象となる物理量の計測値ＰＶ（Process Variable）を追従させる様に、バルブやポンプなどの操作量ＭＶ（Manipulate Variable）を制御する。

従来、省エネ・省コストやリスク回避を実現する機能は、主に上位系のシステム、場合によっては運転管理よりも上位の経営・管理のレベルで分担すべきものとして扱われることが多かった。そして、最下位に位置づけられるフィードバック制御は、上位からの指示（目標値ＳＶ）に従う様に動作することが主なミッションと考えられる傾向があった。

しかし、近年、この最下位に位置づけられるフィードバック制御の性能が、省エネ・省コストやリスク回避に非常に重要な役割を果たしていることが再認識されるようになり、なかでも、プロセス産業分野で用いられるフィードバック制御の９０％以上を占めるＰＩＤ制御の性能監視と調整に多くの興味が集まる様になっている。

ＰＩＤ制御（フィードバック制御）の制御性能と、省エネ・省コストおよびリスク回避との関係を、図１を用いて説明する。図１は、ＰＩＤ制御によりある物理量を一定値に保つ様に制御した場合の実際の制御応答のイメージを示す図である。図１の左側の図は、ＰＩＤ制御の制御パラメータ（比例ゲイン、積分ゲイン（あるいは積分時間）、微分ゲイン（あるいは微分時間））を調整する前の溶存酸素濃度の変化の一例を示し、右側の図は、制御パラメータの調整後の溶存酸素濃度の変化の一例を示す。フィードバック制御の対象となる物理量は、圧力、温度、流量など如何なるものであってもよいが、ここでは、下水処理プロセスにおける反応槽の溶存酸素濃度（ＤＯ濃度）を計測値ＰＶ、空気供給量（曝気量）を操作量ＭＶとしたことを想定している。また、この場合の目標値ＳＶとして、溶存酸素濃度を１［ｍｇ／Ｌ］と設定している。

ここで、下水処理プロセスでは、微生物の活動（代謝）を利用して下水中の有機物などを分解するために、曝気と呼ばれる空気供給を行っており、曝気に必要な電力は下水処理場の日常運用で用いる電力の４０［％］以上となる場合がある。そのため、できる限り空気供給量を少なくしたいが、少なくしすぎると微生物の活動に必要な空気供給を行えず、結果として下水処理による放流水質が悪化する。図１の左側の図のように、フィードバック制御が十分にうまく動作していない場合には、目標値である１［ｍｇ／Ｌ］に対し、実際には０［ｍｇ／Ｌ］となってしまっている箇所が多数見受けられる。溶存酸素濃度が０［ｍｇ／Ｌ］になることは、微生物が活動できないことを意味するので、結果として放流水質が悪化することが懸念される。更に、左側の図では、溶存酸素濃度が２［ｍｇ／Ｌ］を超える様な場所が認められるが、ある一定以上の溶存酸素濃度を維持できれば、十分に放流水質を維持することができるため、高い溶存酸素濃度を維持することは、曝気風量とそれに伴う電力を浪費していることになる。このようにフィードバック制御が十分に調整されていないと、放流水質を悪化させるリスクと電力を浪費するコスト増加を引き起こすことになる。

一方、図１の右側の図（実線部）は、目標値をラインＬ１で示す１［ｍｇ／Ｌ］に維持して制御パラメータを調整した場合の溶存酸素濃度の変化の一例を示す。制御パラメータが十分に調整されると、溶存酸素濃度を０．８［ｍｇ／Ｌ］〜１．２［ｍｇ／Ｌ］程度の変動に抑えることができるため、放流水質悪化のリスクと電力コスト増加を共に抑制することができる。更に、溶存酸素濃度の変動を抑えることができる制御状態では、目標値ＳＶを低下させることも可能となる。図１の右側の図の破線は、目標値ＳＶを１．０［ｍｇ／Ｌ］から０．５［ｍｇ／Ｌ］まで低下させた場合の溶存酸素濃度の変化の一例を示す。本図の場合、目標値ＳＶを０．５［ｍｇ／Ｌ］まで低下させても、溶存酸素濃度が０［ｍｇ／Ｌ］になることは無く、放流水質悪化リスクを回避することができる。目標値ＳＶを低下させると、曝気に必要な電力消費を低減することができる。このように、制御パラメータを十分に調整すると、目標値ＳＶの自由度を向上させることができる。この結果、制御結果が悪化するリスクを回避しながら電力コストを低減することも可能となる場合がある。

＜第１実施形態＞
図２は、第１実施形態に係る制御性能診断装置１の利用環境の一例を示す図である。制御性能診断装置１は、例えば、インターネット等のネットワークＮＷを介して、プラント５０を制御するコントローラ６０や、調整員８０が使用する端末装置７０に接続される。なお、端末装置７０は、制御性能診断装置１またはコントローラ６０に統合されてもよく、コントローラ６０は、制御性能診断装置１を内蔵するものであってもよい。また、制御性能診断装置１、コントローラ６０、端末装置７０の全てが統合されて１つのコンピュータ装置として構成されてもよい。

プラント５０は、コントローラ６０によるフィードバック制御の対象となる施設の一例である。本実施形態では、フィードバック制御の一例として、コントローラ６０は、ＰＩＤ制御を行うものとする。ＰＩＤ制御が行われる施設としては、下水処理場、浄水場、送配水場、海水淡水化処理場などの水処理/水運用施設、焼却場、石油化学工場、半導体製造工場など、種々のものが挙げられる。コントローラ６０は、基本的には、プラント５０において計測される計測値ＰＶが、端末装置７０等から入力される目標値ＳＶに近づくように、操作量ＭＶを調整する。コントローラ６０は、プラント５０が、例えば、下水処理場にて曝気風量制御を行うものである場合には、前述したように溶存酸素濃度（ＤＯ濃度）を計測値ＰＶとし、これが目標値ＳＶ（例えば１［ｍｇ／Ｌ］）に近づくように、操作量ＭＶである空気供給量（曝気量）を調整する。また、コントローラ６０は、プラント５０が浄水場である場合には、例えば凝集剤や次亜塩素酸などの薬品注入制御を行い、プラント５０が送配水場である場合には、例えば送配水ポンプの圧力制御や流量制御を行う。また、コントローラ６０は、プラント５０が海水淡水化処理場である場合には、例えば膜処理プロセスに用いる高圧ポンプの圧力制御を行い、プラント５０が焼却場である場合には、例えば温度制御を行う。

コントローラ６０は、プラント５０におけるフィードバック制御の対象となるプロセス毎に、複数系統設けられてよい。各系統のコントローラ６０に入力される目標値ＳＶ、コントローラ６０が出力する操作量ＭＶ、およびプラント５０において計測される計測値ＰＶは、ネットワークＮＷを介して制御性能診断装置１に送信される。

制御性能診断装置１は、受信した目標値ＳＶ、操作量ＭＶ、計測値ＰＶをデータベース２０（後述）に蓄積しておき、それらの情報に基づいて、コントローラ６０の制御性能を診断し、ネットワークＮＷを介して診断結果を端末装置７０に送信する。コントローラ６０の制御性能とは、例えば、ＰＩＤ制御の各項（比例項、積分項、および微分項）に乗算される係数（ＰＩＤパラメータ）が適切であれば向上し、不適切であれば低下する性質を有している。これらのＰＩＤパラメータを適切に設定するには、熟練者の技術を要する場合がある。また、仮にプラント５０の初期稼働状態においてＰＩＤパラメータが適切に設定されていたとしても、その後のプラント５０における部品の摩耗等によって、ＰＩＤパラメータが適切でなくなっていく場合がある（コントローラ６０の性能低下）。制御性能診断装置１が、ＰＩＤパラメータが適切に設定されているかどうかを診断して診断結果を端末装置７０に送信することにより、端末装置７０を使用する調整員８０は、ＰＩＤパラメータを適切に調整することができる。以下、このような機能を有する制御性能診断装置１の構成および処理の内容について説明する。

図３は、制御性能診断装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。制御性能診断装置１は、例えば、演算処理等を行うＣＰＵ１０（Central Processing Unit）と、プログラムが展開されたりワーキングメモリとして用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）１１と、ブートプログラム等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）１２とを備える。また、制御性能診断装置１は、可搬型記憶装置に格納されたプログラムやデータを読み取るドライブ部１３と、ＣＰＵ１０が実行するプログラムを格納するフラッシュメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の補助記憶部１４と、マウスやキーボード、タッチパネル、表示装置等を含む入出力部１５と、ネットワークＮＷを介した通信を行う通信部１６とを行う。ＣＰＵ１０が実行するプログラムは、ドライブ部１３によって可搬型記憶装置から読み取られ、補助記憶部１４等に格納されてもよいし、ネットワークＮＷを介して他のコンピュータからダウンロードされてもよい。また、ＣＰＵ１０が実行するプログラムは、制御性能診断装置１の出荷時に、予め補助記憶部１４等に格納されていてもよい。

図４は、制御性能診断装置１の機能構成の一例を示す図である。制御性能診断装置１は、データベース２０と、むだ時間推定部３０と、最小分散指標値算出部３２とを備える。データベース２０は、例えば補助記憶部１４上に設定される。通信部１６により受信された目標値ＳＶ、操作量ＭＶ、計測値ＰＶは、例えば、コントローラ６０毎、受信時刻毎に、互いに対応付けられてデータベース２０に格納される。図５は、データベース２０に格納される情報を模式的に示す図である。

むだ時間推定部３０および最小分散指標値算出部３２は、例えば、ＣＰＵ１０が補助記憶部１４等に格納されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）により実現されてもよいし、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェア機能部であってもよい。

むだ時間推定部３０は、コントローラ６０の速応性を示す指標値の一例である、むだ時間τを推定する。むだ時間推定部３０は、例えば、データベース２０に格納された情報に対して、時刻をずらしながら操作量ＭＶと計測値ＰＶの相関を計算し、相関が最も大きくなる時刻のずれに相当する時間を、むだ時間τとして算出する。また、むだ時間推定部３０は、操作量ＭＶと計測値ＰＶに基づいてコントローラ６０が制御するプロセスの数理モデルを推定し、むだ時間τを推定してもよい。

最小分散指標値算出部３２は、むだ時間τに依存する指標値であって、コントローラ６０の外乱抑制特性を示す最小分散指標値η（τ）を算出する。最小分散指標値η（τ）は、式（１）で表される。式中、σ^２ _ｍｖ（τ）は、計測値ＰＶの最小分散である。また、σ^２ _ｙは、計測値ＰＶの実際の分散である。最小分散σ^２ _ｍｖ（τ）は、外乱が白色雑音ａから駆動されると仮定した際の白色雑音ａから計測値ＰＶまでの伝達関数Ｄをシフト演算子ｑ^−１を用いて式（２）のように展開した係数１、ｆ_１、ｆ_２、‥の２乗の和を、白色雑音ａの標準偏差σ_ａに乗算することで求められる（式（３））。
η（τ）＝σ^２ _ｍｖ（τ）／σ^２ _ｙ ‥（１）
Ｄ（ｑ^−１）＝１＋ｆ_１ｑ^―１＋‥＋ｆ_τｗ^―τ＋ｆ_τ＋１ｑ^{―（τ＋１）}＋‥ ‥（２）
σ^２ _ｍｖ（τ）＝（１＋ｆ_１ ^２＋‥＋ｆ_τ ^２）・σ_ａ ‥（３）

最小分散σ^２ _ｍｖ（τ）は、コントローラ６０の特性に依存しない値であり、計測値ＰＶの分散σ^２ _ｙがとり得る最小の値である。従って、第１実施形態における最小分散指標値η（τ）は、おおむね０〜１の間の値を示し、１に近い程、コントローラ６０の性能が高い（ＰＩＤパラメータが適切である）と判断することができる。

本実施形態の制御性能診断装置１は、むだ時間τおよび最小分散指標値η（τ）を、通信部１６およびネットワークＮＷを介して端末装置７０に送信する。また、制御性能診断装置１は、最小分散指標値η（τ）のみを端末装置７０に送信してもよい。これによって、端末装置７０を使用する調整員８０は、コントローラ６０の現在の性能を正確に把握することができる。従来の技術では、むだ時間τを既知の値として、制御装置の性能を診断していた。このため、むだ時間τが既知でない制御装置に適用するのは困難であった。仮に人が手動でむだ時間τを求める場合、何度もシミュレーションや実験等を行う必要が生じ、時間的コストが大きかった。

これに対し、本実施形態の制御性能診断装置１によれば、コントローラ６０に入力される目標値ＳＶと、プラント５０において計測された計測値ＰＶと、目標値ＳＶおよび計測値ＰＶに基づいてコントローラ６０が出力する操作量ＭＶとを、通信部１６によって取得し、目標値ＳＶ、計測値ＰＶ、および操作量ＭＶに基づいて、コントローラ６０の速応性を示す指標値（むだ時間τ）と、速応性を示す指標値を反映したコントローラ６０の外乱抑制特性を示す最小分散指標値η（τ）とを算出するため、利便性を高めることができる。

なお、第１実施形態では、「分散」を用いて最小分散指標値η（τ）を求めるものとしたが、「分散」に代えて「標準偏差」や「中央値絶対偏差」など、他の種類の「ちらばりを示す値」を用いてもよい。第２実施形態以降についても同様である。

＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態に係る制御性能診断装置２について説明する。利用環境、ハードウェア構成、データベース２０に格納される情報については、第１実施形態と共通するため、図２、４、５および関連する説明を援用し、重複した説明は省略する。

図６は、制御性能診断装置２の機能構成の一例を示す図である。制御性能診断装置２は、例えば、第１実施形態の制御性能診断装置１が有する機能構成に加えて、統合指標値算出部３４を備える。統合指標値算出部３４は、むだ時間τと、最小分散指標値η（τ）と、予め設定された許容値（許容むだ時間τ_ｐ）に基づいて、統合指標値ｆ１を算出する。統合指標値ｆ１は、例えば、式（４）で表される。式中、αおよびβは、任意に変更可能な係数である。統合指標値算出部３４は、αを大きく設定することで、速応性を重視した統合指標値ｆ１を算出することができ、βを大きく設定することで、外乱抑制特性を重視した統合指標値ｆ１を算出することができる。許容むだ時間τ_ｐ、係数αおよびβは、例えば端末装置７０において設定を受け付け、ネットワークＮＷを介して制御性能診断装置１に入力されるようにしてよい。
ｆ１＝α・（τ_ｐ／τ）＋β・η（τ） ‥（４）

また、統合指標値算出部３４は、式（４）中のτ_ｐ／τを、関数ｇ（τ）で置換して、統合指標値ｆ１を算出してもよい（式（５）参照）。関数ｇ（τ）は、例えば式（６）で表される。図７は、式（６）に対応する関数ｇ（τ）の変化を示す図である。前述したように、最小分散指標値η（τ）は、おおむね０〜１の間の値を示すため、関数ｇ（τ）と最小分散指標値η（τ）との間で整合をとることができ、係数α、βの設定を直感的に行うことが可能となる。
ｆ１＝α・ｇ（τ）＋β・η（τ） ‥（５）
ｇ（τ）＝τ_ｐ／τ （τ＞τ_ｐ）
１ （τ≦τ_ｐ） ‥（６）

また、統合指標値算出部３４は、むだ時間τを許容むだ時間τ_ｐ以下にする必要性が高い場合には、式（７）のように２値でｇ（τ）を求めてもよい。
ｇ（τ）＝０ （τ＞τ_ｐ）
１ （τ≦τ_ｐ） ‥（７）

本実施形態の制御性能診断装置２は、むだ時間τ、最小分散指標値η（τ）、および統合指標値ｆ１を、通信部１６およびネットワークＮＷを介して端末装置７０に送信する。また、制御性能診断装置２は、統合指標値ｆ１のみを端末装置７０に送信してもよい。これによって、端末装置７０を使用する調整員８０は、コントローラ６０の現在の性能を正確に把握することができる。また、調整員８０は、むだ時間τと、最小分散指標値η（τ）または関数ｇ（τ）と、という二つの指標値を統合した統合指標値ｆ１を確認することで、より簡易にコントローラ６０の現在の性能を把握することができる。

本実施形態の制御性能診断装置２によれば、コントローラ６０に入力される目標値ＳＶと、プラント５０において計測された計測値ＰＶと、目標値ＳＶおよび計測値ＰＶに基づいてコントローラ６０が出力する操作量ＭＶとを、通信部１６によって取得し、目標値ＳＶ、計測値ＰＶ、および操作量ＭＶに基づいて、コントローラ６０の速応性を示す指標値（むだ時間τ）と、速応性を示す指標値を反映したコントローラ６０の外乱抑制特性を示す最小分散指標値η（τ）と、これらの双方と許容むだ時間τ_ｐを反映させた統合指標値ｆ１とを算出するため、利便性を高めることができる。また、より簡易にコントローラ６０の現在の性能を観者に把握させることができる。

また、本実施形態の制御性能診断装置２によれば、許容むだ時間τ_ｐ、係数αおよびβを任意に設定することができるため、調整員８０などのユーザのニーズに応じた統合指標値ｆ１を算出して提供することができる。

＜第３実施形態＞
以下、第３実施形態に係る制御性能診断装置３について説明する。利用環境、ハードウェア構成、データベース２０に格納される情報については、第１実施形態と共通するため、図２、４、５および関連する説明を援用し、重複した説明は省略する。

図８は、制御性能診断装置３の機能構成の一例を示す図である。制御性能診断装置３は、例えば、第１実施形態の制御性能診断装置１が有する機能構成に加えて、統合指標値算出部３６を備える。統合指標値算出部３６は、むだ時間τと、計測値ＰＶと、予め設定された許容値（許容分散σ^２ _ｐｙ）とに基づいて、統合指標値ｆ２を算出する。統合指標値ｆ２は、例えば、式（８）で表される。式中、σ^２ _ｙは、計測値ＰＶの分散であり、例えば統合指標値算出部３６自身が計算する値である。また、αおよびβは、任意に変更可能な係数である。統合指標値ｆ２は、コントローラ６０の外乱抑制特性を示す指標値の一例である。統合指標値算出部３６は、αを大きく設定することで、速応性を重視した統合指標値ｆ２を算出することができ、βを大きく設定することで、外乱抑制特性を重視した統合指標値ｆ２を算出することができる。許容分散σ^２ _ｐｙ、係数αおよびβは、例えば端末装置７０において設定を受け付け、ネットワークＮＷを介して制御性能診断装置１に入力されるようにしてよい。
ｆ＝α・（τ_ｐ／τ）＋β・（σ^２ _ｐｙ／σ^２ _ｙ）（τ） ‥（８）

また、統合指標値算出部３６は、式（８）中のσ^２ _ｐｙ／σ^２ _ｙを、関数ｈ（σ^２ _ｙ）で置換して、統合指標値ｆ２を算出してもよい（式（９）参照）。関数ｈ（σ^２ _ｙ）は、例えば式（１０）で表される。図９は、式（１０）に対応する関数ｈ（σ^２ _ｙ）の変化を示す図である。
ｆ２＝α・（τ_ｐ／τ）＋β・ｈ（σ^２ _ｙ） ‥（９）
ｈ（σ^２ _ｙ）＝σ^２ _ｐｙ／σ^２ _ｙ （σ^２ _ｙ＞σ^２ _ｐｙ）
１ （σ^２ _ｙ≦σ^２ _ｐｙ） ‥（１０）

また、統合指標値算出部３６は、分散σ^２ _ｙを許容分散σ^２ _ｐｙ以下にする必要性が高い場合には、式（１１）のように２値でｈ（σ^２ _ｙ）を求めてもよい。更に、統合指標値算出部３６は、式（９）中のτ_ｐ／τを、第２実施形態において説明したいずれかのｇ（τ）で置換してもよい（式（１２）参照）。こうすれば、関数ｇ（τ）と関数ｈ（σ^２ _ｙ）が共に０〜１の間の値を示すため、これらの間で整合をとることができ、係数α、βの設定を直感的に行うことが可能となる。
ｈ（σ^２ _ｙ）＝０ （σ^２ _ｙ＞σ^２ _ｐｙ）
１ （σ^２ _ｙ≦σ^２ _ｐｙ） ‥（１１）
ｆ２＝α・ｇ（τ）＋β・ｈ（σ^２ _ｙ） ‥（１２）

本実施形態の制御性能診断装置３は、むだ時間τおよび統合指標値ｆ２を、通信部１６およびネットワークＮＷを介して端末装置７０に送信する。また、制御性能診断装置３は、統合指標値ｆ２のみを端末装置７０に送信してもよい。これによって、端末装置７０を使用する調整員８０は、コントローラ６０の現在の性能を正確に把握することができる。また、調整員８０は、むだ時間τと、分散比σ^２ _ｐｙ／σ^２ _ｙまたは関数ｈ（σ^２ _ｙ）と、という二つの指標値を統合した統合指標値ｆ２を確認することで、より簡易にコントローラ６０の現在の性能を把握することができる。

本実施形態の制御性能診断装置３によれば、コントローラ６０に入力される目標値ＳＶと、プラント５０において計測された計測値ＰＶと、目標値ＳＶおよび計測値ＰＶに基づいてコントローラ６０が出力する操作量ＭＶとを、通信部１６によって取得し、目標値ＳＶ、計測値ＰＶ、および操作量ＭＶに基づいて、コントローラ６０の速応性を示す指標値（むだ時間τ）と、むだ時間τと許容分散σ^２ _ｐｙを反映させた統合指標値ｆ２とを算出するため、利便性を高めることができる。また、より簡易にコントローラ６０の現在の性能を観者に把握させることができる。

また、本実施形態の制御性能診断装置３によれば、許容分散σ^２ _ｐｙ、係数αおよびβを任意に設定することができるため、調整員８０などのユーザのニーズに応じた統合指標値ｆ２を算出して提供することができる。

＜第４実施形態＞
以下、第４実施形態に係る制御性能診断装置４について説明する。利用環境、ハードウェア構成、データベース２０に格納される情報については、第１実施形態と共通するため、図２、４、５および関連する説明を援用し、重複した説明は省略する。

図１０は、制御性能診断装置４の機能構成の一例を示す図である。制御性能診断装置４は、例えば、制御性能診断部４０―１、４０―２、‥４０―ｎ（ｎはコントローラ６０の数）と、制御性能比較部４１とを備える。以下、いずれの制御性能診断部であるかを区別しないときは、単に制御性能診断部４０と表記する。

制御性能診断部４０は、第１実施形態におけるデータベース２０、むだ時間推定部３０、および最小分散指標値算出部３２と同等の機能を有する。制御性能診断部４０は、性能診断を担当するコントローラ６０について、むだ時間τと最小分散指標値η（τ）を算出して通信部１６に出力する。また、制御性能診断部４０は、性能診断を担当するコントローラ６０について、むだ時間τと最小分散指標値η（τ）を算出する過程で得られる最小分散σ^２ _ｍｖ（τ）を、制御性能比較部４１に出力する。また、制御性能診断部４０は、これらと同等の性質を有する他の種類の値を出力してもよい。

制御性能比較部４１は、制御性能診断部４０から入力されたむだ時間τと最小分散σ^２ _ｍｖ（τ）に基づいて、各系列の制御性能を比較し、比較結果に基づいて改善提案情報を生成して出力する。ここで、「系列」とは、ｎ個のコントローラ６０―１、６０―２、‥、６０―ｎが存在するものとして、各コントローラ６０と、そのコントローラ６０が制御を担当するプラント５０内のプロセスとを一組にしたものである。

ここで、例えば、水処理プラントなどでは、同じ処理プロセスを系列として、並列に並べ、需要量あるいは供給量に応じて使用する系列を増減させたり、メンテナンス中の系列の予備系列として稼働させたりするなどの運用をするため、処理プロセスが同じ系列が、複数存在する場合がある。複数系列間で同じコントローラ、同じ制御パラメータを使用している場合、処理のプロセスが同じであれば、同様の制御応答があり、制御性能指標も同程度となるはずである。なお、同じ処理プロセスであっても、設備機器の更新の都合などにより、プロセス内のセンサやアクチュエータの位置や種類は、異なっている場合がある。

制御性能比較部４１は、処理プロセスが同じ系列について、むだ時間τを比較することで、系列のセンサの位置の変更を促す改善提案情報を、通信部１６を介して端末装置７０に出力する。端末装置７０では、受信した改善提案情報を、表示装置等により調整員８０に提示する。むだ時間τには、プロセスのむだ時間とともにコントローラ６０のむだ時間が含まれているため、仮にコントローラ６０の制御パラメータが同じであれば、処理プロセスが同じ系列と比較してむだ時間τが長いことは、プロセスのむだ時間が長いことを示しているからである。プロセスのむだ時間には、特にセンサの設置位置が影響するため、処理プロセスが同じ系列と同様のセンサ位置の配置にすることで、該当する系列のプロセスを改善することができる。

また、制御性能比較部４１は、処理プロセスが同じ系列について、他の系列とのむだ時間τの差が一定範囲内に収まり、且つ最小分散σ^２ _ｍｖ（τ）が他の系列に比して大きい場合には、センサやアクチュエータの種類、型式の変更、或いはセンサの校正、アクチュエータのメンテナンスを促す改善提案情報を、通信部１６を介して端末装置７０に出力する。最小分散σ^２ _ｍｖ（τ）が大きい場合、センサの設置位置ではなく、センサやアクチュエータの種類や型式が、最小分散σ^２ _ｍｖ（τ）の小さい系列に設置されているものに比べ、制御に不向きであることを示しているからである。これによって、該当する系列のプロセスを改善することができる。

図１１は、第４実施形態に係る制御性能比較部４１により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、制御性能比較部４１は、各制御性能診断部４０から入力された情報から、同じ処理プロセスの系列の情報を抽出する（ステップＳ１００）。次に、制御性能比較部４１は、ステップＳ１０２〜Ｓ１０８の処理を、抽出した系列毎に実行する。

制御性能比較部４１は、今回のループ処理で対象とする系列のむだ時間τが他の系列と比較して大きいか否かを判定する（ステップＳ１０２）。制御性能比較部４１は、例えば、対象とする系列以外の系列のむだ時間τの平均値や中央値と比較して、対象とする系列のむだ時間τが第１の閾値以上大きいか否かを判定する。むだ時間τが他の系列と比較して大きい場合、センサの位置を変更することを促す改善提案情報を出力する（ステップＳ１０４）。

むだ時間τが他の系列と比較して大きくない場合、制御性能比較部４１は、対象とする系列のむだ時間τが他の系列と同程度であり、且つ最小分散σ^２ _ｍｖ（τ）が他の系列と比較して大きいか否かを判定する（ステップＳ１０６）。制御性能比較部４１は、例えば、対象とする系列以外の系列のむだ時間τの平均値や中央値と、対象とする系列のむだ時間τとの差分が第２の閾値以内に収まっており、且つ、対象とする系列以外の系列の最小分散σ^２ _ｍｖ（τ）の平均値や中央値と比較して、対象とする系列の最小分散σ^２ _ｍｖ（τ）が第３の閾値以上大きいか否かを判定する。むだ時間τが他の系列と同程度であり、且つ最小分散σ^２ _ｍｖ（τ）が他の系列と比較して大きい場合、制御性能比較部４１は、センサ・アクチュエータの種類・形式の変更、または校正・メンテナンスを行うことを促す改善提案を出力する（ステップＳ１０８）。なお、ステップＳ１０２とＳ１０６のいずれにおいても否定的な判定を得た場合、制御性能比較部４１は、対象とする系列についての改善提案を出力せず、次の系列の処理に移行する。

以上説明した本実施形態の制御性能診断装置４によれば、第１実施形態と同様の効果を奏するのに加え、制御性能が低下している理由を系列間で比較し、適切な改善提案を出力することができる。この結果、各系列のプロセスを改善することができる。

＜第５実施形態＞
以下、第５実施形態に係る制御性能診断装置５について説明する。利用環境、ハードウェア構成、データベース２０に格納される情報については、第１実施形態と共通するため、図２、４、５および関連する説明を援用し、重複した説明は省略する。

図１２は、制御性能診断装置５の機能構成の一例を示す図である。制御性能診断装置５は、例えば、制御性能診断部４２と、診断結果データベース４３と、変更前後比較部４４とを備える。

制御性能診断部４２は、（１）第１実施形態におけるデータベース２０、むだ時間推定部３０、および最小分散指標値算出部３２、（２）第２実施形態におけるデータベース２０、むだ時間推定部３０、最小分散指標値算出部３２、および統合指標値算出部３４、（３）第３実施形態におけるデータベース２０、むだ時間推定部３０、および統合指標値算出部３６のうち、いずれかと同等の機能を有する。すなわち、制御性能診断部４２は、（１）むだ時間τおよび最小分散指標値η（τ）、（２）むだ時間τおよび統合指標値ｆ１、（３）むだ時間τおよび統合指標値ｆ２のうち、いずれかの組を出力する。また、制御性能診断部４２は、これらと同等の性質を有する他の種類の値を出力してもよい。以下、最小分散指標値η（τ）、統合指標値ｆ１、統合指標値ｆ２を区別せずに、単に「指標値」と称する。

制御性能診断部４２が出力したむだ時間τおよび指標値は、診断結果データベース４３に書き込まれる。また、本実施形態における通信部１６は、コントローラ６０からＰＩＤ係数等の制御パラメータを受信する。制御パラメータは、むだ時間τおよび指標値と共に、実際に制御が行われた時刻に対応付けられて診断結果データベース４３に格納される。

変更前後比較部４４は、診断結果データベース４３に格納された情報を参照し、制御パラメータが変更されたタイミングを抽出する。そして、制御パラメータが変更された前後における、むだ時間τおよび指標値に基づいて、制御パラメータの変更前後の制御性能を比較し、比較結果に基づいて改善提案情報を生成して出力する。

一般には、制御パラメータの調整が上手く機能していれば、むだ時間τも指標値も改善されることが期待される。ここで、むだ時間τの改善が指標値の改善に比して相対的に小さい場合、むだ時間τ（プロセスのむだ時間＋コントローラ６０のむだ時間）のうち、コントローラ６０のむだ時間が相対的に小さい可能性がある。従って、変更前後比較部４４は、制御パラメータの変更前後において、むだ時間τの改善が相対的に小さい場合には、例えば、センサの位置を変更することを促す改善提案情報を出力する。なお、変更前後比較部４４は、むだ時間τの改善の絶対値が小さい場合にも、センサの位置を変更することを促す改善提案情報を出力してよい。

以上説明した本実施形態の制御性能診断装置５によれば、第１〜第３実施形態と同様の効果を奏するのに加え、むだ時間τの相対的な改善程度に基づいて、コントローラ６０の制御性能に依存しない改善点を抽出し、適切な改善提案を出力することができる。この結果、各系列のプロセスを改善することができる。

＜第６実施形態＞
以下、第６実施形態に係る制御性能診断装置６について説明する。利用環境、ハードウェア構成、データベース２０に格納される情報については、第１実施形態と共通するため、図２、４、５および関連する説明を援用し、重複した説明は省略する。

図１３は、制御性能診断装置６の機能構成の一例を示す図である。制御性能診断装置６は、むだ時間毎指標値算出部４５と、特徴可視化部４６とを備える。むだ時間毎指標値算出部４５は、例えば、所定の範囲内において適切な区切りで値をずらしながら、仮想的なむだ時間を複数設定し、設定したむだ時間毎に、最小分散指標値η（τ）、統合指標値ｆ１、統合指標値ｆ２のいずれかを算出する。

特徴可視化部４６は、むだ時間毎指標値算出部４５により算出されたむだ時間τと指標値との組み合わせを、端末装置７０においてグラフとして表示させるための情報を生成する。図１４は、端末装置７０において表示されるグラフの一例を示す図である。特徴可視化部４６が生成する情報は、単なる数値のテーブルデータであってもよいし、端末装置７０においてＷｅｂブラウザに表示させるための画像ファイル等であってもよい。

調整員８０は、図１４に例示したグラフの傾きや相関を見ることで、プロセスの特徴を把握することができる。グラフの傾きが大きい場合は、むだ時間の変化が指標値に及ぼす影響が大きいため、プロセスのむだ時間を短くすることで、外乱抑制特性を改善する効果が大きいといえる。この場合は、センサの設置位置を変更し、むだ時間の改善を試すことで、プロセス自体の外乱抑制特性を改善することができる。このように、むだ時間τと指標値との関係を評価することで、制御パラメータの診断だけでなく、プロセスの改善方法を調整員８０に提示することができ、制御の性能を抜本的に改善することが可能となる。また、調整員８０が、グラフからプロセスの特徴を把握できる熟練者であれば、第１実施形態１〜第５実施形態と同様に、コントローラ６０の制御性能を調整員８０に評価させることができる。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、制御装置（コントローラ６０）に入力される目標値ＳＶと、制御装置が制御する対象設備（プラント５０）において計測された計測値ＰＶと、目標値ＳＶおよび計測値ＰＶに基づいて制御装置が出力する操作量ＭＶとを通信部１６を介して取得し、目標値ＳＶ、計測値ＰＶ、および操作量ＭＶに基づいて、制御装置の速応性を示す第１の指標値（むだ時間τ）と、第１の指標値を反映した制御装置の外乱抑制特性を示す第２の指標値（最小分散指標値η（τ）、統合指標値ｆ２）とを算出するため、利便性を向上させることができる。

なお、通信部１６が、「取得部」の一例である。また、むだ時間τが「第１の指標値」の一例であり、むだ時間推定部３０が「第１の算出部」の一例である。また、最小分散指標値η（τ）、統合指標値ｆ２が「第２の指標値」の一例であり、最小分散指標値算出部３２、統合指標値算出部３６が「第２の算出部」の一例である。また、統合指標値ｆ１が「第３の指標値」の一例であり、統合指標値算出部３４が「第３の算出部」の一例である。また、許容分散σ^２ _ｙが「計測値のちらばりを示す値」の一例であり、σ^２ _ｐｙが「計測値のちらばりを示す値に対する許容値」の一例である。また、最小分散σ^２ _ｍｖ（τ）が「第４の指標値」の一例であり、制御性能比較部４１が「性能比較部」の一例である。また、変更前後比較部４４が「前後比較部」の一例であり、むだ時間毎指標値算出部４５が「指標値毎算出部」の一例であり、特徴可視化部４６が「可視化部」の一例である。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１〜６ 制御性能診断装置
２０ データベース
３０ むだ時間推定部
３２ 最小分散指標値算出部
３４ 統合指標値算出部
３６ 統合指標値算出部
４０、４２ 制御性能診断部
４１ 制御性能比較部
４３ 診断結果データベース
４４ 変更前後比較部
４５ むだ時間毎指標値算出部
４６ 特徴可視化部
５０ プラント
６０ コントローラ
７０ 端末装置
８０ 調整員

Claims (8)

1. 制御装置に入力される目標値と、前記制御装置が制御する対象設備において計測された計測値と、前記目標値および前記計測値に基づいて前記制御装置が出力する操作量とを取得する取得部と、
   前記取得部により取得された目標値、計測値、および操作量に基づいて、前記制御装置の速応性を示す第１の指標値を算出する第１の算出部と、
   前記第１の指標値を反映した前記制御装置の外乱抑制特性を示す第２の指標値を算出する第２の算出部と、
   を備える制御性能診断装置。
2. 前記第１の指標値と前記第２の指標値との双方を反映した第３の指標値を算出する第３の算出部を備える、
   請求項１記載の制御性能診断装置。
3. 前記第３の算出部は、前記第１の指標値と、前記第２の指標値と、前記第１の指標値に対する許容値とに基づいて、前記第３の指標値を算出する、
   請求項２記載の制御性能診断装置。
4. 前記第２の算出部は、前記第１の指標値と、前記計測値のちらばりを示す値と、前記計測値のちらばりを示す値に対する許容値と基づいて、前記第２の指標値を算出する、
   請求項１記載の制御性能診断装置。
5. 複数の制御装置に対応する複数組の前記第１の算出部と前記第２の算出部とを備え、
   各組の前記第１の算出部が算出する前記第１の指標値と、各組の前記第２の算出部が前記第２の指標値を算出する過程で得られる第４の指標値とを比較することにより、前記複数の制御装置または前記対象設備に対する改善提案を促す情報を出力する性能比較部を備える、
   請求項１記載の制御性能診断装置。
6. 所定のタイミングの前後において、前記第１の指標値の改善程度と、前記第２の指標値または前記第３の指標値の改善程度とを比較し、前記第１の指標値の改善程度が相対的に小さい場合に、前記制御装置または前記対象設備に対する改善提案を促す情報を出力する前後比較部を備える、
   請求項１から５のうちいずれか１項に記載の制御性能診断装置。
7. 制御装置に入力される目標値と、前記制御装置が制御する対象設備において計測された計測値と、前記目標値および前記計測値に基づいて前記制御装置が出力する操作量とを取得する取得部と、
   値をずらしながら複数設定される、前記制御装置の速応性を示す第１の指標値毎に、前記第１の指標値を反映した前記制御装置の外乱抑制特性を示す第２の指標値を算出する指標値毎算出部と、
   前記指標値毎算出部により算出された前記第１の指標値と前記第２の指標値との組み合わせを可視化するための情報を生成する可視化部と、
   を備える制御性能診断装置。
8. コンピュータに、
   制御装置に入力される目標値と、前記制御装置が制御する対象設備において計測された計測値と、前記目標値および前記計測値に基づいて前記制御装置が出力する操作量とに基づいて、前記制御装置の速応性を示す第１の指標値を算出させ、
   前記第１の指標値を反映した前記制御装置の外乱抑制特性を示す第２の指標値を算出させるための、
   制御性能診断プログラム。

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