JP4318982B2 - 制御方法及び制御装置、並びにプログラム - Google Patents
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Description
本発明は、入出力の関係が非線形性の強い制御対象（例えば、焼却炉等）に対する制御方法及び制御装置、並びにプログラムに関する。
従来から、時定数が大きく、且つ、入出力の関係が非線形性の強い制御対象に対しては、適当な近似により線形化し、これに対して線形のコントローラを構築することにより制御を行っていた。
例えば、従来の現代制御理論においては、線形近似としてＰＩ制御（特許文献１参照）、最適制御（特許文献２参照）などを用いて、色々な制御状態でのパラメータに基づき場合分け制御を行っている。
しかしながら、従来の方法では、例えば、燃焼特性のように無駄時間をはじめ入出力の関係が様々な非線形性を強く伴うプロセスに関しては、線形近似との誤差が大きくなる状態が発生し、その場合には制御性能を著しく悪化させるという問題があった。
即ち、ＰＩ制御などを用いて色々な制御状態でのパラメータに基づいて場合わけ制御を行うと、パラメータの境目でスムーズな制御をすることができず、制御性能が悪化していた。また、無駄時間などを含む場合は、ＰＩ制御ではゲインを高く上げられず、やはり制御性能が悪化していた。さらに、一般的に数式化しにくい制御対象においては、現代制御理論の枠組みで制御を行おうとすると極めて制御性能を悪化させ、理論上でも適切な操作入力が求められないことも考えられる。
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、入出力の関係が非線形性の強い制御対象に対して、制御性能を劣化させることなく安定的に制御を行うことができる、制御方法及び制御装置、並びにプログラムを提供するものである。
上記課題を解決するために、本発明に係る制御方法は、制御対象の出力値を目標値に制御する制御方法であって、予め制御対象の操業状態における前記制御対象への入力値と出力値とについて、入力値と、入力値に対応して取得した出力値と、１時点過去の出力値と、を、一組にして、データベースに記憶するステップと、現時点から前記目標値まで達するまでの予測区間について、次式により演算したＺ（ｋ）に、現時点の出力値を加えたものをプロットすることにより、目標系列を生成するステップと、
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成するステップと、前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測するステップと、前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求めるステップと、前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択するステップと、を備えることを特徴とする。
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成するステップと、前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測するステップと、前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求めるステップと、前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択するステップと、を備えることを特徴とする。
本発明に係る制御装置は、制御対象の出力値を目標値に制御する制御装置であって、予め制御対象の操業状態における前記制御対象への入力値と出力値とについて、入力値と、入力値に対応して取得した出力値と、１時点過去の出力値と、を、一組にして、データベースに記憶する手段と、現時点から前記目標値まで達するまでの予測区間について、次式により演算したＺ（ｋ）に、現時点の出力値を加えたものをプロットすることにより、目標系列を生成する手段と、
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成する手段と、前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測する手段と、前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求める手段と、前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択する手段と、を備えることを特徴とする。
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成する手段と、前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測する手段と、前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求める手段と、前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択する手段と、を備えることを特徴とする。
本発明に係るプログラムは、制御対象の出力値を目標値に制御するプログラムであって、予め制御対象の操業状態における前記制御対象への入力値と出力値とについて、入力値と、入力値に対応して取得した出力値と、１時点過去の出力値と、を、一組にして、データベースに記憶するステップ、現時点から前記目標値まで達するまでの予測区間について、次式により演算したＺ（ｋ）に、現時点の出力値を加えたものをプロットすることにより、目標系列を生成するステップ、
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成するステップ、前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測するステップ、前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求めるステップ、前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択するステップ、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成するステップ、前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測するステップ、前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求めるステップ、前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択するステップ、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
また、本発明に係る制御方法及び制御装置、並びにプログラムは、前記制御対象が、焼却炉であり、前記出力値が、当該焼却炉の炉頂部温度やエネルギー回収のための蒸気量・温度・圧力であり、前記入力値が、当該焼却炉の操作入力であることが好ましい。
尚、本発明に係るプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＦＤ（Floppy（登録商標） Disk）、ＭＯ（Magneto-Optic）などのリムーバブル型記録媒体やハードディスクなどの固定型記録媒体に記録して配布可能である他、有線又は無線の電気通信手段によってインターネットなどの通信ネットワークを介して配布可能である。
本発明に係る制御方法は、制御対象の出力値を目標値に制御する制御方法であって、予め制御対象の操業状態における前記制御対象への入力値と出力値とについて、入力値と、入力値に対応して取得した出力値と、１時点過去の出力値と、を、一組にして、データベースに記憶するステップと、現時点から前記目標値まで達するまでの予測区間について、次式により演算したＺ（ｋ）に、現時点の出力値を加えたものをプロットすることにより、目標系列を生成するステップと、
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成するステップと、前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測するステップと、前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求めるステップと、前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択するステップと、を備えることを特徴とする。
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成するステップと、前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測するステップと、前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求めるステップと、前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択するステップと、を備えることを特徴とする。
本発明に係る制御装置は、制御対象の出力値を目標値に制御する制御装置であって、予め制御対象の操業状態における前記制御対象への入力値と出力値とについて、入力値と、入力値に対応して取得した出力値と、１時点過去の出力値と、を、一組にして、データベースに記憶する手段と、現時点から前記目標値まで達するまでの予測区間について、次式により演算したＺ（ｋ）に、現時点の出力値を加えたものをプロットすることにより、目標系列を生成する手段と、
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成する手段と、前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測する手段と、前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求める手段と、前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択する手段と、を備えることを特徴とする。
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成する手段と、前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測する手段と、前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求める手段と、前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択する手段と、を備えることを特徴とする。
本発明に係るプログラムは、制御対象の出力値を目標値に制御するプログラムであって、予め制御対象の操業状態における前記制御対象への入力値と出力値とについて、入力値と、入力値に対応して取得した出力値と、１時点過去の出力値と、を、一組にして、データベースに記憶するステップ、現時点から前記目標値まで達するまでの予測区間について、次式により演算したＺ（ｋ）に、現時点の出力値を加えたものをプロットすることにより、目標系列を生成するステップ、
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成するステップ、前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測するステップ、前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求めるステップ、前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択するステップ、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成するステップ、前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測するステップ、前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求めるステップ、前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択するステップ、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
本発明に係る制御方法及び制御装置、並びにプログラムによると、実際の制御時に、予め制御対象の入出力の関係を実測して保存しておいたデータベースを用いて、目標系列と様々な入力系列に対する出力系列の推定を行い、出力系列を目標系列になるべく近づけるように、評価関数を最小にするような入力系列を選択している。従って、入出力の関係が非線形性を強く伴う制御対象について、線形近似との誤差が少なくなり、非線形性による制御性能の劣化をもたらすことなく、常に安定した制御が可能となる。また、最適化手法として分枝限定法を用いて入力系列の選択を行っている。従って、計算が容易となり大幅に演算時間を短縮できるとともに、局所的な最適答えとならずに制御性能を向上させることができる。更に、評価関数として制御対象のパラメータである出力系列と目標系列との誤差及び入力系列を用いている。従って、評価値の小さい入力系列を選択することにより、出力系列を目標系列になるべく近づけることができる。
尚、出力系列を予測する際に、所定の時点の出力値と前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値とに対応する所定の時点の１時点未来の出力値がデータベースにない場合は、一定距離内に含まれるデータを平均化して、所定の時点の１時点未来の出力値を求めるようにすることが好ましい。
尚、出力系列を予測する際に、所定の時点の出力値と前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値とに対応する所定の時点の１時点未来の出力値がデータベースにない場合は、一定距離内に含まれるデータを平均化して、所定の時点の１時点未来の出力値を求めるようにすることが好ましい。
また、本発明に係る制御方法及び制御装置、並びにプログラムは、前記制御対象が、焼却炉であり、前記出力値が、当該焼却炉の炉頂部温度やエネルギー回収のための蒸気量・温度・圧力であり、前記入力値が、当該焼却炉の操作入力であることが好ましい。
この構成によると、入出力の関係が無駄時間をはじめ様々な非線形性を強く伴う燃焼プロセスを制御対象とする焼却炉に対して本発明に係る制御方法及び制御装置、並びにプログラムを適用することができる。
以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための最良の形態について説明する。
ここで、本実施の形態では、予測制御手法として分枝限定法を用いる。また、本実施の形態では、入出力の関係が無駄時間をはじめ様々な非線形性を強く伴う燃焼プロセスを制御対象とする焼却炉（流動床式のごみ焼却炉）を用いて説明する。
まず、本実施の形態に係る制御装置を、図１〜図５に基づいて説明する。
図１は、制御対象である焼却炉の概略構成図である。図２は、本実施の形態に係る制御装置のブロック線図を示すものである。図３は、予め入力値をランダムに変化させた時の制御対象の入力値と出力値とを示す図である。図４は、データベースに蓄積されたデータを示す図である。図５は、目標系列と出力系列と入力系列の関係を示す図である。
図１は、制御対象である焼却炉の概略構成図である。図２は、本実施の形態に係る制御装置のブロック線図を示すものである。図３は、予め入力値をランダムに変化させた時の制御対象の入力値と出力値とを示す図である。図４は、データベースに蓄積されたデータを示す図である。図５は、目標系列と出力系列と入力系列の関係を示す図である。
はじめに、制御対象である焼却炉について、図１に基づいて説明する。
焼却炉１００は、操作量（入力値）をごみ投入量とし、制御量（出力値）を炉頂部温度とし、操作量から制御量までには既知の無駄時間が存在する流動床ごみ焼却炉である。また、操作量（入力値）は、ステップ応答であり、０，０．１，０．２などのように離散値をとるものとする。
そして、制御装置１では、現時点の制御量（出力値）である炉頂部温度と、後述する目標軌道の設定内容、即ち、制御量（出力値）である炉頂部温度の目標値及び現時点から目標値まで到達する予測区間と、が入力され、操作量（入力値）であるごみ投入量が出力される。
焼却炉１００は、操作量（入力値）をごみ投入量とし、制御量（出力値）を炉頂部温度とし、操作量から制御量までには既知の無駄時間が存在する流動床ごみ焼却炉である。また、操作量（入力値）は、ステップ応答であり、０，０．１，０．２などのように離散値をとるものとする。
そして、制御装置１では、現時点の制御量（出力値）である炉頂部温度と、後述する目標軌道の設定内容、即ち、制御量（出力値）である炉頂部温度の目標値及び現時点から目標値まで到達する予測区間と、が入力され、操作量（入力値）であるごみ投入量が出力される。
次に、本実施形態に係る制御装置について、図２に基づいて説明する。
制御装置１は、データベース記憶部２と、目標系列生成部３と、入力系列生成部４と、出力系列予測部５と、評価値演算部６と、入力系列選択部７と、を備えている。
制御装置１は、データベース記憶部２と、目標系列生成部３と、入力系列生成部４と、出力系列予測部５と、評価値演算部６と、入力系列選択部７と、を備えている。
データベース記憶部２は、予め制御対象の操業状態における入力値と出力値とをデータベースに記憶するためのものである。
本実施形態では、データベース記憶部２では、予め制御対象である焼却炉１００に対して、操作量であるごみ投入量を任意の大きさで増減するような入力値を印加させ、その時の出力値である炉頂部温度を記録する（図３参照）。尚、本実施形態では、焼却炉１００におけるごみ投入から炉頂部温度測定までのプロセスは１時点過去の出力値と現時点の入力値により出力値が決まる１次系としている。即ち、図３においては、現時点の入力値をＵ（ｋ）とし、１時点過去の出力値をＸ（ｋ−１）としており、Ｘ（ｋ）＝ａＸ（ｋ−１）＋ｂＵ（ｋ）（ａ，ｂは所定の定数）としている。
そして、制御対象である焼却炉１００について、現時点から一つ前の分割区間の出力値Ｘ（ｋ−１）と、現時点の入力値Ｕ（ｋ）と、により次の時点の出力値Ｘ（ｋ）が定まる点の集合体（即ち、Ｘ（ｋ−１），Ｕ（ｋ），Ｘ（ｋ）を一組とする。）に整理して、データベースに蓄積する。尚、データベース上のフォーマットは特に決まったものである必要はなく、図４ に示すように、例えば、ＤＡＴＡ（Ｘ（ｋ−１），Ｕ（ｋ））＝Ｘ（ｋ）の形の配列データとしても良い。
尚、データベース記憶部２では、予め制御対象である焼却炉１００に対して実験的にデータを採取することによりデータベースを蓄積することも可能であるし、実操業中にもオペレータがごみ投入量を操作するときの入力値及び出力値のデータを取り込むことも可能である。より多くのデータをデータベースに蓄積するために、実操業中にもオペレータがごみ投入量を操作するときの入力値及び出力値のデータを取り込むことが望ましい。データベースにより多くのデータを蓄積することで、様々な制御状態での次の出力値の推定の精度を向上させることができるためである。
本実施形態では、データベース記憶部２では、予め制御対象である焼却炉１００に対して、操作量であるごみ投入量を任意の大きさで増減するような入力値を印加させ、その時の出力値である炉頂部温度を記録する（図３参照）。尚、本実施形態では、焼却炉１００におけるごみ投入から炉頂部温度測定までのプロセスは１時点過去の出力値と現時点の入力値により出力値が決まる１次系としている。即ち、図３においては、現時点の入力値をＵ（ｋ）とし、１時点過去の出力値をＸ（ｋ−１）としており、Ｘ（ｋ）＝ａＸ（ｋ−１）＋ｂＵ（ｋ）（ａ，ｂは所定の定数）としている。
そして、制御対象である焼却炉１００について、現時点から一つ前の分割区間の出力値Ｘ（ｋ−１）と、現時点の入力値Ｕ（ｋ）と、により次の時点の出力値Ｘ（ｋ）が定まる点の集合体（即ち、Ｘ（ｋ−１），Ｕ（ｋ），Ｘ（ｋ）を一組とする。）に整理して、データベースに蓄積する。尚、データベース上のフォーマットは特に決まったものである必要はなく、図４ に示すように、例えば、ＤＡＴＡ（Ｘ（ｋ−１），Ｕ（ｋ））＝Ｘ（ｋ）の形の配列データとしても良い。
尚、データベース記憶部２では、予め制御対象である焼却炉１００に対して実験的にデータを採取することによりデータベースを蓄積することも可能であるし、実操業中にもオペレータがごみ投入量を操作するときの入力値及び出力値のデータを取り込むことも可能である。より多くのデータをデータベースに蓄積するために、実操業中にもオペレータがごみ投入量を操作するときの入力値及び出力値のデータを取り込むことが望ましい。データベースにより多くのデータを蓄積することで、様々な制御状態での次の出力値の推定の精度を向上させることができるためである。
目標系列生成部３は、現時点から目標値まで達するまでの予測区間について、現時点の出力値と目標値とから目標系列を生成するためのものである。
本実施形態においては、予めオペレータにより入力された炉頂部温度の目標値及び予測区間に基づいて、目標軌道（目標系列）を生成する。ここで、目標軌道は、例えば、与えられた目標値Ｒと現時点での出力値Ｘを用いて、次式によりＺ（ｋ）を演算し、ＺにＸを足したものをプロットすることにより求める（図５参照）。
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）（αは所定の定数）
本実施形態においては、予めオペレータにより入力された炉頂部温度の目標値及び予測区間に基づいて、目標軌道（目標系列）を生成する。ここで、目標軌道は、例えば、与えられた目標値Ｒと現時点での出力値Ｘを用いて、次式によりＺ（ｋ）を演算し、ＺにＸを足したものをプロットすることにより求める（図５参照）。
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）（αは所定の定数）
入力系列生成部４は、予測区間内での入力系列を複数生成するためのものである。
本実施形態においては、ごみ投入量の考えられる操作遺領域を離散化した値のみを操作量（入力値）とし（ここでは、０〜１．６までの０．１きざみの１６パターン）、かつ、予測区間を現時点ｋから分割区間の５サンプル間隔未来ｋ＋５とする。尚、入力値はステップ応答とする。そして、予測制御手法として分枝限定法を用いるため、入力系列は、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現するとし、ツリーの途中段階（即ち、予測区間内の一部の分割区間まで）とする。
本実施形態においては、ごみ投入量の考えられる操作遺領域を離散化した値のみを操作量（入力値）とし（ここでは、０〜１．６までの０．１きざみの１６パターン）、かつ、予測区間を現時点ｋから分割区間の５サンプル間隔未来ｋ＋５とする。尚、入力値はステップ応答とする。そして、予測制御手法として分枝限定法を用いるため、入力系列は、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現するとし、ツリーの途中段階（即ち、予測区間内の一部の分割区間まで）とする。
出力系列予測部５は、入力系列生成部４で生成した入力系列に対して、データベース記憶部２において蓄積したデータベースを用いて出力系列として予測するためのものである。
本実施形態においては、出力系列の予測は、データベース記憶部２において蓄積したデータベースに基づいて、現時点の出力値Ｘ（ｋ）と１時点未来の入力値Ｕ（ｋ＋１）とに対応する１時点未来の出力値Ｘ（ｋ＋１）、１時点未来の出力値Ｘ（ｋ＋１）と２時点未来の入力値Ｕ（ｋ＋２）とに対応する２時点未来の出力値Ｘ（ｋ＋２）、・・・というように入力系列の入力値に対応する全ての出力値を再帰的に読み出すことにより処理を行う。また、現時点の出力値Ｘ（ｋ）と１時点未来の入力値Ｕ（ｋ＋１）とに対応する１時点未来の出力値Ｘ（ｋ＋１）がデータベースにない場合は、一定距離内に含まれるデータを平均化して、１時点未来の出力値Ｘ（ｋ＋１）を求める。尚、予想する出力系列は、入力系列に対応して、予測区間内の一部の分割区間までとする。
本実施形態においては、出力系列の予測は、データベース記憶部２において蓄積したデータベースに基づいて、現時点の出力値Ｘ（ｋ）と１時点未来の入力値Ｕ（ｋ＋１）とに対応する１時点未来の出力値Ｘ（ｋ＋１）、１時点未来の出力値Ｘ（ｋ＋１）と２時点未来の入力値Ｕ（ｋ＋２）とに対応する２時点未来の出力値Ｘ（ｋ＋２）、・・・というように入力系列の入力値に対応する全ての出力値を再帰的に読み出すことにより処理を行う。また、現時点の出力値Ｘ（ｋ）と１時点未来の入力値Ｕ（ｋ＋１）とに対応する１時点未来の出力値Ｘ（ｋ＋１）がデータベースにない場合は、一定距離内に含まれるデータを平均化して、１時点未来の出力値Ｘ（ｋ＋１）を求める。尚、予想する出力系列は、入力系列に対応して、予測区間内の一部の分割区間までとする。
評価値演算部６は、評価関数に基づいて評価値を演算するためのものである。
本実施形態においては、評価関数は、図５に示すように、出力系列予測部５で予測した出力系列と目標系列生成部３で生成した目標系列との誤差（図中の斜線部）の二乗と、入力系列生成部４で生成した入力系列の二乗と、を加えたものとする。尚、評価値の演算は、入力系列及び出力系列に対応して、予測区間内の一部の分割区間までとする。
本実施形態においては、評価関数は、図５に示すように、出力系列予測部５で予測した出力系列と目標系列生成部３で生成した目標系列との誤差（図中の斜線部）の二乗と、入力系列生成部４で生成した入力系列の二乗と、を加えたものとする。尚、評価値の演算は、入力系列及び出力系列に対応して、予測区間内の一部の分割区間までとする。
入力系列選択部７は、入力系列生成部４で生成した複数の入力系列から評価値演算部６で演算した評価値が最小となるような入力系列を選択するためのものである。
本実施形態においては、評価値が、現在暫定的に保存されている評価値よりも低ければ、評価値を入れ替えて保存するとともに、その入力系列を保存し、入力系列生成部４で生成した全ての入力系列について、チェックを行ったかどうかを確認する。そして、全ての入力系列についてチェックが行われていない場合は、入力系列生成部４で生成した入力系列からチェックを行っていない入力系列を選択して、再び、出力系列予測部５で出力系列を予測し、評価値演算部６で評価値の演算を行う。尚、入力系列の上下限が設定されており、また、入力系列がとりうる値が離散値の場合、予測区間での入力系列がとりうるパターンは有限個である。従って、入力系列のパターン数をＮとすると、Ｎ個のパターンの中からチェックを行っていない入力系列を順番に選択する。一方、全ての入力系列についてチェックが行われた場合は、保存されている入力系列の最初の値を制御対象である焼却炉１００に出力する。
本実施形態においては、評価値が、現在暫定的に保存されている評価値よりも低ければ、評価値を入れ替えて保存するとともに、その入力系列を保存し、入力系列生成部４で生成した全ての入力系列について、チェックを行ったかどうかを確認する。そして、全ての入力系列についてチェックが行われていない場合は、入力系列生成部４で生成した入力系列からチェックを行っていない入力系列を選択して、再び、出力系列予測部５で出力系列を予測し、評価値演算部６で評価値の演算を行う。尚、入力系列の上下限が設定されており、また、入力系列がとりうる値が離散値の場合、予測区間での入力系列がとりうるパターンは有限個である。従って、入力系列のパターン数をＮとすると、Ｎ個のパターンの中からチェックを行っていない入力系列を順番に選択する。一方、全ての入力系列についてチェックが行われた場合は、保存されている入力系列の最初の値を制御対象である焼却炉１００に出力する。
尚、本実施形態においては、上述のとおり、入力系列選択部７から出力された入力系列の最初の値Ｕ（ｋ＋１）を用いて、実際に制御対象である焼却炉１００を操作した後、データベース記憶部２では、その入力値Ｕ（ｋ＋１）及び出力値Ｘ（ｋ＋１）をデータベースに蓄積して、次はｋ＋１時点を現時点ｋとする。
次に、本実施の形態に係る制御方法について、図６に基づいて説明する。
図６は、本実施の形態に係る制御方法の処理の手順について説明したフローチャートである。
図６は、本実施の形態に係る制御方法の処理の手順について説明したフローチャートである。
図６に示すように、まず、予め、所定時間ごとに入力値（本実施形態では、ごみ投入量）をランダムに変化させた時の制御対象である焼却炉の出力値（本実施形態では、炉頂部温度）を取得する（ステップＳ１）。そして、入力値と、入力値に対応して取得した出力値と、１時点過去の出力値と、を、一組としてデータベースに保存する（ステップＳ２）。
次に、実際に制御対象である焼却炉の制御を行う時点で、現時点から所定の目標値まで達するまでの予測区間について、現時点の出力値と、目標値と、から目標軌道（目標系列）を生成する（ステップＳ３）。
そして、評価値の初期値を設定する（ステップＳ４）。
次に、予測区間を所定時間ごとに複数に分割し、その分割区間の一部（例えば、現時点から現時点の直後の区分まで、あるいは数分割区分まで）において、分割区間ごとに入力値を設定した予測区間の入力系列を複数発生させる（ステップＳ５）。ここで、入力系列は、離散値である入力値と分割区間との組み合わせで表現される。そして、入力系列を一つ選択する（ステップＳ６）。即ち、複数の入力系列の中から後述するステップＳ７〜Ｓ９において評価値をチェックしていない入力系列を順番に選択する。
そして、ステップＳ２で保存したデータベースを用いて、ステップＳ５で選択した入力系列に対して出力系列を予測する（ステップＳ７）。尚、出力系列の予測は、上述した分割区間の一部における入力系列に対応する範囲で行われる。ここで、出力系列の予測は、データベースに基づいて、現時点の出力値と１時点未来の入力値とに対応する１時点未来の出力値、１時点未来の出力値と２時点未来の入力値とに対応する２時点未来の出力値、というように予測区間での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより処理を行う。
そして、ステップＳ７で予測した出力系列とステップＳ３で生成した目標系列とから、評価関数を用いて、ステップＳ６で選択した入力系列に対する評価値を計算する（ステップＳ８）。ここで、目標系列と出力系列との誤差の二乗と、入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、評価値を計算する。
次に、ステップＳ８で計算した評価値が、現在保存されている評価値よりも低いかどうか判断する（ステップＳ９）。そして、低ければ（ステップＳ９：ＹＥＳ）、評価値を入れ替えて保存するとともに、その入力系列を保存する（ステップＳ１０）。一方、低くなければ（ステップＳ９：ＮＯ）、そのままステップＳ１１に進む。
続いてステップＳ５で生成した全ての入力系列について、チェックを行ったかどうかを確認する（ステップＳ１１）。
全ての入力系列について、チェックが行われていない場合（ステップＳ１１：ＮＯ）は、ステップＳ６に戻り、ステップＳ６〜ステップＳ１０において、評価値をミニマムにするように未知の入力系列を最適化手法である分枝限定法により求める。
全ての入力系列について、チェックが行われていない場合（ステップＳ１１：ＮＯ）は、ステップＳ６に戻り、ステップＳ６〜ステップＳ１０において、評価値をミニマムにするように未知の入力系列を最適化手法である分枝限定法により求める。
一方、全ての入力系列について、チェックが行われた場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）は、保存されている入力系列の最初の値を１時点未来の入力値として制御対象である焼却炉に出力する（ステップＳ１２）。そして、ステップＳ１に戻り、１時点未来の入力値及びそれに対する出力である１時点未来の出力値を取り込み（ステップＳ１）、当該１時点未来の入力値と、当該１時点未来の出力値と、現在の出力値と、を、一組としてデータベースを更新する（ステップＳ２）。そして、次は１時点未来の出力値を現在の出力値としてステップＳ３以降の処理を実行する。
尚、上述した本実施の形態に係る制御方法の処理の実行は、本実施の形態に係るプログラムとしてコンピュータのＣＰＵ（中央演算装置）等によって記録媒体から読み出されて実行することが可能である。
このように、本実施形態に係る制御方法及び制御装置、並びにプログラムでは、実際の制御時に、予め制御対象である焼却炉１００の入出力の関係を実測して保存しておいたデータベースを用いて（図１における制御装置１のデータベース記憶部２、及び、図６におけるステップＳ１〜Ｓ２参照）、目標系列と様々な入力系列に対する出力系列の推定を行い、出力系列を目標系列になるべく近づけるように、評価関数を最小にするような入力系列を選択している（図１における制御装置１の目標系列生成部３、入力系列生成部４、出力系列予測部５、評価値演算部６、入力系列選択部７、及び、図６におけるステップＳ３〜Ｓ１１参照）。
その結果、入出力の関係が非線形性を強く伴う制御対象である焼却炉１００について、線形近似との誤差を少なくすることにより、非線形性による制御性能の劣化をもたらすことなく、常に安定した制御が可能となる。
その結果、入出力の関係が非線形性を強く伴う制御対象である焼却炉１００について、線形近似との誤差を少なくすることにより、非線形性による制御性能の劣化をもたらすことなく、常に安定した制御が可能となる。
また、本実施形態に係る制御方法及び制御装置、並びにプログラムでは、最適化手法として分枝限定法を用いて、入力系列の選択を行っている。より詳細には、予測区間の内の一部の分割区間のみについて入力系列を求め、そこまでの分割区間のみの出力系列及び目標系列に基づいて、評価値を計算している。そして、現状の評価値よりも大きい、即ち、評価が悪い場合は、それ以降の分割区間の入力系列を評価したとしても、現状の評価値より小さくならない。従って、それ以降の分割区間は評価せず、枝刈りしている（図１における制御装置１の目標系列生成部３、入力系列生成部４、出力系列予測部５、評価値演算部６、入力系列選択部７、及び、図６におけるステップＳ３〜Ｓ１１参照）。
その結果、予測区間のすべての分割区間について演算しなくてすむため、計算が容易となり大幅に演算時間を短縮できるとともに、局所的な最適答えとならずに制御性能を向上させることができる。
その結果、予測区間のすべての分割区間について演算しなくてすむため、計算が容易となり大幅に演算時間を短縮できるとともに、局所的な最適答えとならずに制御性能を向上させることができる。
尚、最適化手法として分枝限定法を適用するのは、例えば、考えられる操作遺領域を離散化した複数のパターンで表される値のみを操作量（入力値）とし、かつ、予測区間を現時点から所定サンプル間隔で分割して分割区間とし、この操作量のパターン数と予測区間のサンプル数との組み合わせに対して、予測区間の全ての分割区間について評価関数をチェックすると、操作量のパターン数の予測区間のサンプル数乗もの計算量が必要となり、実際上求解することが不可能である場合が望ましい。従って、組み合わせの数が小さい場合は、全ての分割区間において入力系列を求め、総当りにより評価関数を演算することも可能である。
また、評価関数として制御対象のパラメータである出力系列と目標系列との誤差及び入力系列を用いている（図１における制御装置１の評価値演算部６、及び、図６におけるステップＳ８参照）。
その結果、評価値の小さい入力系列を選択することにより、出力系列を目標系列になるべく近づけることができる。
その結果、評価値の小さい入力系列を選択することにより、出力系列を目標系列になるべく近づけることができる。
次に、上述の本実施の形態に係る制御方法及び制御装置、並びにプログラムを適用して行ったシミュレーション結果について、図７及び図８に基づいて説明する。
図７は、本実施の形態に係る制御方法及び制御装置、並びにプログラムを適用した場合のシミュレーション結果である。図８は、従来法であるＰＩ制御を適用した場合のシミュレーション結果である。
図７は、本実施の形態に係る制御方法及び制御装置、並びにプログラムを適用した場合のシミュレーション結果である。図８は、従来法であるＰＩ制御を適用した場合のシミュレーション結果である。
図７及び図８に示すように、ＰＩ制御を適用した場合と比較して、本実施の形態に係る制御方法及び制御装置、並びにプログラムを適用した場合の方が、制御性能の劣化をもたらすことなく、安定的に制御できていることが分かる。
尚、図７及び図８において、Ｕ（ｋ）は現時点の入力値であり、Ｘ（ｋ）は現時点の出力値であり、Ｙ（ｋ）は現時点から３時点過去の出力値（Ｙ（ｋ＋３）＝Ｘ（ｋ）である。
尚、図７及び図８において、Ｕ（ｋ）は現時点の入力値であり、Ｘ（ｋ）は現時点の出力値であり、Ｙ（ｋ）は現時点から３時点過去の出力値（Ｙ（ｋ＋３）＝Ｘ（ｋ）である。
以上、本発明の好適な実施の形態について説明したが、本発明は、前記実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した限りにおいてさまざまな変更が可能なものである。
上述の実施形態では、流動床式のごみ焼却炉を制御対象としているが、それに限らない。例えば、制御対象として、ガス化溶融炉、汚泥・灰溶融炉等の廃棄物処理プラント、高炉・転炉等の製鉄プラント、水処理プラント、等、入出力の関係が非線形性の強いものであってもよい。
また、上述の実施形態では、最適化手法として分枝限定法を用いているが、それに限らない。例えば、遺伝的アルゴリズムやシミュレーティッドアニーリング等であってもよい。但し、膨大な量のデータベースを用いて最適化することを考慮すれば、現時点のコンピュータの性能から分枝限定法を用いるのが好ましい。
また、上述の実施形態では、評価関数を、出力系列と目標系列との誤差の二乗と、入力系列の二乗と、を加えたものとしているが、それに限らない。例えば、それに加えて、制御対象のパラメータを使用することもできる。
また、上述の実施形態では、入力値及び出力値のデータを予めデータベースに蓄積しているが、それに限らない。例えば、別の制御方法及び制御装置、並びにプログラムに基づいて当初運転し、その間に入力値及び出力値のデータを取得してデータベースを作成し、その後、本発明の制御方法及び制御装置、並びにプログラムに切り替えても良い。但し、入力値及び出力値のデータを予めデータベースに蓄積するのが好ましい。
１ 制御装置
２ データベース記憶部
３ 目標系列生成部
４ 入力系列生成部
５ 出力系列予測部
６ 評価値演算部
７ 入力系列選択部
１００ 焼却炉（制御対象）
２ データベース記憶部
３ 目標系列生成部
４ 入力系列生成部
５ 出力系列予測部
６ 評価値演算部
７ 入力系列選択部
１００ 焼却炉（制御対象）
Claims (6)
- 制御対象の出力値を目標値に制御する制御方法であって、
予め制御対象の操業状態における前記制御対象への入力値と出力値とについて、入力値と、入力値に対応して取得した出力値と、１時点過去の出力値と、を、一組にして、データベースに記憶するステップと、
現時点から前記目標値まで達するまでの予測区間について、次式により演算したＺ（ｋ）に、現時点の出力値を加えたものをプロットすることにより、目標系列を生成するステップと、
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、
離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成するステップと、
前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測するステップと、
前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求めるステップと、
前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択するステップと、を備えることを特徴とする制御方法。 - 前記制御対象が、焼却炉であり、
前記出力値が、当該焼却炉の炉頂部温度やエネルギー回収のための蒸気量・温度・圧力であり、
前記入力値が、当該焼却炉の操作入力であることを特徴とする請求項１に記載の制御方法。 - 制御対象の出力値を目標値に制御する制御装置であって、
予め制御対象の操業状態における前記制御対象への入力値と出力値とについて、入力値と、入力値に対応して取得した出力値と、１時点過去の出力値と、を、一組にして、データベースに記憶する手段と、
現時点から前記目標値まで達するまでの予測区間について、次式により演算したＺ（ｋ）に、現時点の出力値を加えたものをプロットすることにより、目標系列を生成する手段と、
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、
離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成する手段と、
前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測する手段と、
前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求める手段と、
前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択する手段と、を備えることを特徴とする制御装置。 - 前記制御対象が、焼却炉であり、
前記出力値が、当該焼却炉の炉頂部温度やエネルギー回収のための蒸気量・温度・圧力であり、
前記入力値が、当該焼却炉の操作入力であることを特徴とする請求項３に記載の制御装置。 - 制御対象の出力値を目標値に制御するプログラムであって、
予め制御対象の操業状態における前記制御対象への入力値と出力値とについて、入力値と、入力値に対応して取得した出力値と、１時点過去の出力値と、を、一組にして、データベースに記憶するステップ、
現時点から前記目標値まで達するまでの予測区間について、次式により演算したＺ（ｋ）に、現時点の出力値を加えたものをプロットすることにより、目標系列を生成するステップ、
Ｚ（ｋ）＝αＺ（ｋ−１）＋（１−α）（Ｒ−Ｘ）
（ここで、αは所定の定数、Ｒは目標値、Ｘは現時点の出力値、ｋは現時点）
最適化手法として分枝限定法を用い、前記予測区間内を所定時間ごとに複数に分割して複数の分割区間を生成し、当該分割区間毎に離散値である入力値を設定することにより、離散値である入力値と分割区間との組み合わせをツリー状に表現して、複数の入力系列を生成するステップ、
前記データベースに基づいて、所定の時点の出力値と、前記入力系列の当該所定の時点の１時点未来の入力値と、に対応する当該所定の時点の１時点未来の出力値を読み出すようにして、前記入力系列に対応する分割区間内での全ての出力値を再帰的に読み出すことにより、出力系列を予測するステップ、
前記出力系列と前記目標系列との誤差の二乗と、前記入力系列の二乗と、を加えたものを評価関数として、前記入力系列に対する評価値を求めるステップ、
前記複数の入力系列から前記評価値が最小となるような入力系列を選択するステップ、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 前記制御対象が、焼却炉であり、
前記出力値が、当該焼却炉の炉頂部温度やエネルギー回収のための蒸気量・温度・圧力であり、
前記入力値が、当該焼却炉の操作入力であることを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
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