JP2018112857A - データ処理装置及びデータ処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
・PID制御等のプラントの連続制御
・トレンド画面における操業監視とそれに基づく設備の手動調整
・異常時(例えば、上下限リミット異常)のアラーム発報
・DCSにおける制御ループの個数は、一般に1つのプロセスについて複数個であり、多い場合には数千個になる。それらの制御ループを最適な値に調整するための時間がオペレータや保守員に十分に与えられていないことがある。
・複数の連続プロセスは、一般に相互に干渉している。そのため、プロセスの変動がトレンド画面に表示されても、画面を視認するオペレータは、どの制御ループが変動の主要因であるかを特定することが困難なことがある。
・仮に主要因となる制御ループが特定されたとしても、制御パラメータを最適化するためには、制御を一時的に中断してプロセス同定を行うことが一般的である。プロセス同定においては、制御パラメータを導出するためのプロセスモデルを得るために通常、ステップ応答テストが実施される。この方法では、生産上の損失を与えることになるため、多くの制御ループに対して頻繁に実施することは現実的ではない。
・多くの制御ループが相互に干渉するプロセスでは、外乱により出力値の周期変動が発生し、発生した周期変動が隣接する制御ループに伝播することがある。設定値の変更がこれら外乱の要因になりうる。このような周期変動が発生している制御系において、制御パラメータを最適化するための実用的な手法が提案されていなかった。
まず、本実施形態に係るデータ処理システムの一構成例について説明する。
図1は、本実施形態に係るデータ処理システムの一構成例を示すブロック図である。
データ処理システム1は、データ処理装置10と、制御システム20と、を含んで構成される。
以下の説明では、主に1個の制御ループに係る構成ならびに処理について述べるが、
制御ループの個数は、一般には複数個となる場合がある。その場合には、個々の制御ループに係る処理が並列に行われればよい。
次に、本実施形態に係るデータ処理装置の一構成例について説明する。
図2は、本実施形態に係るデータ処理装置10の一構成例を示すブロック図である。
データ処理装置10は、プロセスデータ収集部12と、プロセスデータ解析部14と、制御パラメータ最適化部16と、記憶部18と、を含んで構成される。制御パラメータ最適化部16は、プロセス同定部162と、目標感度関数計算部164と、周波数解析部166と、制御パラメータ調整部168と、を含んで構成される。なお、データ処理装置10は、キーボード、ポインティングデバイス等の操作入力部、LCD(Liquid Crystal Display;液晶ディスプレイ)等の表示部、入出力インタフェース、通信インタフェース等のデータ入出力部、CPU(Central Processing Unit;中央処理装置)等の演算回路、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read−only Memory)等の記憶媒体、等を含んで構成されるコンピュータ(図示せず)として実現されてもよい。その場合には、演算回路は、起動時において予め記憶媒体に記憶された制御プログラムを読み出し、制御プログラムに記述された命令で示される処理を実行することによって上述した各部の機能を実現する。
プロセスデータ収集部12は、所定時間毎に受信した出力情報が示す測定値、入力情報が示す操作量及び設定情報が示す設定値を各プロセスについて記憶部18に記憶する。プロセスデータには、閉ループ制御が行われているプロセスの各時刻における設定値、測定値及び操作量が含まれる。記憶媒体には、記憶容量の許す限り十分に長期間にわたるプロセスデータを蓄積できる容量を有する。
記憶部18は、データ処理装置10の各部が処理に用いるデータや処理によって得られたデータを記憶する。記憶部18には、プロセスデータ収集部12が所定時間毎に収集したプロセスデータが各プロセスについて集積される。プロセスデータ解析部14、制御パラメータ最適化部16による処理対象のプロセスデータは、既に記憶部18に記憶された過去のデータであってもよいし、逐次に新たに記憶されるリアルタイムのデータであってもよい。
制御パラメータ最適化部16は、プロセス同定部162と、目標感度関数計算部164と、周波数解析部166と、制御パラメータ調整部168と、を含んで構成する。
プロセス同定部162は、プロセスデータ収集部12が収集したプロセスデータが示す所定のプロセスの設定値、測定値及び操作量に基づいて、そのプロセスの伝達関数を同定する。一般に、閉ループ制御の実行中であっても、設定値から測定値の偏差が有意に変化する時点を含む区間を含むプロセスデータを用いて、そのプロセスの伝達関数を算出することができる。有意に変化するとは、例えば、変化量が所定の変化量の閾値よりも大きい変化を意味する。変化量の閾値として、例えば、誤差量よりも十分に大きい値が設定される。偏差が有意に変化する時点には、例えば、設定値が変更されるとき(図3)、プロセスからの出力に外乱が付加されるとき(図4)がある。
次に、減衰率関数Sdの例について説明する。外乱Dが含まれる測定値の周波数特性のの主成分、あるいは初期の感度関数S(θini)の周波数特性の主成分としてピーク特性を有する場合には、目標感度関数計算部164は、減衰率関数Sdとして、例えば、式(8)に示す4つの要素関数S1(s)、S2(s)、S3(s)及びS4(s)の積を用いる。
一例として、開始周波数w1、減衰率Mが、それぞれ0.01[rad/s]、10[dB]で与えられるとき、減衰率関数SdのBode線図が、図8で表される。図8に示すように、周波数が高くなるほどゲインが大きくなる。周波数が0[rad/s]に近づくと、ゲインは−10[dB]に漸近する。周波数が∞に近づくと、ゲインは0[dB]に漸近する。位相は、周波数が0[rad/s]又は∞[rad/s]に近づくほど0[deg]に漸近するが、周波数が0.02[rad/s]であるとき約31[deg]と極大となる。この減衰率関数Sdによれば、低周波数帯域において高い減衰率が与えられる。よって、その低周波数帯域の成分を含む外乱Dに対する減衰度が大きくなるように制御パラメータθ0が定められる。
次に、本実施形態に係る制御パラメータθ0の計算方法の一例について説明する。
図9は、本実施形態に係る制御パラメータθ0の計算方法の一例を示すフローチャートである。
(ステップS102)プロセス同定部162は、プロセスに入力される入力値u(t)と伝達関数Gを作用して得られるモデル出力値ymodel(t)からプロセスから出力される測定値ymeas(t)の誤差v(t)の二乗ノルムが小さくなるように伝達関数Gを算出する。その後、ステップS104の処理に進む。
(ステップS104)目標感度関数計算部164は、プロセスの伝達関数Gと初期の制御器の伝達関数C(θini)に基づいて初期の感度関数S(θini)を算出する。ここで、θiniは制御パラメータの初期値である。その後、ステップS106の処理に進む。
(ステップS106)周波数解析部166は、プロセスから出力される測定値Yの周波数特性、または初期の感度関数S(θini)の周波数特性を解析する。目標感度関数計算部164は、前記周波数特性が主成分としてピーク特性を有するか否か、ピーク特性を有しない場合には前記周波数特性の主成分が低周波数帯域にあるか否かを判定する。その後、ステップS108の処理に進む。
(ステップS110)目標感度関数計算部164は、設定したパラメータで与えられる減衰率関数Sdを初期の感度関数S(θini)に乗算して目標感度関数SRを計算する。その後、ステップS112の処理に進む。
(ステップS112)制御パラメータ調整部168は、制御パラメータθで与えられる現状の感度関数S(θ)と、目標感度関数SRとの差の大きさが減少するように制御パラメータθを調整する。その後、図9に示す処理を終了する。
次に、制御パラメータθを調整する方法の一例として、FRITアルゴリズムについて説明する。FRITアルゴリズムは、ある制御対象の目標応答伝達関数、初期の制御パラメータ、初期の設定値及び初期の出力値が与えられているとき、目標応答伝達関数に基づく出力値と初期の出力値との誤差の二乗ノルムが減少するように制御パラメータをオフラインで更新する手法である。
そして、制御パラメータ調整部168は、評価関数J(θ)を最小化するように、ガウス・ニュートン法を用いて制御パラメータθ(ベクトル)を逐次に更新する。ガウス・ニュートン法によれば、制御パラメータの変化量が、評価関数J(θ)の制御パラメータに対する導関数J’(θ)(ベクトル)と評価関数J(θ)のヘッセ行列J’’(θ)の逆行列J’’(θ)‐1の積に所定のステップサイズγを乗じて計算される。ヘッセ行列は、J’’(θ)の制御パラメータの各要素値による二階偏導関数を要素として有する行列である。制御パラメータ調整部168は、評価関数の変化量δJ(θ)、つまり更新後の制御パラメータθ’に基づく評価関数J(θ’)から更新前の制御パラメータθに基づく評価関数J(θ)の差分δJ(θ’)が所定の差分の閾値εよりも小さくなったか否かを判定する。制御パラメータ調整部168が、差分δJ(θ’)が閾値εよりも小さくなったと判定するとき、制御パラメータを調整する処理を停止する。制御パラメータ調整部168が、差分δJ(θ’)が閾値ε以上であると判定するとき、制御パラメータを調整する処理を繰り返す。
この手法によれば、目標感度関数SR、初期の制御パラメータθini、設定値R、測定値Yが得られていれば、オフラインで制御パラメータの最適調整値θ0が求められる。そのため、制御パラメータθの更新のために、複数回のオンラインでのテストを実施する必要がない。なお、FRITアルゴリズムについては、例えば、非特許文献1に詳しく記載されている。
次に、制御パラメータθの計算例について説明する。第1の例として、プロセスの伝達関数G、初期の制御器の伝達関数C(θini)が、それぞれ式(14)、(15)で与えられる場合を仮定する。
この構成により、制御対象であるプロセスの運転にステップ応答テスト等の負荷を与えずに、運転中に得られるリアルタイムデータを用いて、制御パラメータに基づく感度関数が、周波数特性に基づいて定められた目標感度関数に近似するように制御パラメータが得られる。プロセスからの測定値または初期の感度関数の主成分を与える周波数帯域において減衰するように目標感度関数が定められる場合には、その周波数帯域における感度関数が減衰するように制御パラメータが調整される。そのため、システム全体として外乱に対する減衰特性が向上する。
この構成により、測定値の周波数特性のゲインがピークを有するとき、そのピークである周波数帯域において、ゲインが小さくなるように目標感度関数が定められる。そのため、測定値の周波数特性の主成分であるその周波数帯域における感度関数が減衰するように制御パラメータが調整される。
この構成により、感度関数のゲインに対する減衰率の周波数特性が、中心周波数、減衰率及び帯域幅といった少数のパラメータを用いて定量的に指示される。そのため、目標感度関数の決定、ひいては制御パラメータの調整にかかる計算負荷を低減することができる。
この構成により、測定値の周波数特性の主成分が低周波数領域にあるとき、低周波数領域において、ゲインが小さくなるように目標感度関数が定められる。そのため、低周波数帯域における感度関数が減衰するように制御パラメータが調整される。
この構成により、感度関数のゲインに対する減衰率の周波数特性が、減衰率及び開始周波数といった少数のパラメータを用いて定量的に指示される。そのため、目標感度関数の決定、ひいては制御パラメータの調整にかかる計算負荷を低減することができる。
以上、図面を参照してこの発明の実施形態について説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
プロセスシミュレータ部170には、同定された伝達関数Gのパラメータを示す伝達関数情報がプロセス同定部162から入力され、初期の制御パラメータθiniと調整された制御パラメータθ0を示す制御パラメータ情報が制御パラメータ調整部168から入力される。本変形例では、制御パラメータ調整部168は、調整された制御パラメータθ0を示す制御パラメータ情報を制御装置24(図1)に送信しなくてもよい。また、プロセスシミュレータ部170は、初期の制御パラメータθini、調整された制御パラメータθ0とは異なる別個の制御パラメータθ*を設定してもよい。制御パラメータθ*は、例えば、初期の制御器の伝達関数C(θini)と調整された制御器の伝達関数C(θ0)の平均となる制御特性を与える制御パラメータであってもよい。
(ステップS202)目標感度関数計算部164は、減衰率関数Sdのパラメータを更新する。出力値の周波数特性または初期の感度関数S(θini)の周波数特性が主成分としてピーク特性を有する場合には、更新対象のパラメータは、中心周波数c、片側帯域幅r、減衰率Mのいずれか、又は任意の組み合わせであってもよい。出力値の周波数特性または初期の感度関数S(θini)の周波数特性の主成分が低周波数帯域にある場合には、更新対象のパラメータは、開始周波数w1、減衰率Mのいずれか又は両方であってもよい。その後、ステップS204の処理に進む。
(ステップS206)そして、制御パラメータ調整部168は、計算した目標感度関数SRと、制御パラメータθで与えられる感度関数S(θ)との差の大きさが減少するように制御パラメータθを調整する。これにより、更新された減衰率関数Sdのパラメータに対して再調整された制御パラメータθ0が得られる。その後、ステップS208の処理に進む。
(ステップS210)プロセスシミュレータ部170は、計算した操作量U、測定値Yの時系列を示すグラフデータを表示部(図示せず)に表示させる。
その後、制御パラメータ最適化部16は、ステップS206の処理により得られる制御パラメータのうち、操作入力部(図示せず)から入力される操作信号で指示される制御パラメータを選択してもよい。
Claims (7)
- 制御対象であるプロセスからの出力量と前記プロセスに対する操作量に基づいて前記プロセスの伝達関数を計算するプロセス同定部と、
前記出力量の周波数特性または前記プロセスの伝達関数と制御器の制御パラメータに基づく感度関数の周波数特性を解析する周波数解析部と、
前記感度関数と、前記周波数特性の主成分となる周波数帯域と所定の減衰率に基づいて目標とする目標感度関数を定める目標感度関数計算部と、
前記感度関数と前記目標感度関数の差が減少するように前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整部と、を備える
データ処理装置。 - 前記目標感度関数計算部は、
前記主成分としてゲインが他の周波数帯域よりも大きい周波数帯域を特定し、
特定した周波数帯域における目標感度関数のゲインが前記感度関数のゲインよりも小さくなるように、前記目標感度関数を定める
請求項1に記載のデータ処理装置。 - 前記目標感度関数計算部は、
ゲインを減衰させる周波数帯域の中心周波数と、前記中心周波数におけるゲインの減衰率と、前記周波数帯域の帯域幅に基づいて周波数毎のゲインの減衰率を示す減衰率関数を定め、
前記減衰率関数を前記感度関数に乗じて前記目標感度関数を定める
請求項2に記載のデータ処理装置。 - 前記目標感度関数計算部は、
前記主成分の中心周波数が所定の周波数よりも高いと判定するとき、
特定した周波数帯域における目標感度関数のゲインが前記感度関数のゲインよりも小さくなるように、前記目標感度関数を定める
請求項2または請求項3に記載のデータ処理装置。 - 前記目標感度関数計算部は、
所定の周波数よりも周波数が低い低周波数領域におけるゲインが所定のゲインよりも大きいとき、
前記低周波数領域における目標感度関数のゲインが前記感度関数のゲインよりも小さくなるように、前記目標感度関数を定める
請求項1から請求項4のいずれか一項に記載のデータ処理装置。 - 前記目標感度関数計算部は、
0[rad/s]におけるゲインと、前記所定の周波数である開始周波数とに基づいて周波数毎のゲインの減衰率を示す減衰率関数を定め、
前記減衰率関数を前記感度関数に乗じて前記目標感度関数を定める
請求項5に記載のデータ処理装置。 - データ処理装置におけるデータ処理方法であって、
制御対象であるプロセスからの出力量と前記プロセスに対する操作量に基づいて前記プロセスの伝達関数を計算するプロセス同定過程と、
前記出力量の周波数特性または前記プロセスの伝達関数と制御器の制御パラメータに基づく感度関数の周波数特性を解析する周波数解析過程と、
前記感度関数と、前記周波数特性の主成分となる周波数帯域と所定の減衰率に基づいて目標とする目標感度関数を定める目標感度関数計算過程と、
前記感度関数と前記目標感度関数の差が減少するように前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整過程と、を有する
データ処理方法。
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