JP2015232436A - 蒸気圧縮システムを制御するシステム及び方法 - Google Patents

蒸気圧縮システムを制御するシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

【課題】蒸気圧縮システム(ＶＣＳ)の動作を制御する方法であり、性能出力と被制約出力とを含むＶＣＳの動作の被測定出力の値を求めるシステム及び方法を提供する。【解決手段】ＶＣＳの状態と、制御入力と、被制御出力との間の関係を規定するＶＣＳの推定器モデルを用いて、ＶＣＳの状態を、推定器モデルを用いて予測される出力と被測定出力との間の差が漸近的に０に近づくように求める。ＶＣＳの状態は、ＶＣＳの動作を表す主状態と、ＶＣＳの各被測定出力に及ぼす未知の外乱の影響を表す補助状態とを含む。予測モデルを用いて、被制約出力が制約を満たし、かつ性能出力と設定点値との間の差が漸近的に０に近づくようにＶＣＳの動作を制御するための制御入力が求められる。【選択図】図１

Description

この発明は包括的には蒸気圧縮システムに関し、より詳細には、制約を受ける蒸気圧縮システムの動作を制御することに関する。
例えば、空調装置又はヒートポンプのような蒸気圧縮システム(ＶＣＳ)は多変数システムであり、その主な目的は、屋内空間の温度を調整するために、例えば、低温環境から高温環境まで熱量を動かすことである。ＶＣＳのためのコントローラーは、測定された室温が設定点の室温まで至り、結果として、ＶＣＳによって与えられる冷却エネルギー又は加熱エネルギーが、本明細書において熱負荷と呼ばれる加熱負荷又は冷却負荷と間接的に一致するように制御値を選択する。
ＶＣＳを制御するための種々の従来の方法は、熱負荷を測定することなく、温度を調整するために必要とされる制御入力を決定する。これは、ＶＣＳが様々な環境に設置され、様々な条件下で動作することから、熱負荷を測定することが、更には推定することさえ不可能であるか、又は少なくとも実行するのが難しいためである。したがって、従来の制御方法は、熱負荷をフィードバックコントローラーによって拒否される測定されない外乱と見なす。
従来のフィードバックコントローラーは、反応的に、すなわち、ＶＣＳの状態の変化に反応することによってＶＣＳを制御する。対照的に、フォワード制御法は、予測的に、すなわち、制御されるシステムの状態を予測し、その予測に基づいて制御値を生成することによってシステムを制御する。しかしながら、フォワード制御法を定式化するには、制御されるシステムにおける全ての外乱を正確に予測する必要がある。熱負荷は予測することも、正確に推定することもできないので、フォワード制御法をＶＣＳに適用するのは問題がある。
それゆえ、比例積分(ＰＩ)タイプコントローラーのようなフィードバックコントローラーが、現在、ＶＣＳの動作を制御するための最も一般的なタイプのコントローラーである。例えば、特許文献１及び２を参照されたい。ＰＩコントローラーにおいて、個々の制御入力をそれぞれ用いて、特定のシステム出力を所望の値に制御する。これは、多変数システムの場合に、制御設計者が、ＰＩコントローラーごとに個々の入力−出力対を指定せざるを得ないことを意味する。そのような個々のコントローラーは、ＶＣＳの種々の構成要素の共同作業の最適性を低下させる可能性がある。
ＶＣＳの動作中に、種々の制約が強制されるべきである。例えば、機器の安全のために、或る特定の最大温度及び圧力又は最小温度及び圧力を超えるべきではない。フィードバックコントローラーは、制約を反応的に強制し、すなわち、危険な状況が検出されると、是正措置が講じられる。システムが是正措置によって応答している間に、或る時間にわたって制約違反が生じる可能性があるので、生じる可能性がある違反を考慮に入れるために、是正措置が用いられるしきい値は控えめに選択される。結果として、反応的な制約管理論理を用いるフィードバックコントローラーは、大抵の場合に、制約値から離れた値に性能を低下させるので、最も性能が高い領域を犠牲にする。例えば、特許文献３を参照されたい。
したがって、当該技術分野において、制約を受ける蒸気圧縮システムを効率的に制御するシステム及び方法が必要とされている。
欧州特許出願公開第２４０２６６２号明細書 米国特許第５０７７９８３号明細書 欧州特許第２４６９２０１号明細書
この発明の目的は、動作の熱負荷要件が満たされるように、かつシステムの性能が最適化されるように、蒸気圧縮システム(ＶＣＳ)の動作を制御するシステム及び方法を提供することである。
この発明の更なる目的は、ＶＣＳの動作に関する制約が満たされるように、蒸気圧縮システムを予測的に制御するそのようなシステム及び方法を提供することである。
例えば、モデル予測制御(ＭＰＣ)が、制御されるシステムの動作を記述するコスト関数の反復的な有限計画対象期間最適化に基づき、将来のイベントを予想し、適切な制御措置を講じる能力を有する。この発明の幾つかの実施の形態は、ＭＰＣが、制約の保証された強制を含む、蒸気圧縮システム制御のための魅力的な特性を提供し、制約強制が保証されるので、より積極的な性能を得るためにこの特性を選択できるという認識に基づく。しかしながら、ＭＰＣは、ＶＣＳに関する全ての外乱を正確に予測する必要がある。熱負荷は予測することも正確に推定することもできないので、ＶＣＳにＭＰＣを適用することには問題がある。
ＭＰＣは、その動作中に蒸気圧縮システムの状態を推定する必要があることが更に認識される。残念なことに、最新のＶＣＳは複雑であり、コストがかかることから、その状態を直接測定するのは非現実的である。それゆえ、ＶＣＳのＭＰＣは、制御下でＶＣＳの状態を推定する方法を必要とし、その方法は、一般的に、ＶＣＳに関する熱負荷外乱の測定又は推定を必要とする。しかしながら、熱負荷はＶＣＳの支配的な外乱であり、直接測定することも、正確に推定することもできない。
この発明の幾つかの実施の形態は、状態推定精度を優先させる推定器は不要であるという理解に基づく。雑音を含む測定情報を不明確なモデル情報と組み合わせて、正確な状態推定値を得るのではなく、状態推定精度より出力精度を優先させるように推定器を定式化できる場合には、熱負荷外乱を測定し、他の信号におけるその影響の正確なモデルを得る必要性を回避できると理解される。
具体的には、ＶＣＳとの関連において、測定できない外乱が存在し、モデルが不明確な場合であっても、被予測出力と被測定出力との間の差が漸近的に０に近づくように状態推定器を構成することによって、熱負荷外乱を測定又は予測するのを全く不要にすることができる。これは、予測モデルが不正確になるのを防ぎ、コントローラーによって求められた制御入力がＶＣＳの制御目標を達成するのを確実にする。
例えば、その状態推定器は、経験的な入力−出力挙動を考慮に入れる主状態に加えて、被測定出力と被予測出力との間の不一致を考慮に入れる状態を含むように定式化することができる。この定式化において、推定器は、主物理状態と、推定器出力を被測定出力に至らせる非物理補助状態とを含む。この推定器の目的は、被予測出力を、その被測定値に至らせることである。それゆえ、これらの補助状態は、そうでなければ主状態において考慮に入れられなかった、測定されない熱負荷外乱を含む、全ての外部誤差源の影響を表す。
熱負荷の影響は推定器内の非物理補助状態において考慮に入れられるので、熱負荷を直接測定又はモデル化する必要はない。この手法では、制約強制の恩恵と、蒸気圧縮システムのモデル予測制御の高い性能特性とを実現することができる。
したがって、この発明の１つの実施の形態は、蒸気圧縮システム(ＶＣＳ)の動作を制御する方法を開示する。該方法は、
少なくとも１つの設定点値を受信するのに応じて、前記ＶＣＳの前記動作の被測定出力の値を求めることであって、前記被測定出力は前記設定点値に従って制御される少なくとも１つの性能出力と、前記設定点値から独立した制約を満たすように制御される少なくとも１つの被制約出力とを含むことと、
前記ＶＣＳの状態と、制御入力と、被制約出力との間の関係を規定する前記ＶＣＳの推定器モデルを用いて、前記ＶＣＳの前記状態を、前記推定器モデルを用いて予測される出力と前記被測定出力との間の差が漸近的に０に近づくように求めることであって、前記ＶＣＳの前記状態は、前記ＶＣＳの前記動作を表す主状態と、前記ＶＣＳの各被測定出力に及ぼす未知の外乱の影響を表す補助状態とを含むことと、
前記ＶＣＳの前記状態と、前記制御入力と、前記性能出力及び前記被制約出力と、前記設定点値との間の関係を規定する予測モデルを用いて、前記被制約出力が前記制約を満たし、かつ前記性能出力と前記設定点値との間の差が漸近的に０に近づくように前記ＶＣＳの前記動作を制御するための制御入力を求めることと、
を含む。該方法のステップはプロセッサによって実行される。
別の実施の形態は、蒸気圧縮システム(ＶＣＳ)の動作を制御するコントローラーを開示する。該コントローラーは、
前記ＶＣＳの状態を、前記状態を用いて予測される前記ＶＣＳの前記動作の出力と前記ＶＣＳの前記動作の被測定出力との間の差が漸近的に０に近づくように反復的に求める推定器と、
前記ＶＣＳの前記状態を用いて、前記ＶＣＳの前記動作のための制御入力を求める予測コントローラーと、
を備える。
また別の実施の形態は、蒸気圧縮システム(ＶＣＳ)を開示する。該ＶＣＳは、設定点値に従って環境を制御する１組の構成要素を備え、該１組の構成要素は、
冷媒を圧縮し、送り込むための可変速度を有する圧縮機と、
該ＶＣＳの高圧部分と低圧部分との間で調整可能な圧力降下を与える膨張弁と、
熱交換器であって、該熱交換器を通る空気流量を調整するための変速ファンを有する、熱交換器と、
を含む。また、該ＶＣＳは、
該ＶＣＳの動作の被測定出力の値を求めるセンサーであって、前記被測定出力は、前記設定点値に従って制御される少なくとも１つの性能出力と、前記設定点値から独立した制約を満たすように制御される少なくとも１つの被制約出力とを含む、センサーと、
該ＶＣＳの前記構成要素のうちの少なくとも幾つかの構成要素の動作を制御するコントローラーと、
を備える。前記コントローラーは、
該ＶＣＳの状態を、前記状態を用いて予測される該ＶＣＳの前記動作の出力と該ＶＣＳの前記動作の前記被測定出力との間の差が漸近的に０に近づくように反復的に求める推定器と、
該ＶＣＳの前記構成要素のうちの少なくとも幾つかの構成要素の前記動作のための制御入力を求める予測コントローラーと、
を備える。
定義
この発明の実施の形態を説明する際に、全体を通じて(上記を含む)以下の定義が適用可能である。
「コンピューター」は、構造化された入力を受け入れ、該構造化された入力を所定の規則に従って処理し、処理結果を出力として生成することが可能な任意の装置を指す。コンピューターの例には、コンピューター、汎用コンピューター、スーパーコンピューター、メインフレーム、スーパーミニコンピューター、ミニコンピューター、ワークステーション、マイクロコンピューター、サーバー、双方向テレビ、コンピューター及び双方向テレビのハイブリッドな組み合わせ、並びにコンピューター及び／又はソフトウェアをエミュレートする特定用途向けハードウェアが含まれる。コンピューターは単一のプロセッサ、又は並列に動作し及び／又は並列に動作しないことができる複数のプロセッサを有することができる。コンピューターは、コンピューター間で情報を送信又は受信するネットワークを介して共に接続された２つ以上のコンピューターも指す。そのようなコンピューターの例には、ネットワークによってリンクされたコンピューターを介して情報を処理する分散コンピューターシステムが含まれる。
「中央処理ユニット(ＣＰＵ)」又は「プロセッサ」は、ソフトウェア命令を読み出して実行するコンピューター又はコンピューターの構成要素を指す。
「メモリ」又は「コンピューター可読媒体」は、コンピューターによってアクセス可能なデータを格納するための任意のストレージを指す。例には、磁気ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ又はＤＶＤのような光ディスク、磁気テープ、メモリチップ、並びに電子メールを送受信する際に、又はネットワーク及びコンピュータメモリ、例えばランダムアクセスメモリ(ＲＡＭ)にアクセスする際に用いられる搬送波等の、コンピューター可読電子データを搬送するのに用いられる搬送波が含まれる。
「ソフトウェア」は、コンピューターを動作させるための所定の規則を指す。ソフトウェアの例には、ソフトウェア、コードセグメント、命令、コンピュータプログラム、及びプログラムロジックが含まれる。インテリジェントシステムのソフトウェアは自己学習が可能とすることができる。
「モジュール」又は「ユニット」は、タスク又はタスクの一部を実行するコンピューターにおける基本構成要素を指す。「モジュール」又は「ユニット」は、ソフトウェアによってもハードウェアによっても実施することができる。
「制御システム」又は「コントローラー」は、他のデバイス又はシステムの挙動を管理、命令、誘導又は規制するデバイス又は１組のデバイスを指している。制御システムは１つ又は幾つかのモデルを含むことができる。
「蒸気圧縮システム」は、熱力学、流体力学及び／又は熱伝達の原理に基づいて、蒸気圧縮サイクルを用いて、システムの構成要素を通して冷媒を移動させるシステムを指している。
「ＨＶＡＣ」システムは、蒸気圧縮サイクルを実施する任意の加熱、換気及び空調(ＨＶＡＣ)システムを指している。ＨＶＡＣシステムは、建物の居住者に外気のみを供給するシステムから、建物の温度を制御するだけのシステム、温度及び湿度を制御するシステムまでの広範な１組のシステムに及ぶ。
「蒸気圧縮システムの構成要素」は、制御システムによって制御可能な動作を有する蒸気圧縮システムの任意の構成要素を指している。それらの構成要素は、限定はしないが、冷媒を圧縮し、システムの中に送り込むための可変速度を有する圧縮機と、システムの高圧部分と低圧部分との間で調整可能な圧力降下を与えるための膨張弁と、それぞれ熱交換器を通る空気流量を調整するための変速ファンを組み込む、蒸発熱交換器及び凝縮熱交換器とを含む。
「蒸発器」は、熱交換器を通り抜ける冷媒が熱交換器の長さにわたって蒸発し、その結果、熱交換器の出口における冷媒の比エンタルピーが熱交換器の入口における冷媒の比エンタルピーより高くなり、冷媒が全体として液体から気体に変化する、蒸気圧縮システム内の熱交換器を指している。蒸気圧縮システム内に１つ又は複数の蒸発器が存在する場合がある。
「凝縮器」は、熱交換器を通り抜ける冷媒が熱交換器の長さにわたって凝縮し、その結果、熱交換器の出口における冷媒の比エンタルピーが熱交換器の入口における冷媒の比エンタルピーより低くなり、冷媒が全体として気体から液体に変化する、蒸気圧縮システム内の熱交換器を指している。蒸気圧縮システム内に１つ又は複数の凝縮器が存在する場合がある。
「１組の制御信号」は、蒸気圧縮システムの構成要素の動作を制御するための特定の入力値を指している。１組の制御信号は、限定はしないが、圧縮機の速度値、膨張弁の位置、蒸発器内のファンの速度、及び凝縮器内のファンの速度を含む。
「設定点」は、蒸気圧縮システムのようなシステムが動作の結果として到達し、保持することを目標とする目標値を指している。設定点という用語は、特定の１組の制御信号、並びに熱力学パラメーター及び環境パラメーターの任意の特定の値に適用することができる。
「被測定出力」は、機械内のセンサーを用いて測定することができる信号(例えば、室温)を指している。
「制御入力」は、コントローラーによって操作することができる信号(例えば、圧縮機周波数)を指している。
「性能出力」は、指定された設定点値に到達するように制御される１組の被測定出力に属する信号を指している。
「被制約出力」は、制約を満たすように、例えば、上限及び下限内に収まるように制御される１組の被測定出力に属する信号を指している。
「被測定外乱」は、制御されない場合があるが、モデル化又は測定することができる、システムの状態に影響を及ぼす信号、例えば、外気温度を指している。
「予測計画対象期間」は、最適な一連の制御入力を求めるためにシステムの動作が予測される時間の長さ(離散的な時間間隔の数で測定される)を指している。
この発明の幾つかの実施の形態に従って制御される蒸気圧縮システムの構成要素のブロック図である。 図１の蒸気圧縮システムの例示的な１組のアクチュエーターのブロック図である。 この発明の幾つかの実施の形態による、推定器及び予測コントローラーを含むコントローラーのブロック図である。 この発明の幾つかの実施の形態による、コントローラーの推定器の入力信号及び出力信号の概略図である。 この発明の幾つかの実施の形態による、蒸気圧縮システムの状態を判断するために推定器によって実行される方法のブロック図である。 この発明の幾つかの実施の形態による、推定器のブロック図である。 この発明の一実施の形態による、モデル予測制御方法の流れ図である。 この発明の幾つかの実施の形態による、予測モデルを作成する方法の流れ図である。 この発明の幾つかの実施の形態による、コントローラーによって決定される終端コスト及び制御則と最適コスト及び制御シーケンスとの間の関係の概略図である。
この発明の目的は、ＶＣＳに作用する熱負荷のような測定できない外乱を拒否しながら、システムの性能が最適化されるように、蒸気圧縮システム(ＶＣＳ)の動作を制御するシステム及び方法を提供することである。この発明の更なる目的は、ＶＣＳの動作に関する制約が満たされるように、蒸気圧縮システムを予測的に制御するそのようなシステム及び方法を提供することである。
図１は、この発明の幾つかの実施の形態による、コントローラー３００によって制御される蒸気圧縮システム１００の概略図を示す。コントローラー３００は、モデル予測制御(ＭＰＣ)を実施するコントローラーのような、予測コントローラーを含む。ＶＣＳ１００の構成要素は、屋内空間又はゾーン１５０に位置する屋内熱交換器１２０と、周囲環境内に位置する屋外ユニット熱交換器１３０と、圧縮機１１０と、膨張弁１４０とを含むことができる。熱負荷１１５が屋内空間又はゾーン１５０に作用する。
さらに、ＶＣＳ１００は、圧縮機を出る高圧冷媒を屋外ユニット熱交換器又は屋内ユニット熱交換器のいずれかに誘導し、屋内ユニット熱交換器又は屋外ユニット熱交換器のいずれから戻る低圧冷媒を圧縮機の入口に誘導するために用いられる逆流弁１５５を含むことができる。高圧冷媒が屋外ユニット熱交換器に誘導される場合、屋外ユニット熱交換器は凝縮器としての役割を果たし、屋内ユニットは蒸発器としての役割を果たし、そのシステムはそのゾーンから周囲環境に排熱し、動作上、「冷却モード」と呼ばれる。逆に、高圧冷媒が屋内ユニット熱交換器に誘導される場合、屋内ユニット熱交換器は凝縮器としての役割を果たし、屋外ユニット熱交換器は蒸発器としての役割を果たし、周囲環境からの熱を抽出し、この熱をゾーンに送り込み、動作上、「暖房モード」と呼ばれる。
図２は、ＶＣＳ１００において用いられる信号、センサー及びコントローラーの構成の一例を示す。コントローラー３００は、周囲空気温度のような測定可能外乱を含む、システムの動作についての種々の温度、圧力、流量又は他の情報を測定するように構成されるセンサー２１０から情報を読み取る。コントローラーに、所望のゾーン温度のような、そのプロセスの測定される信号の所望の値を表す設定点２０６を与えることができる。設定点情報は、サーモスタット、無線遠隔制御、又は内部メモリ若しくは記憶媒体によってもたらすことができる。その後、コントローラーは、幾つかの被測定出力をその設定点に至らせるような制御入力を計算する。これらの制御入力は、屋内ユニットファン速度２２０、屋外ユニットファン速度２２１、圧縮機回転速度２２２、膨張弁位置２２３及び逆流弁位置２２４を含むことができる。このようにして、コントローラーは、システムに作用する熱負荷のような外乱２０８の存在時に設定点値が達成されるように、蒸気圧縮システムの動作を制御する。
図３は、コントローラー３００の動作図を示す。コントローラー３００は推定器３５０を含み、推定器は、システムに作用する測定されない外乱の存在時に、被予測出力と被測定出力との間の差を０にさせるように、システムの被測定出力３５５、システムへの制御入力３２５、推定器モデル３４０及びオプションで、測定された外乱３１０に従って、システム１００の状態３３５の推定値を生成する。
ＶＣＳの動作の被測定出力の値は、少なくとも１つの設定点値、例えば、制御される空間内の所望の温度を受信するのに応じて求めることができる。幾つかの実施の形態では、被測定出力は、設定点値に従って制御される少なくとも１つの性能出力と、設定点値から独立した制約を満たすように制御される少なくとも１つの被制約出力とを含む。
例えば、性能出力は、制御される空間内の空気の温度、及び圧縮機の吐出温度のうちの１つ又は組み合わせを含むことができる。被制約出力は、圧縮機の吐出温度、圧縮機の吐出過熱温度、蒸発器コイルの温度、凝縮器コイルの温度のうちの１つ又は組み合わせを含むことができる。被制約出力を被測定出力の一部と見なすことによって、制約３１５を確実に満たすことができるようになる。
推定器３５０は、予測制御の反復性を利用し、システムの状態を反復的に、及び／又は制御信号を求めるのと同時に更新する。例えば、状態の先行値と、状態の先行値に基づいて予測されるＶＣＳの出力とシステムの被測定出力との間の誤差とに基づいて、状態の現在値を求めることができる。例えば、状態は、各推定時間間隔において反復的に求めることができ、制御入力は各制御時間間隔において求めることができる。一実施の形態では、推定時間間隔は制御時間間隔以下である。このようにして、推定される状態は、雑音にかかわらず、真の状態に収束する。
予測コントローラー３４５は、予測モデル３２０と、システムの動作に関する入力制約及び／又は出力制約３１５と、終端コスト及び制御則３６０と、被測定外乱３１０と、性能出力のための設定点３０５と、推定されたシステム状態３３５とによって規定される最適化問題を解くことによって、ＶＣＳ１００のための最適な制御入力３２５を求める。制約３１５は、システムの物理的な限界、及び動作上の限界を表す。予測モデルは、結果として生成されるコスト関数が０において最小値を有し、かつ終端コスト及び終端制御則の設計が性能出力と対応する設定点との間の追従誤差の局所的に、漸近的に安定した挙動を保証するように規定される。
例えば、この発明の一実施の形態は、蒸気圧縮システム(ＶＣＳ)に関する以下の連続時間線形時不変モデルを用いる。
Figure 2015232436
ただし、ｘは動的状態であり、ｙは被測定出力であり、ｕは被制御入力であり、ｄは被測定外乱であり、Ａ、Ｂ、Ｂｄ及びＣはシステムのモデルのパラメーターである。
状態のオフセットなし推定
この発明の幾つかの実施の形態は、測定されない外乱３１１、例えば、熱負荷がシステム動作に影響を及ぼしているときに、被予測出力と被測定出力との間の誤差を０にさせる推定器を設計することによって、この推定器の出力を用いるモデル予測コントローラーが、性能出力に関してオフセットなしの調整を達成することができ、出力制約の強制を保証することもできるという認識に基づく。種々の実施の形態において、推定器３５０は、補助状態を用いて、測定されない外乱３１１、及びモデルが不明確であることがシステムに及ぼす影響を取り込む。
図４Ａは推定器３５０の概略図を示しており、推定器は入力として、被測定出力３５５と、システムへの制御入力３２５と、推定器モデル３４０と、オプションで被測定外乱３１０とを取り込み、ＶＣＳの動作を表す主状態４０４と、ＶＣＳの各被測定出力に及ぼす未知の外乱の影響を表す補助状態４０５とを含む、ＶＣＳの状態の推定値を生成する。
幾つかの実施の形態は、制御入力と、被測定外乱と、被測定出力と、ＶＣＳの主動的状態との間の推定器関係を求めることによって推定器３５０を与える。推定器関係は、実験データに従って実験的に、又は物理学の原理に従って解析的に求めることができる。次に、その実施の形態は、ｐ個の補助状態を用いて推定器関係を強化し、推定器モデルを生成する。ただし、ｐは被測定出力の数であり、補助状態は、ＶＣＳの安定した動作条件において、未知の外乱及びモデルが不明確であることが被測定出力に及ぼす総合的な影響を表す。
例えば、一実施の形態は、Ｔｓｅのサンプル時間でＶＣＳモデル(１)を離散化し、結果として(２)を得る。
Figure 2015232436
推定器モデル(２)は補助状態
Figure 2015232436
で強化される。ただし、ｐはシステム内の被測定出力の数である。例えば、この強化された推定器モデルは以下の形をとることができる。
Figure 2015232436
ただし、補助状態は各被測定出力に加算される定数である。
推定器の動態は以下の式によって与えられる。
Figure 2015232436
ただし、
Figure 2015232436
は推定器利得である。
幾つかの実施の形態は、閉ループ推定器の時間ベース性能が安定していることを保証されるように推定器モデルを用いて推定器利得Ｌを求める。推定器利得は、種々の方法、例えば、カルマンフィルタの使用、又はルーエンバーガー観測器設計技法において設計することができる。
図４Ｂは、この発明の一実施の形態による、推定器３５０によって制御の現在の時間ステップに対する状態を求める方法のブロック図を示す。その方法は、制御入力３２５と、制御の先行する時間ステップに対して求められた被測定出力３５５とに基づいて、ＶＣＳの状態４７５を求め(４７０)、状態４７５及び推定器モデル３５０を用いて、ＶＣＳの出力４８２を予測する(４８０)。その方法は、ＶＣＳの被予測出力４８２と被測定出力３５５との間の誤差４９２を求め(４９０)、その誤差に従って状態補正値４９６を求める(４９５)。
状態補正値は、(４)の項
Figure 2015232436
によって数学的に記述される。誤差４９２に推定器利得Ｌｅを掛けて増減し、状態補正値４９６を求める(４９５)。その後、式(３)に示される推定器モデルに基づいて、この量は被予測状態に加算される。その方法は、状態補正値を用いて、ＶＣＳの状態を更新する(４９７)。その方法のこのステップ４９６は、制御の現在の時間ステップ内で一度だけ実行することができるか、又は何度も繰り返すことができる。
図４Ｃは、この発明の一実施の形態による、推定器３５０の概略図を示す。制御入力３２５の離散時間測定値、被測定外乱３１０、及び現在の物理状態推定値４０４を入手し、それらの値を用いて式(３)を数値計算し、次の時間ステップ４０６における物理状態を推定する。この推定値は、被測定出力３５５と被推定出力４８２との間の誤差４９２を推定器利得Ｌｅ１４２０によって重み付けしたものを用いて補正される(４２３)。その後、次の時間ステップ４０６のための状態推定値が、１つの時間ステップ４０７だけ遅延され、結果として、現在の時間ステップ４０４における物理状態推定値が得られる。物理状態推定値４０４に出力行列Ｃｅ４０８を掛けて増減し、結果として被予測出力４１０が得られる。
一実施の形態では、誤差４９２に推定器利得Ｌｅ２４２１を乗算し、補助状態推定値４０５のための状態補正値４２２を求める。被推定補助状態４０５は被予測出力４１０に加算され、その和、すなわち、被推定出力４８２が被測定出力３５５と比較される。被推定出力４８２と被測定出力３５５との間の差が０になると、物理状態推定値４０４及び補助状態推定値４０５は一定値に達する。
モデル予測制御問題
幾つかの実施の形態では、予測コントローラー３４５はモデル予測コントローラーである。ＭＰＣは被制御システムのモデルの反復的な有限計画対象期間最適化に基づき、将来に向けて或る計画対象期間におけるＶＣＳ出力の漸進的変化を予想し、適切な制御措置を講じる能力を有する。これは、制約を受ける将来の有限時間計画対象期間にわたってシステムの動作を最適化し、現在のタイムスロットの制御を実施することによって達成される。
例えば、制約はシステムの性能の物理的限界、及びシステムの動作に関する安全性限界を表すことができる。例えば、時刻ｔにおいて、機械の現在の状態が推定され、将来の相対的に短時間の計画対象期間にわたる、許容可能なコスト最小化制御戦略が決定される。具体的には、オンライン又はオンザフライの計算によって、ｔ＋Ｔまでのコスト最小化制御戦略が決定される。ただし、Ｔは有限計画対象期間の長さを表す。通常、制御戦略の第１のステップのみが実施され、その後、状態が再び推定され、現時点の現在状態から開始して計算が繰り返され、新たな制御入力がもたらされる。予測計画対象期間は前方にシフトされ、このため、ＭＰＣは先行計画対象期間制御とも呼ばれる。
図５は、この発明の一実施の形態による、ＶＣＳのモデル予測制御方法の流れ図を示す。その実施の形態は被測定出力を求め(５０１)、例えば、ＶＣＳのセンサーから情報を受信し、推定器３５０を用いてＶＣＳの状態を推定する(５０２)。次に、コントローラー３４５が制約付き有限時間最適化制御問題を解き(５０３)、解入力の第１の要素を蒸気圧縮システムに適用する(５０４)。また、その実施の形態は、制御入力を推定器３５０に送信し、次の制御サイクルに移行する(５０５)。
幾つかの実施の形態は、制御入力及び被測定出力の両方に関するシステム制約が満たされるのを保証するように、特別な方法でＭＰＣを定式化する。この定式化は、ｉ)予測モデルの特定の定式化と、ｉｉ)モデル予測コントローラー追従誤差が局所的に、漸近的に安定するような終端コスト及び制御則の設計とを必要とする。さらに、終端コスト及び制御則の設計は、制御入力の数が性能入力の数に等しいことを要求すべきではない。実際には、幾つかの実施の形態では、制御入力の数は性能入力の数より大きい。利用可能である余分な自由度(複数の場合もある)によって、システム制約が有効である場合であっても、性能(０定常状態誤差追従性能)を維持できるようになる。
予測モデルを定式化する
ＶＣＳ動作のための予測モデルは、現在の入力及び先行する入力と、先行する被測定出力との関数として、被測定出力が経時的にいかに変化するかを記述する１組の式である。ＶＣＳの状態は任意の１組の情報、一般的には経時的に変化する情報であり、ＶＣＳのモデル及び将来の入力とともに、その機械の将来の動きを一意に規定することができる。
図６は、この発明の幾つかの実施の形態による、予測モデルを作成する方法のブロック図を示す。ＭＰＣの場合、システム動態の離散時間モデルを用いて、選択された予測計画対象期間Ｎにわたるシステム応答を予測する。式(５)に示される、予測モデルの基本状態空間表現は、式(１)に基づいており、Ｔｓｐｒのサンプル時間を用いて離散化される(６０１)。ただし、Ｔｓｐｒ≧Ｔｓｅである。
Figure 2015232436
被測定出力ｙｍ３５５の２つの(重なり合っている可能性がある)サブセットが、被制約出力ｙｃ及び性能出力ｙｐを含むように規定される(６０２)。被制約出力行列Ｃｐｒは、ｙｃがＭＰＣ定式化において制約を受けることになる出力を記述するようなＣの行を含む。同様に、性能出力行列Ｅｐｒは、ｙｐがＭＰＣコスト関数において明示的に特徴付けられる性能出力を記述するようなＣの行を含む。
幾つかの実施の形態は、結果として生じるＭＰＣ問題を二次計画法として解くことができるように予測モデル(５)を強化する。最初に、予測モデルが被制約出力及び性能出力に及ぼす制御判断の影響を正確に予測するように推定器モデルに追加された同じ補助(出力外乱)状態を用いて予測モデルが強化される(６０３)。
Figure 2015232436
ただし、Ｃｗ及びＥｗはｙｃ、ｙｐ及びｗの規定と一致するように規定された０及び１からなる行列である。ｗを含むことが、システムの性能に及ぼす測定されない外乱の影響についての情報を予測モデルに与える。
第２の強化は、入力を個別の積分器として表すことを伴う(６０４)。ｕ(ｋ)＝ｕ(ｋ−１)＋ｄｕ(ｋ)とする。変数をこのように変更することによって、制御入力の変化率に制約を課すことができるようになる。また、その結果として、その最小値が０であるコスト関数が生成される。ｘｕ(ｋ)＝ｕ(ｋ−１)及び
Figure 2015232436
とする。さらに、時間ステップ間の制御入力の変化(例えば、アクチュエーター速度限界)
Figure 2015232436
に加えて、実際の制御入力値(例えば、最大又は最小アクチュエーター限界)ｕ(ｋ−１)に制約を課すことができるので、(７)に示されるように、ｙｕ＝ｘｕによって、制約を受けた出力ベクトルｙｃを強化する。
Figure 2015232436
次に、状態空間表現が、被測定外乱信号３１０によって強化される(６０５)。一実施の形態において、ｄ(ｋ＋１)＝ｄ(ｋ)(すなわち、外乱は予測計画対象期間にわたって一定であると仮定される)及びｘｄ(ｋ)＝ｄ(ｋ)とする。その際、以下の式が成り立つ。
Figure 2015232436
さらに、状態空間表現は、基準信号(複数の場合もある)、又は制御中に調整される設定点によっても強化される(６０６)。一般的に、基準は、サーモスタットからの設定点のような外生信号であり、一実施の形態では、基準は予測計画対象期間にわたって一定であり、すなわち、ｒ(ｋ＋１)＝ｒ(ｋ)である。
Figure 2015232436
ただし、ｚ(ｋ)＝ｙｐ(ｋ)−ｒ(ｋ)及びｘｒ(ｋ)＝ｒ(ｋ)である。
幾つかの実施の形態では、予測モデルは以下の形に書き換えることができる。
Figure 2015232436
ただし、
Figure 2015232436
及び
Figure 2015232436
である。
終端コスト及び制御則を決定する
図７は、この発明の幾つかの実施の形態による、コントローラーによって決定される終端コスト及び制御則と最適コスト及び制御シーケンスとの間の関係の概略図である。幾つかの実施の形態は、性能出力と対応する設定点との間の調整誤差が局所的に、漸近的に安定しているように、終端コスト及び制御則を設計する。
ＭＰＣは、長さＮステップの予測計画対象期間にわたって、最適な制御入力シーケンス及び関連するコストを決定する。しかしながら、幾つかの実施の形態は、システムが無限計画対象期間７０５にわたって、すなわち、時間ステップｋ＝０からｋ＝∞まで局所的に、漸近的に安定していることを保証する。ＭＰＣは、ｋ＝０とｋ＝Ｎ−１との間の最適な制御入力シーケンス７１０のみを決定するので、終端コスト及び制御則を用いて、システム動態がｋ＝Ｎからｋ＝∞までいかに漸進的に変化するかを記述し、その変化に影響を与える(７１５)。
完全なＭＰＣ有限計画対象期間最適制御問題は、
Figure 2015232436
によって与えられる。ただし、Ｐは終端コスト重みであり、Ｋは終端利得である。Ｐ及びＫを求めるために、幾つかの実施の形態はシステム
Figure 2015232436
を構成する。ただし、
Figure 2015232436
及び
Figure 2015232436
である。
(１２)のシステムは完全には観測可能でなく、完全には制御可能でない。なぜなら、コントローラーは一般的に基準又は外乱を変更できず、最適コストは絶対基準及び出力値によって決まるのではなく、その差によってのみ決まるためである。したがって、幾つかの実施の形態は、座標Ｔを適切に変更することによる可観測性分解(observability decomposition)を適用する。
Figure 2015232436
及び
Figure 2015232436
ただし、ｘｎоは、観測不可能な部分空間の基底に対する状態ベクトルの座標であり、ｘоは観測可能な部分空間の基底に対する状態ベクトルの座標であり、対(Ａｏ，Ｅｏ)は観測可能である。下付き文字оは観測可能な部分空間を指すために用いられる。その際、終端利得はＫ＝［Ｋｏ ０］Ｔであり、終端コスト重みは
Figure 2015232436
であり、ただし、以下の式が成り立ち、
Figure 2015232436
Ｐｏはリカッチ式の解である。
Figure 2015232436
変換行列Ｔを用いて、Ｋｏ及びＰｏを元の状態ベクトル(１２)の座標に変換する。さらに、解Ｐｏは存在すると仮定される。これは、ＭＰＣコントローラーが(１１)を解く場合に、ｌｉｍｔＰｚ(ｔ)Ｐ＝０であり、追従誤差ｚ(ｔ)が安定していることを確実にする。さらに、Ａξ、Ａｒ(１０)が、Ｅξ、Ｅｒ(１０)を通る固有ベクトル像(eigenvectors image)が部分空間を共有するような不安定な固有値を共有しない場合には、ｌｉｍｔＰξ(ｔ)−ξｅｑＰ＝０であるような
Figure 2015232436
が存在する。ただし、ＰξｅｑＰ＜∞である。
この発明の上記の実施の形態は数多くの方法のいずれかにおいて実現することができる。例えば、それらの実施の形態は、ハードウェア、ソフトウェア又はその組み合わせを用いて実現することができる。ソフトウェアにおいて実現されるとき、そのソフトウェアコードは、単一のコンピューター内に設けられるにしても、複数のコンピューター間に分散されるにしても、任意の適切なプロセッサ、又はプロセッサの集合体において実行することができる。そのようなプロセッサは集積回路として実現することができ、集積回路構成要素内に１つ又は複数のプロセッサが含まれる。しかしながら、プロセッサは、任意の適切な構成の回路を用いて実現することができる。
また、本明細書において概説される種々の方法又はプロセスは、種々のオペレーティングシステム又はプラットフォームのいずれか１つを利用する１つ又は複数のプロセッサ上で実行可能であるソフトウェアとしてコード化することができる。さらに、そのようなソフトウェアは、幾つかの適切なプログラミング言語及び／又はプログラミングツール若しくはスクリプト記述ツールのいずれかを用いて書くことができ、フレームワーク又は仮想機械上で実行される実行可能機械語コード又は中間コードとしてコンパイルすることもできる。通常、プログラムモジュールの機能は、種々の実施の形態において望ましいように、組み合わせることもできるし、分散させることもできる。
また、この発明の実施の形態は方法として具現することができ、その一例が提供されてきた。その方法の一部として実行される動作は、任意の適切な方法において順序化することができる。したがって、例示的な実施の形態において順次の動作として示される場合であっても、例示されるのとは異なる順序において動作が実行される実施の形態を構成することもでき、異なる順序は、幾つかの動作を同時に実行することを含むことができる。
請求項要素を変更するために特許請求の範囲において「第１の」、「第２の」のような序数の用語を使用することは、それだけで、或る請求項要素が別の請求項要素よりも優先度が高いこと、優位であること、若しくは上位にあることを、又は方法の動作が実行される時間的な順序を暗示するのではなく、請求項要素を区別するために、或る特定の名称を有する１つの請求項要素を(序数用語を使用しなければ)同じ名称を有する別の要素から区別するラベルとして単に使用される。

Claims (19)

  1. 蒸気圧縮システム(ＶＣＳ)の動作を制御する方法であって、
    少なくとも１つの設定点値を受信するのに応じて、前記ＶＣＳの前記動作の被測定出力の値を求めることであって、前記被測定出力は前記設定点値に従って制御される少なくとも１つの性能出力と、前記設定点値から独立した制約を満たすように制御される少なくとも１つの被制約出力とを含むことと、
    前記ＶＣＳの状態と、制御入力と、被制約出力との間の関係を規定する前記ＶＣＳの推定器モデルを用いて、前記ＶＣＳの前記状態を、前記推定器モデルを用いて予測される出力と前記被測定出力との間の差が漸近的に０に近づくように求めることであって、前記ＶＣＳの前記状態は、前記ＶＣＳの前記動作を表す主状態と、前記ＶＣＳの各被測定出力に及ぼす未知の外乱の影響を表す補助状態とを含むことと、
    前記ＶＣＳの前記状態と、前記制御入力と、前記性能出力及び前記被制約出力と、前記設定点値との間の関係を規定する予測モデルを用いて、前記被制約出力が前記制約を満たし、かつ前記性能出力と前記設定点値との間の差が漸近的に０に近づくように前記ＶＣＳの前記動作を制御するための制御入力を求めることと、
    を含み、
    該方法のステップはプロセッサによって実行される、蒸気圧縮システムの動作を制御する方法。
  2. 前記状態を求めることは、前記制御の現在の時間ステップに対して、
    前記制御入力と、前記制御の先行する時間ステップに対して求められた前記被測定出力とに基づいて、前記ＶＣＳの前記状態を求めることと、
    前記状態及び前記推定器モデルを用いて、前記ＶＣＳの出力を予測することと、
    前記ＶＣＳの前記被予測出力と被測定出力との間の誤差を求めることと、
    前記誤差に従って状態補正値を求めることと、
    前記ＶＣＳの前記状態を前記状態補正値によって更新することと、
    を含む、請求項１に記載の方法。
  3. 式４を参照して、前記ＶＣＳの前記被予測出力と前記被測定出力との間の前記誤差を、次元(ｎ＋ｐ)×ｐの所定の行列を用いて、物理状態ベクトルと補助状態ベクトルとの組み合わせに写像することによって前記状態補正値を求めることを更に含み、ただし、ｎは前記物理状態ベクトルの次元であり、ｐは前記補助状態ベクトル及び被測定出力ベクトルの次元である、請求項２に記載の方法。
  4. 前記制御入力と、被測定外乱と、前記被測定出力と、前記ＶＣＳの前記主状態との間の推定器関係を求めることと、
    ｐ個の補助状態を用いて前記推定器関係を強化することであって、前記推定器モデルを生成し、ｐは前記被測定出力の数であり、前記補助状態は前記ＶＣＳの定常動作条件において前記被測定出力に及ぼす未知の外乱及び不確定性の総合的な影響を表すことと、
    を更に含む、請求項１に記載の方法。
  5. 前記推定器モデルを用いて、前記推定器の時間ベース性能が漸近的に安定しているように推定器利得を求めることであって、前記被予測出力と被測定出力との間の誤差が漸近的に０に近づくことと、
    前記被予測出力と被測定出力との間の前記誤差に前記推定器利得を適用することであって、前記ＶＣＳの前記状態を反復的に更新することと、
    を更に含む、請求項４に記載の方法。
  6. 前記ＶＣＳの前記主状態と、前記制御入力と、前記被測定外乱と、前記被測定出力と、前記設定点値との間の予測関係を求めることであって、前記被測定外乱及び前記設定点値は前記モデルの更なる状態として規定されることと、
    前記推定器モデル内の前記補助状態によって前記予測関係を強化することであって、前記予測モデルを生成することと、
    を更に含む、請求項４に記載の方法。
  7. 前記状態は各推定時間間隔において反復的に求められ、前記制御入力は各制御時間間隔において求められ、前記推定時間間隔は前記制御時間間隔以下である、請求項１に記載の方法。
  8. 制御入力を求めることは、
    前記予測モデルによる前記ＶＣＳの前記動作を表すコスト関数が最小化されるように制約付き最適化問題を解くことであって、予測計画対象期間にわたって一連の制御入力を生成することと、
    前記一連の制御入力の第１の要素を前記制御入力として選択することと、
    を含む、請求項１に記載の方法。
  9. 前記コスト関数は前記予測計画対象期間にわたる第１の項及び第２の項の別々の和を含み、前記第１の項は制御時間間隔間の前記制御入力の変化にペナルティーを科し、前記第２の項は前記性能出力と前記設定点値との誤差にペナルティーを科し、前記コスト関数は、無限時間にわたって前記システムを動作させるコストを取り込む終端コストを含む、請求項８に記載の方法。
  10. 前記予測モデルの観測可能な構成要素に関する線形二次最適制御問題を解くことによって前記終端コストを求めることを更に含む、請求項９に記載の方法。
  11. 前記被制約出力は、圧縮機の吐出温度、圧縮機の吐出過熱温度、蒸発器コイルの温度、凝縮器コイルの温度のうちの１つ又は組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
  12. 前記性能出力は、制御される空間内の空気の温度、及び圧縮機の吐出温度のうちの１つ又は組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
  13. 前記ＶＣＳは複数の蒸発及び凝縮熱交換器ユニットを含む、請求項１に記載の方法。
  14. 前記制御入力の数は前記性能出力の数より多い、請求項１に記載の方法。
  15. 蒸気圧縮システム(ＶＣＳ)の動作を制御するコントローラーであって、
    前記ＶＣＳの状態を、前記状態を用いて予測される前記ＶＣＳの前記動作の出力と前記ＶＣＳの前記動作の被測定出力との間の差が漸近的に０に近づくように反復的に求める推定器と、
    前記ＶＣＳの前記状態を用いて、前記ＶＣＳの前記動作のための制御入力を求める予測コントローラーと、
    を備える、蒸気圧縮システムの動作を制御するコントローラー。
  16. 少なくとも１つの設定点値を受信するのに応じて、前記ＶＣＳの前記動作の前記被測定出力の値を求めるためのプロセッサを更に備え、前記被測定出力は前記設定点値に従って制御される少なくとも１つの性能出力と、前記設定点値から独立した制約を満たすように制御される少なくとも１つの被制約出力とを含む、請求項１５に記載のコントローラー。
  17. 前記推定器は、前記ＶＣＳの前記状態と、制御入力と、被制御出力との間の関係を規定する前記ＶＣＳの推定器モデルを用いて、前記ＶＣＳの前記状態を、前記推定器モデルを用いて予測される出力と前記被測定出力との間の差が漸近的に０に近づくように求め、前記ＶＣＳの前記状態は、前記ＶＣＳの前記動作を表す主状態と、前記ＶＣＳの各被測定出力に及ぼす未知の外乱の影響を表す補助状態とを含み、
    前記予測コントローラーは、前記ＶＣＳの前記状態と、前記制御入力と、前記性能出力及び前記被制約出力と、前記設定点値との間の関係を規定する予測モデルを用いて、前記被制約出力が前記制約を満たし、かつ前記性能出力と前記設定点値との間の差が漸近的に０に近づくように前記ＶＣＳの前記動作を制御するための前記制御入力を求める、請求項１６に記載のコントローラー。
  18. 蒸気圧縮システム(ＶＣＳ)であって、
    設定点値に従って環境を制御する１組の構成要素であって、該１組の構成要素は、
    冷媒を圧縮し、送り込むための可変速度を有する圧縮機と、
    該ＶＣＳの高圧部分と低圧部分との間で調整可能な圧力降下を与える膨張弁と、
    熱交換器であって、該熱交換器を通る空気流量を調整するための変速ファンを有する、熱交換器と、
    を含む、１組の構成要素と、
    該ＶＣＳの動作の被測定出力の値を求めるセンサーであって、前記被測定出力は、前記設定点値に従って制御される少なくとも１つの性能出力と、前記設定点値から独立した制約を満たすように制御される少なくとも１つの被制約出力とを含む、センサーと、
    該ＶＣＳの前記構成要素のうちの少なくとも幾つかの構成要素の動作を制御するコントローラーであって、該コントローラーは、
    該ＶＣＳの状態を、前記状態を用いて予測される該ＶＣＳの前記動作の出力と該ＶＣＳの前記動作の前記被測定出力との間の差が漸近的に０に近づくように反復的に求める推定器と、
    該ＶＣＳの前記構成要素のうちの少なくとも幾つかの構成要素の前記動作のための制御入力を求める予測コントローラーと、
    を備える、コントローラーと、
    を備える蒸気圧縮システム。
  19. 前記推定器は、前記ＶＣＳの前記状態と、制御入力と、被制御出力との間の関係を規定する前記ＶＣＳの推定器モデルを用いて、前記ＶＣＳの前記状態を、前記推定器モデルを用いて予測される出力と前記被測定出力との間の差が漸近的に０に近づくように求め、前記ＶＣＳの前記状態は、前記ＶＣＳの前記動作を表す主状態と、前記ＶＣＳの各被測定出力に及ぼす未知の外乱の影響を表す補助状態とを含み、前記予測コントローラーは、前記ＶＣＳの前記状態と、前記制御入力と、前記性能出力及び前記被制約出力と、前記設定点値との間の関係を規定する予測モデルを用いて、前記被制約出力が前記制約を満たし、かつ前記性能出力と前記設定点値との間の差が漸近的に０に近づくように前記ＶＣＳの前記動作を制御するための前記制御入力を求める、請求項１８に記載の蒸気圧縮システム。
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