JP4481953B2 - 状態判定装置および状態判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、温度、圧力などのプロセス量に対する制御系の状態を判定する状態判定装置および状態判定方法に関するものである。

従来、制御系の状態を判定する技術として、温度制御ループ内の実際の温度計測値とモデルを用いて予測した温度予測値とに基づいて、熱処理の異常を検知する熱処理異常検知方法が提案されている（特許文献１参照）。この熱処理異常検知方法では、温度計測値と温度予測値との差を２乗するかあるいは差の絶対値をとることにより差の極性を無くして、この極性を無くした差（誤差）を計測周期毎に時系列で累積し、累積した値と予め設定された閾値とを比較することにより、熱処理の異常を検知する。

また、制御系の状態を判定するその他の技術として、ヒータによる温度制御において昇温時の温度変化の最大傾き、整定後の制御対象の定常ゲイン、整定後の操作量、整定後の偏差のうち少なくとも１つに基づいてヒータ断線を検知する断線検出方法が提案されている（特許文献２参照）。

特開２００４−２５８９７５号公報 特開２００２−３４３５３７号公報

特許文献１に開示された熱処理異常検知方法では、ステップ応答中に操作量ＭＶの平衡点が移動するタイプの外乱が加わると、温度（制御量ＰＶ）の予測値と計測値に大きな差が生じる。このような差が生じる現象を図９（Ａ）、図９（Ｂ）、図１０（Ａ）、図１０（Ｂ）を用いて説明する。図９（Ａ）は例えば温度制御が行なわれる炉において炉室内の周辺部が温まり難い場合の制御量ＰＶのステップ応答を示す図、図９（Ｂ）は図９（Ａ）の場合のヒータ出力（操作量ＭＶ）の変化を示す図、図１０（Ａ）は炉室内の周辺部が徐々に温まる場合の制御量ＰＶのステップ応答を示す図、図１０（Ｂ）は図１０（Ａ）の場合の操作量ＭＶの変化を示す図である。

炉室内の周辺部が温まり難い場合のステップ応答と炉室内の周辺部が徐々に温まる場合のステップ応答では、操作量ＭＶの動きに差異が生じる。すなわち、炉室内の周辺部が温まり難い場合には、図９（Ａ）、図９（Ｂ）に示すように設定値ＳＰの変更に伴う制御量ＰＶのステップ応答の上昇が整定すると一定の高い制御量ＰＶを保つために、概ね一定の操作量ＭＶを維持することになるのに対し、炉室内の周辺部が徐々に温まる場合には、図１０（Ａ）、図１０（Ｂ）に示すように制御量ＰＶのステップ応答の上昇がほとんど整定した後も炉室内の周辺部が徐々に温まっていくことにより、一定の操作量ＭＶを維持する必要がなくなり、徐々に操作量ＭＶの出力が小さくなっていく。

このとき、炉室内の周辺部が温まり難い場合と炉室内の周辺部が徐々に温まる場合の両者について同一の１次遅れモデルを用いて制御量ＰＶを予測すると、操作量ＭＶの動きに差異が生じているために、両者の制御量ＰＶの予測値にも差異が生じる。特に炉室内の周辺部が徐々に温まる場合には制御量ＰＶの予測値と実際の計測値との間に大きな差異が生じるため、特許文献１に開示された熱処理異常検知方法によると、異常と判定されることが有り得る。実際はこのような現象を異常と判断すべきではない。しかし、炉室内の周辺部の状態は外的環境の影響を受けるため、炉室内の周辺部の状態を予め判断することは困難である。したがって、炉室内の周辺部が徐々に温まる状態でのステップ応答が不規則に発生するような制御対象、すなわちステップ応答中に不可測な外的要因に依存して操作量ＭＶの平衡点が移動する可能性のある制御対象に対しては、特許文献１に開示された熱処理異常検知方法の技術を適用することは困難になる。

また、特許文献２に開示された断線検出方法では、ステップ応答前の制御量ＰＶが実質同じであっても、ステップ応答前の操作量ＭＶに差異があれば、制御量ＰＶの上昇時の変化の最大傾きには差異が生じる。このような差異が生じる現象を図１１（Ａ）、図１１（Ｂ）、図１２（Ａ）、図１２（Ｂ）を用いて説明する。図１１（Ａ）は前記と同様に温度制御が行なわれる炉において炉室内の周辺部が温まり難い場合の制御量ＰＶのステップ応答を示す図、図１１（Ｂ）は図１１（Ａ）の場合の操作量ＭＶの変化を示す図、図１２（Ａ）は炉室内の周辺部が徐々に温まる場合の制御量ＰＶのステップ応答を示す図、図１２（Ｂ）は図１２（Ａ）の場合の操作量ＭＶの変化を示す図である。

前記のように、炉室内の周辺部が温まり難い場合と炉室内の周辺部が徐々に温まる場合では、制御量ＰＶのステップ応答の上昇がほとんど整定した後に操作量ＭＶに差異が生じるため、制御量ＰＶが整定した後にさらに設定値ＳＰを変更して制御量ＰＶを上昇させると、操作量ＭＶの変化幅ΔＭＶは、図１１（Ｂ）に示す炉室内の周辺部が温まり難い場合よりも図１２（Ｂ）に示す炉室内の周辺部が徐々に温まる場合の方が大きくなる。この結果、炉室内の周辺部が徐々に温まる場合の方が制御量ＰＶの上昇時の変化の最大傾きが大きくなる。

したがって、特許文献２に開示された断線検出方法では、炉室内の周辺部が徐々に温まる場合に観測される制御量ＰＶの変化の最大傾きが正常なものであるという指標が設定されていると、炉室内の周辺部が温まり難い場合には制御量ＰＶの上昇時の変化の最大傾きが指標よりも小さく観測されるために、ヒータ断線と誤って判定されることになる。よって、このような炉室内の周辺部が温まり難い場合や周辺部が徐々に温まる場合が不規則に発生するような制御対象、すなわち不可測な外的要因に依存して操作量ＭＶの平衡点が移動する可能性のある制御対象に対しては、特許文献２に開示された断線検出方法の技術を適用することは困難になる。

なお、特許文献２には、整定後の制御対象の定常ゲインを参照してヒータ断線を検知する方法も開示されているが、ステップ応答中に不可測な外的要因に依存して操作量ＭＶの平衡点が移動する可能性のある制御対象においては定常ゲイン自体も異なるものとして観測されてしまうので、特許文献２に開示された断線検出方法を適用することはやはり困難である。

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、ステップ応答に代表されるような制御の過渡状態の挙動を参照して、制御対象の状態判定を行なう場合において、ステップ応答中に不可測な外的要因に依存して操作量の平衡点が移動する可能性のある制御対象に対しても、適切な状態判定が可能な状態判定装置および状態判定方法を提供することを目的とする。

本発明は、制御対象の状態を判定する状態判定装置であって、制御の過渡状態を発生させる操作量の時系列データと前記過渡状態における制御量の時系列データに基づいて前記制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率を算出する算出部と、前記比率を判定指標として前記制御対象の状態を判定する判定部とを備えるものである。
また、本発明の状態判定装置の１構成例において、前記算出部は、ＰＩＤ制御系のステップ応答を含む時間帯の前記制御量を時系列データとして記憶する第１の時系列データ記憶部と、前記ＰＩＤ制御系のステップ応答を含む時間帯の前記操作量を時系列データとして記憶する第２の時系列データ記憶部と、前記制御量と操作量の時系列データについてステップ応答前半の過渡状態のデータを特定する過渡状態データ特定部と、前記制御量の時系列データのうち前記過渡状態データ特定部によって特定された過渡状態のデータと、前記操作量の時系列データのうち前記過渡状態データ特定部によって特定された過渡状態のデータとにより、前記制御対象のモデル数式を同定する制御対象モデリング部と、前記モデル数式に基づいて前記制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率を算出するゲイン時定数比算出部とからなり、前記判定部は、前記制御対象が特定の状態にある場合の前記比率の数値範囲を示す判定基準を予め記憶する判定基準記憶部と、前記比率と前記判定基準とを比較して、前記制御対象の状態が前記特定の状態にあるか否かを判定する状態判定部とからなるものである。
また、本発明の状態判定装置の１構成例において、前記制御対象モデリング部は、前記操作量の時系列データのうちの過渡状態のデータを前記制御対象のモデル数式に適用してモデル制御量の時系列データを生成するモデル制御量生成部と、前記制御量の時系列データのうちの過渡状態のデータの変化率と前記モデル制御量の時系列データの変化率との近さを示す評価関数値を算出する評価関数値算出部と、前記評価関数値が最適値となる前記制御対象のモデル数式を探索するモデル探索部とを有するものである。
また、本発明の状態判定装置の１構成例は、さらに、制御の設定値と前記制御量に基づきＰＩＤ制御演算により前記操作量を算出するＰＩＤ演算部を備え、前記過渡状態データ特定部は、外部から状態判定の実行を指示する判定指示信号が入力されたときに、前記制御量と操作量の時系列データについてステップ応答前半の過渡状態のデータを特定するものである。

また、本発明の状態判定方法は、制御の過渡状態を発生させる操作量の時系列データと前記過渡状態における制御量の時系列データに基づいて前記制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率を算出する算出手順と、前記比率を判定指標として前記制御対象の状態を判定する判定手順とを備えるものである。
また、本発明の状態判定方法の１構成例において、前記算出手順は、ＰＩＤ制御系のステップ応答を含む時間帯の前記制御量を時系列データとして記憶する第１の時系列データ記憶手順と、前記ＰＩＤ制御系のステップ応答を含む時間帯の前記操作量を時系列データとして記憶する第２の時系列データ記憶手順と、前記制御量と操作量の時系列データについてステップ応答前半の過渡状態のデータを特定する過渡状態データ特定手順と、前記制御量の時系列データのうち前記過渡状態データ特定手順によって特定された過渡状態のデータと、前記操作量の時系列データのうち前記過渡状態データ特定手順によって特定された過渡状態のデータとにより、前記制御対象のモデル数式を同定する制御対象モデリング手順と、前記モデル数式に基づいて前記制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率を算出するゲイン時定数比算出手順とからなり、前記判定手順は、前記ゲイン時定数比算出手順によって算出された比率と前記制御対象が特定の状態にある場合の前記比率の数値範囲を示す予め設定された判定基準とを比較して、前記制御対象の状態が前記特定の状態にあるか否かを判定するようにしたものである。
また、本発明の状態判定方法の１構成例において、前記制御対象モデリング手順は、前記操作量の時系列データのうちの過渡状態のデータを前記制御対象のモデル数式に適用してモデル制御量の時系列データを生成するモデル制御量生成手順と、前記制御量の時系列データのうちの過渡状態のデータの変化率と前記モデル制御量の時系列データの変化率との近さを示す評価関数値を算出する評価関数値算出手順と、前記評価関数値が最適値となる前記制御対象のモデル数式を探索するモデル探索手順とからなるものである。
また、本発明の状態判定方法の１構成例は、さらに、前記算出手順の前に、制御の設定値と前記制御量に基づきＰＩＤ制御演算により前記操作量を算出するＰＩＤ演算手順を備え、前記過渡状態データ特定手順は、外部から状態判定の実行を指示する判定指示信号が入力されたときに、前記制御量と操作量の時系列データについてステップ応答前半の過渡状態のデータを特定するようにしたものである。

本発明によれば、制御の過渡状態を発生させる操作量の時系列データと過渡状態における制御量の時系列データに基づいて制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率を算出して、この比率を判定指標として制御対象の状態を判定することにより、不可測な外的要因に依存して操作量の平衡点が移動する可能性のある制御対象に対しても、適切な状態判定を行うことができる。

また、本発明では、制御量と操作量の時系列データについてステップ応答前半の過渡状態のデータを特定し、制御量の時系列データのうちの過渡状態のデータと、操作量の時系列データのうちの過渡状態のデータとから、制御対象のモデル数式を同定することにより、モデル数式に基づいて制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率を容易に算出することができる。そして、制御対象が特定の状態にある場合の比率の数値範囲を示す判定基準を判定基準記憶部に予め記憶させておくことにより、比率と判定基準とを比較して、制御対象の状態が特定の状態にあるか否かを容易に判定することができる。

また、本発明では、操作量の時系列データのうちの過渡状態のデータを制御対象のモデル数式に適用してモデル制御量の時系列データを生成し、制御量の時系列データのうちの過渡状態のデータの変化率とモデル制御量の時系列データの変化率との近さを示す評価関数値を算出し、評価関数値が最適値となる制御対象のモデル数式を探索することにより、制御対象の動的特性を検出することができる。

また、本発明では、コントローラを構成するＰＩＤ演算部と状態判定装置とを一体で動作させることにより、実質的にオンラインでの状態判定が可能になる。

［発明の原理］
本発明は、制御対象の特性を１次遅れとむだ時間の要素を有する伝達関数で近似できるものと仮定し、ステップ応答に代表されるような過渡状態を発生させるための操作量ＭＶに関する時系列の情報と、前記過渡状態における制御量ＰＶの変化率ｄＰＶとを検出することにより、動的プロセスゲインＫｐとプロセス時定数Ｔｐとの比率Ｋｐ／Ｔｐ（あるいはＴｐ／Ｋｐ）を算出し、その結果に基づき制御対象についての状態判定を行なう。本発明は、過渡状態において観測される比率Ｋｐ／Ｔｐ（あるいはＴｐ／Ｋｐ）の値が、通常は操作量ＭＶの平衡点の移動による影響を実質的に無視できる程度の急峻な現象に伴って観測される値であり、操作量ＭＶに関する時系列の情報に基づいて算出する限りにおいては操作量ＭＶの平衡点の差異による影響が実質的に適切に考慮された上での値であるということに帰着する。

なお、制御量ＰＶの変化率ｄＰＶの検出に基づき比率Ｋｐ／Ｔｐ（あるいはＴｐ／Ｋｐ）を算出する手順としては、変化率ｄＰＶの特定の瞬時値を選択する方法では計測ノイズの影響を受けやすいので、１次遅れとむだ時間の要素を有する数式モデルを用いて、モデル同定により比率Ｋｐ／Ｔｐ（あるいはＴｐ／Ｋｐ）の値を決定するのがよい。

制御対象Ｇｐの特性を、まずはむだ時間のない１次遅れ特性と仮定し、以下の伝達関数で表現する。
Ｇｐ＝Ｋｐ／（１＋Ｔｐｓ） ・・・（１）
式（１）におけるｓはラプラス演算子である。

時刻ｔ＝０の時点において制御対象Ｇｐにステップ状の操作量変化ｄＭＶが加えられると、制御量ＰＶ（ｔ）および制御量ＰＶ（ｔ）の時間微分ｄＰＶ（ｔ）／ｄｔは以下のようになる。
ＰＶ（ｔ）＝Ｋｐ｛１−ｅｘｐ（−ｔ／Ｔｐ）｝ｄＭＶ ・・・（２）
ｄＰＶ（ｔ）／ｄｔ＝（Ｋｐ／Ｔｐ）ｄＭＶｅｘｐ（−ｔ／Ｔｐ） ・・・（３）
このときｔ→０とすることにより、ステップ応答初期変化率について次式の関係が得られる。
ｄＰＶ（ｔ）／ｄｔ_t→0＝（Ｋｐ／Ｔｐ）ｄＭＶ ・・・（４）

よって、ステップ応答初期の制御量ＰＶの変化率ｄＰＶと操作量変化ｄＭＶに基づき比率Ｋｐ／Ｔｐが得られる。そして、このときの動的プロセスゲインＫｐは、過渡応答前後の整定状態における制御量ＰＶと操作量ＭＶとの比率であるいわゆる整定ゲイン（あるいは定常ゲイン）とは別のパラメータであり、不可測な外的要因に依存して操作量ＭＶの平衡点が移動する現象の影響を受け難いパラメータである。すなわち、操作量ＭＶの平衡点移動に比べて短い時間で発生する過渡状態に着眼することにより、上記の影響を排除しているとも解釈できる。

次に、制御対象Ｇｐの特性に１次遅れの要素の他にむだ時間Ｌｐの要素が含まれるものとする。この場合は、ｔ→Ｌｐとすることにより、次式の関係が得られる。
ｄＰＶ（ｔ）／ｄｔ_t→Lp＝（Ｋｐ／Ｔｐ）ｄＭＶ ・・・（５）
むだ時間Ｌｐは、操作量ＭＶの平衡点が移動することによって変化するものではないので、予め測定した後に固定値として設定して問題はない。

以上により、１次遅れとむだ時間で近似できる制御対象であれば、ステップ応答あるいはこれに準ずる過渡状態における操作量ＭＶの情報と制御量ＰＶの変化率ｄＰＶを検出することにより、動的プロセスゲインＫｐとプロセス時定数Ｔｐとの比率Ｋｐ／Ｔｐを求めることが可能である。

続いて、比率Ｋｐ／Ｔｐを制御対象の状態判定に用いることの妥当性について説明する。前述のように本発明では、制御の過渡状態という動的な現象を捉えているので、制御対象Ｇｐの動的な特性を検出していることになる。制御対象Ｇｐの状態変化として例えば温度制御におけるヒータの劣化を検出しようとする場合、ヒータの劣化に伴って動的プロセスゲインＫｐが小さな値に変化する。状態判定の指標は比率Ｋｐ／Ｔｐであり、動的プロセスゲインＫｐとプロセス時定数Ｔｐの２つに分離してはいないので、比率Ｋｐ／Ｔｐが一定のまま動的プロセスゲインＫｐとプロセス時定数Ｔｐが変化すると、ヒータの劣化を検出することはできない。しかし、実際にはプロセス時定数Ｔｐが動的プロセスゲインＫｐと同時に変化していく要因は制御系に含まれないので、比率Ｋｐ／Ｔｐを検出できれば、ヒータの劣化についての状態判定が可能になる。

このように、比率Ｋｐ／Ｔｐが一定のまま動的プロセスゲインＫｐとプロセス時定数Ｔｐが変化するケースを想定する必要はなく、実質的には比率Ｋｐ／Ｔｐの変化を監視することで、通常は問題ない。よって、多くの制御対象において、比率Ｋｐ／Ｔｐは状態判定の指標として有効に利用できる。

［第１の実施の形態］
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施の形態に係る状態判定装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態の状態判定装置は、ＰＩＤ制御系のステップ応答を含む時間帯の制御量ＰＶを時系列データとして記憶する時系列ＰＶデータ記憶部（第１の時系列データ記憶部）１と、ＰＩＤ制御系のステップ応答を含む時間帯の操作量ＭＶを時系列データとして記憶する時系列ＭＶデータ記憶部（第２の時系列データ記憶部）２と、制御量ＰＶと操作量ＭＶの時系列データについてステップ応答前半の過渡状態のデータを特定する過渡状態データ特定部３と、制御量ＰＶの時系列データのうち過渡状態データ特定部３によって特定された過渡状態のデータと、操作量ＭＶの時系列データのうち過渡状態データ特定部３によって特定された過渡状態のデータとにより、制御対象のモデル数式を同定する制御対象モデリング部４と、制御対象のモデル数式に基づいて制御対象の動的プロセスゲインＫｐとプロセス時定数Ｔｐとの比率Ｒを算出するゲイン時定数比算出部５と、制御対象が特定の状態にある場合の比率Ｒの数値範囲を示す判定基準を予め記憶する判定基準記憶部６と、比率Ｒと判定基準とを比較して、制御対象の状態が予め規定された特定の状態にあるか否かを判定する状態判定部７とを備えている。

次に、本実施の形態の状態判定装置の動作を図２を用いて説明する。まず、過渡状態データ特定部３は、時系列ＰＶデータ記憶部１に記憶された制御量ＰＶの時系列データと時系列ＭＶデータ記憶部２に記憶された操作量ＭＶの時系列データについてステップ応答前半の過渡状態に相当する時間帯のデータを特定する（図２ステップＳ１００）。図３（Ａ）、図３（Ｂ）、図４（Ａ）、図４（Ｂ）は過渡状態データ特定部３の動作を説明するための図であり、図３（Ａ）は例えば温度制御が行なわれる炉において炉室内の周辺部が温まり難い場合の制御量ＰＶのステップ応答を示す図、図３（Ｂ）は図３（Ａ）の場合の操作量ＭＶの変化を示す図、図４（Ａ）は炉室内の周辺部が徐々に温まる場合の制御量ＰＶのステップ応答を示す図、図４（Ｂ）は図４（Ａ）の場合の操作量ＭＶの変化を示す図である。

過渡状態データ特定部３は、図３（Ｂ）、図４（Ｂ）に示すように操作量ＭＶの時系列データが予め設定された基準値ＭＶｃを超えている時間帯を割り出し、この時間帯をステップ応答前半の過渡状態に相当する時間帯として特定する。
なお、この特定方法は、ステップ応答の前半に操作量ＭＶの上限値を出力する制御系に特に有効な方法であり、代表的な事例としてヒータによる昇温制御がある。ただし、この方法は単なる一実施例であり、操作量ＭＶの変化幅やその他の信号の変化によって制御の過渡状態のデータを特定することも可能である。

続いて、制御対象モデリング部４は、制御対象のモデル数式を同定する（ステップＳ１０１）。制御対象モデリング部４には、次式のような伝達関数で表される制御対象の数式モデルＧｐが予め登録されている。
Ｇｐ＝Ｋｐｅｘｐ（−Ｌｐｓ）／（１＋Ｔｐｓ） ・・・（６）
Ｋｐは動的プロセスゲイン、Ｌｐはむだ時間、Ｔｐは時定数であり、これらのパラメータは可変量として処理できるようになっている。なお、ここでの制御対象は、例えばヒータなどのアクチュエータを含むものである。

以下、制御対象モデリング部４の動作を詳細に説明する。図５は制御対象モデリング部４の構成例を示すブロック図である。制御対象モデリング部４は、モデル制御量生成部４０と、評価関数値算出部４１と、モデル探索部４２とを有する。
まず、モデル制御量生成部４０は、時系列ＭＶデータ記憶部２に記憶された操作量ＭＶの時系列データのうち過渡状態データ特定部３によってステップ応答前半の過渡状態と特定されたデータを式（６）の数式モデルに適用し、モデル制御量ＰＶｍの時系列データを生成する。すなわち、モデル制御量生成部４０は、過渡状態の操作量ＭＶのデータ毎に次式の演算をしてモデル制御量ＰＶｍの時系列データを生成すればよい。
ＰＶｍ＝ＧｐＭＶ ・・・（７）

続いて、評価関数値算出部４１は、時系列ＰＶデータ記憶部１に記憶された制御量ＰＶの時系列データのうち過渡状態データ特定部３によってステップ応答前半の過渡状態と特定されたデータの変化率と、モデル制御量ＰＶｍの時系列データの変化率との近さを示す評価関数値Ｆを次式により算出する。

ｄＰＶ_jは制御量ＰＶの時系列データのうち過渡状態データ特定部３によってステップ応答前半の過渡状態と特定されたデータの変化率、ｄＰＶｍ_jはモデル制御量ＰＶｍの時系列データの変化率であり、次式のように定義される。
ｄＰＶ_j＝ＰＶ_j−ＰＶ_j-1 ・・・（９）
ｄＰＶｍ_j＝ＰＶｍ_j−ＰＶｍ_j-1 ・・・（１０）

ｊはｊｍｉｎ≦ｊ≦ｊｍａｘを満たす時系列データの番号（整数）であり、ｊｍｉｎは過渡状態データ特定部３によってステップ応答前半の過渡状態と特定された最初（最も古い時刻）のデータの番号、ｊｍａｘは過渡状態と特定された最後（最も新しい時刻）のデータの番号である。式（８）〜式（１０）に示すように、評価関数値算出部４１は、ステップ応答前半の過渡状態に属するｊ番目（時刻ｔ_j）の制御量ＰＶ_jの変化率ｄＰＶ_jと、同じｊ番目の操作量ＭＶ_jから生成したモデル制御量ＰＶｍ_jの変化率ｄＰＶｍ_jとの差の２乗を同一のデータ番号（同一の時刻）毎に求めて、差の２乗の総和を評価関数値Ｆとする。

モデル探索部４２は、評価関数値Ｆが最適値（０に近い最小値）に近づくように、動的プロセスゲインＫｐとむだ時間Ｌｐと時定数Ｔｐの値を逐次変更しながら、モデル制御量生成部４０によるモデル制御量ＰＶｍの時系列データの生成処理と評価関数値算出部４１による評価関数値Ｆの算出処理とを繰り返させる。そして、モデル探索部４２は、評価関数値Ｆが最適値を示したときの動的プロセスゲインＫｐとむだ時間Ｌｐと時定数Ｔｐとの組み合わせを有する式（６）を制御対象のモデル数式Ｇｐとして確定する。こうして、制御対象モデリング部４の処理が終了する。

なお、以上のモデル数式の同定処理は、パラメータＫｐ，Ｌｐ，Ｔｐがとり得る全ての組み合わせを１つずつ生成して実行してもよいが、この場合には処理の効率を考慮しない方法となる。そこで、より効率的な探索方法として、一般に知られているシンプレックス法などを用いれば良い。

次に、ゲイン時定数比算出部５は、制御対象モデリング部４が確定したモデル数式Ｇｐに基づき、動的プロセスゲインＫｐとプロセス時定数Ｔｐとの比率Ｒ＝Ｋｐ／Ｔｐを算出する（ステップＳ１０２）。

状態判定部７は、ゲイン時定数比算出部５が算出した比率Ｒと判定基準記憶部６に予め記憶されている判定基準とを比較して、制御対象の状態が予め規定された特定の状態にあるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。本実施の形態では、状態判定部７は、比率Ｒが判定基準内の値であれば、制御対象の状態が特定の状態にあると判定する。例えば制御対象が状態Ａにあると判定するための判定基準を０．５≦Ｒ≦０．７として判定基準記憶部６に登録しておく。本実施の形態の場合、制御対象自体が状態Ａから変化していなければ、図９〜図１２のいずれのケースでも、概ね同じ比率Ｒの値（０．５≦Ｒ≦０．７）が得られる。したがって、図９〜図１２のいずれのケースでも制御対象が状態Ａであると正確に判定できる。

以上のように、本実施の形態によれば、比率Ｒ＝Ｋｐ／Ｔｐを判定指標として制御対象の状態を判定することにより、例えば温度制御が行なわれる炉において炉室内の周辺部が温まり難い場合や周辺部が徐々に温まる場合が不規則に発生するような制御対象、すなわち不可測な外的要因に依存して操作量ＭＶの平衡点が移動する可能性のある制御対象に対しても、適切な状態判定を行うことができる。

［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。図６は本発明の第２の実施の形態に係る状態判定装置の構成を示すブロック図であり、図１と同様の構成には同一の符号を付してある。本実施の形態の状態判定装置は、設定値ＳＰ入力部８と、制御量ＰＶ入力部９と、設定値ＳＰと制御量ＰＶに基づきＰＩＤ制御演算により操作量ＭＶを算出するＰＩＤ演算部１０と、操作量ＭＶ出力部１１と、外部から状態判定の実行を指示する判定指示信号を受ける判定指示信号入力部１２と、時系列ＰＶデータ記憶部１と、時系列ＭＶデータ記憶部２と、判定指示信号が入力されたときに、制御量ＰＶと操作量ＭＶの時系列データについてステップ応答前半の過渡状態のデータを特定する過渡状態データ特定部３ａと、制御対象モデリング部４と、ゲイン時定数比算出部５と、判定基準記憶部６と、状態判定部７とを備えている。

本実施の形態は、状態判定装置とＰＩＤコントローラとを一体にしたものであり、設定値ＳＰ入力部８と制御量ＰＶ入力部９とＰＩＤ演算部１０と操作量ＭＶ出力部１１とはＰＩＤコントローラを構成している。ＰＩＤコントローラと制御対象とからなるＰＩＤ制御系のブロック線図は図７に示したとおりである。

次に、本実施の形態の状態判定装置の動作を図８を用いて説明する。設定値ＳＰは、オペレータによって設定され、設定値ＳＰ入力部８を介してＰＩＤ演算部１０に入力される（図８ステップＳ２００）。
制御量ＰＶは、図示しないセンサによって検出され、制御量ＰＶ入力部９を介してＰＩＤ演算部１０と時系列ＰＶデータ記憶部１とに入力される（ステップＳ２０１）。

ＰＩＤ演算部１０は、設定値ＳＰと制御量ＰＶに基づき次式の伝達関数式のようなＰＩＤ制御演算を行って操作量ＭＶを算出し、操作量ＭＶを操作量ＭＶ出力部１１に出力する（ステップＳ２０２）。
ＭＶ＝（１００／Ｐｂ）｛１＋（１／Ｔｉｓ）＋Ｔｄｓ｝（ＳＰ−ＰＶ）
・・・（１１）

Ｐｂ，Ｔｉ，ＴｄはＰＩＤパラメータであり、Ｐｂは比例帯、Ｔｉは積分時間、Ｔｄは微分時間である。なお、ＰＩＤ演算部１０は、算出した操作量ＭＶが所定の下限値ＯＬより小さい場合、操作量ＭＶ＝ＯＬとし、算出した操作量ＭＶが所定の上限値ＯＨより大きい場合、操作量ＭＶ＝ＯＨとする操作量上下限処理を行う。

操作量ＭＶ出力部１１は、ＰＩＤ演算部１０によって算出された操作量ＭＶを時系列ＭＶデータ記憶部２と制御対象とに出力する（ステップＳ２０３）。
時系列ＰＶデータ記憶部１は、制御量ＰＶ入力部９から出力された制御量ＰＶを記憶する（ステップＳ２０４）。
時系列ＭＶデータ記憶部２は、操作量ＭＶ出力部１１から出力された操作量ＭＶを記憶する（ステップＳ２０５）。

オペレータから制御の終了が指示されていない場合（ステップＳ２０６においてＮＯ）、過渡状態データ特定部３ａは、判定指示信号入力部１２から判定指示信号が入力されたか否かを判定する（ステップＳ２０７）。判定指示信号は、ステップ応答の実行を確認してオペレータが手動で判定指示信号入力部１２に入力する。ただし、設定値ＳＰの変更を検出して、検出から特定時間経過後の時点で自動的に判定指示信号を生成する手段を設けることにより、判定指示信号の入力を自動化することも可能である。

判定指示信号が入力されていない場合はステップＳ２００に戻る。また、判定指示信号が入力された場合、過渡状態データ特定部３ａは、第１の実施の形態のステップＳ１００と同様に時系列ＰＶデータ記憶部１に記憶された制御量ＰＶの時系列データと時系列ＭＶデータ記憶部２に記憶された操作量ＭＶの時系列データについてステップ応答前半の過渡状態に相当する時間帯のデータを特定する（ステップＳ２０８）。

制御対象モデリング部４による制御対象モデリング手順（ステップＳ２０９）、ゲイン時定数比算出部５によるゲイン時定数比算出手順（ステップＳ２１０）、状態判定部７による状態判定手順（ステップＳ２１１）は、それぞれ第１の実施の形態のステップＳ１０１，Ｓ１０２，Ｓ１０３と同じなので説明は省略する。
以上のようなステップＳ２００〜Ｓ２１１の処理が例えばオペレータによって制御の終了が指示されるまで（ステップＳ２０６においてＹＥＳ）、制御周期毎に繰り返し実行される。

こうして、本実施の形態では、第１の実施の形態と同じ効果を得ることができる。また、本実施の形態では、状態判定装置をコントローラと一体で動作させることにより、実質的にオンラインでの状態判定が可能になる。
なお、第１、第２の実施の形態で説明した状態判定装置及びＰＩＤコントローラは、ＣＰＵ、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。ＣＰＵは、記憶装置に格納されたプログラムに従って第１、第２の実施の形態で説明した処理を実行する。

本発明は、温度や圧力などのプロセス量に対する制御系に適用することができる。

本発明の第１の実施の形態に係る状態判定装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態に係る状態判定装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態に係る状態判定装置の過渡状態データ特定部の動作を説明するための図である。 本発明の第１の実施の形態に係る状態判定装置の過渡状態データ特定部の動作を説明するための図である。 本発明の第１の実施の形態に係る状態判定装置の制御対象モデリング部の構成例を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態に係る状態判定装置の構成を示すブロック図である。 ＰＩＤコントローラと制御対象とからなるＰＩＤ制御系のブロック線図である。 本発明の第２の実施の形態に係る状態判定装置の動作を示すフローチャートである。 従来の熱処理異常検知方法の問題点を説明するための図であり、設定値の変更に伴うステップ応答を示す図及び設定値の変更に伴う操作量の変化を示す図である。 従来の熱処理異常検知方法の問題点を説明するための図であり、設定値の変更に伴うステップ応答を示す図及び設定値の変更に伴う操作量の変化を示す図である。 従来の熱処理異常検知方法の問題点を説明するための図であり、設定値の変更に伴うステップ応答を示す図及び設定値の変更に伴う操作量の変化を示す図である。 従来の熱処理異常検知方法の問題点を説明するための図であり、設定値の変更に伴うステップ応答を示す図及び設定値の変更に伴う操作量の変化を示す図である。

符号の説明

１…時系列ＰＶデータ記憶部、２…時系列ＭＶデータ記憶部、３，３ａ…過渡状態データ特定部、４…制御対象モデリング部、５…ゲイン時定数比算出部、６…判定基準記憶部、７…状態判定部、８…設定値ＳＰ入力部、９…制御量ＰＶ入力部、１０…ＰＩＤ演算部、１１…操作量ＭＶ出力部、１２…判定指示信号入力部、４０…モデル制御量生成部、４１…評価関数値算出部、４２…モデル探索部。

Claims (8)

1. 制御対象の状態を判定する状態判定装置であって、
   制御の過渡状態を発生させる操作量の時系列データと前記過渡状態における制御量の時系列データに基づいて前記制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率を算出する算出部と、
   前記比率を判定指標として前記制御対象の状態を判定する判定部とを備えることを特徴とする状態判定装置。
2. 請求項１記載の状態判定装置において、
   前記算出部は、
   ＰＩＤ制御系のステップ応答を含む時間帯の前記制御量を時系列データとして記憶する第１の時系列データ記憶部と、
   前記ＰＩＤ制御系のステップ応答を含む時間帯の前記操作量を時系列データとして記憶する第２の時系列データ記憶部と、
   前記制御量と操作量の時系列データについてステップ応答前半の過渡状態のデータを特定する過渡状態データ特定部と、
   前記制御量の時系列データのうち前記過渡状態データ特定部によって特定された過渡状態のデータと、前記操作量の時系列データのうち前記過渡状態データ特定部によって特定された過渡状態のデータとにより、前記制御対象のモデル数式を同定する制御対象モデリング部と、
   前記モデル数式に基づいて前記制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率を算出するゲイン時定数比算出部とからなり、
   前記判定部は、
   前記制御対象が特定の状態にある場合の前記比率の数値範囲を示す判定基準を予め記憶する判定基準記憶部と、
   前記比率と前記判定基準とを比較して、前記制御対象の状態が前記特定の状態にあるか否かを判定する状態判定部とからなることを特徴とする状態判定装置。
3. 請求項２記載の状態判定装置において、
   前記制御対象モデリング部は、
   前記操作量の時系列データのうちの過渡状態のデータを前記制御対象のモデル数式に適用してモデル制御量の時系列データを生成するモデル制御量生成部と、
   前記制御量の時系列データのうちの過渡状態のデータの変化率と前記モデル制御量の時系列データの変化率との近さを示す評価関数値を算出する評価関数値算出部と、
   前記評価関数値が最適値となる前記制御対象のモデル数式を探索するモデル探索部とを有することを特徴とする状態判定装置。
4. 請求項２又は３記載の状態判定装置において、
   さらに、制御の設定値と前記制御量に基づきＰＩＤ制御演算により前記操作量を算出するＰＩＤ演算部を備え、
   前記過渡状態データ特定部は、外部から状態判定の実行を指示する判定指示信号が入力されたときに、前記制御量と操作量の時系列データについてステップ応答前半の過渡状態のデータを特定することを特徴とする状態判定装置。
5. 制御対象の状態を判定する状態判定方法であって、
   制御の過渡状態を発生させる操作量の時系列データと前記過渡状態における制御量の時系列データに基づいて前記制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率を算出する算出手順と、
   前記比率を判定指標として前記制御対象の状態を判定する判定手順とを備えることを特徴とする状態判定方法。
6. 請求項５記載の状態判定方法において、
   前記算出手順は、
   ＰＩＤ制御系のステップ応答を含む時間帯の前記制御量を時系列データとして記憶する第１の時系列データ記憶手順と、
   前記ＰＩＤ制御系のステップ応答を含む時間帯の前記操作量を時系列データとして記憶する第２の時系列データ記憶手順と、
   前記制御量と操作量の時系列データについてステップ応答前半の過渡状態のデータを特定する過渡状態データ特定手順と、
   前記制御量の時系列データのうち前記過渡状態データ特定手順によって特定された過渡状態のデータと、前記操作量の時系列データのうち前記過渡状態データ特定手順によって特定された過渡状態のデータとにより、前記制御対象のモデル数式を同定する制御対象モデリング手順と、
   前記モデル数式に基づいて前記制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率を算出するゲイン時定数比算出手順とからなり、
   前記判定手順は、前記ゲイン時定数比算出手順によって算出された比率と前記制御対象が特定の状態にある場合の前記比率の数値範囲を示す予め設定された判定基準とを比較して、前記制御対象の状態が前記特定の状態にあるか否かを判定することを特徴とする状態判定方法。
7. 請求項６記載の状態判定方法において、
   前記制御対象モデリング手順は、
   前記操作量の時系列データのうちの過渡状態のデータを前記制御対象のモデル数式に適用してモデル制御量の時系列データを生成するモデル制御量生成手順と、
   前記制御量の時系列データのうちの過渡状態のデータの変化率と前記モデル制御量の時系列データの変化率との近さを示す評価関数値を算出する評価関数値算出手順と、
   前記評価関数値が最適値となる前記制御対象のモデル数式を探索するモデル探索手順とからなることを特徴とする状態判定方法。
8. 請求項６又は７記載の状態判定方法において、
   さらに、前記算出手順の前に、制御の設定値と前記制御量に基づきＰＩＤ制御演算により前記操作量を算出するＰＩＤ演算手順を備え、
   前記過渡状態データ特定手順は、外部から状態判定の実行を指示する判定指示信号が入力されたときに、前記制御量と操作量の時系列データについてステップ応答前半の過渡状態のデータを特定することを特徴とする状態判定方法。

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