JP4903182B2 - プロセス制御ネットワークで用いられる最適自動チューナ - Google Patents

Description

本発明は、一般にプロセス制御ネットワークにおいて用いられる自動チューナに関し、より特定的には、プロセスを制御するのに用いられるかまたはプロセス環境において弁ポジショナおよび弁装置を制御するのに用いられる最適な一組のチューニングパラメータを決定するプロセス制御自動チューナに関する。

１９５０年代半ばに始まり、自動チューニングプロセスコントローラまたは自己チューニングプロセスコントローラは、プロセスまたは弁のようなプロセス制御装置を制御するのに用いられる一組の利得のような一組のチューニングパラメータを自動的に決定するために、航空宇宙およびプロセス制御産業のような産業において用いられてきた。一般的に言って、これらの自己チューニングコントローラまたは適応型コントローラは、プロセスまたは装置のひとつ以上の特性を決定するシステム識別（同定）手続きと、決定されたプロセス特性または装置特性に基づいて適切な一組のチューニングパラメータを決定する制御設計手続きとを実行する。

システム識別手続きは、典型的には、プロセスまたは装置内で、制御された発振を誘導し、制御された発振の間にひとつ以上のプロセス変数の値を測定し、測定された変数に基づいて、プロセスまたは装置の極限（ultimate）利得、極限期間、および時間遅延のようなプロセス特性または装置特性を決定する。これらの識別手続きは次いで、プロセス特性または装置特性を用いて、標準的な数学的手続きに基づいて、制御されているプロセスまたは装置の種類を識別する。

代替的には、システム識別手続きによっては、モデル突き合わせ技術またはシグネチュア（signature）解析技術を実行して、一組の記憶された数学的モデル（またはプロセスシグネチュア）のうちのどれが、測定されたプロセス変数と関連するデータにもっとも正確に整合しているかまたは適合するかを決定するものもある。

プロセスまたは装置の特性が導出された後、またはプロセスまたは装置のモデルが決定された後、プロセスまたは装置は、一組の定義等式が生成されるように、多くの異なる種類の例えば線形のプロセスのうちのひとつとして識別される。制御設計手続きは次いで、システム識別手続きの結果に基づいて適切な一組のチューニングパラメータ（利得のような）を計算するかまたは決定し、これらのチューニングパラメータを、プロセスまたは装置を制御するのに用いられるプロセスコントローラまたは装置コントローラにロードする。

自動チューニングコントローラまたは適応型コントローラは時間がかかることで知られているので、帰納的最小２乗アプローチ、ポアソンモーメント（Poisson moment）関数アプローチ、記述関数（describing function）アプローチのような多くのシステム識別戦略がプロセスまたは装置を特徴付けるように開発されてきた。同様に、極配置（pole-placement）方法、ツィーグラー・ニコルズ（Zeigler-Nichols）方法、および修正されたツィーグラー・ニコルズ方法のような多くの制御設計戦略は、このようなプロセスまたは装置が特徴付けられた後にプロセスまたは装置を制御するのに用いられる一組のチューニングパラメータを決定するのに開発された。もっとも汎用性のある制御設計技術のひとつは、線形象限ガウシアン（ＬＱＧ）アプローチを用いてコントローラの一組のチューニングパラメータを選択することである。しかしながら、ＬＱＧアプローチを含め、これらの公知の方法のほとんどが最適なのは、線形のプロセスまたは装置で用いられるときかまたは一組の線形等式が特定されるプロセスまたは装置において用いられるときだけである。その結果、ＬＱＧアプローチを含むこれらのアプローチのほとんどは、プロセスまたは制御弁のようなプロセス制御装置（事実上非線形であるかまたは特有のかつ定量化しにくい非線形領域を含む）を制御するための一組のチューニングパラメータを決定するのに用いられた場合は次善である。

本発明の自動チューナは、体系的な実験的アプローチを用いて、プロセスまたはプロセス制御装置を制御するのに用いられる一組の利得のような一組のチューニングパラメータを決定し、その結果、プロセスまたは装置を明確に特徴付ける必要はなく、これにより、本発明の自動チューナは、線形であっても非線形であってもプロセスおよびプロセス制御装置の最適な一組のチューニングパラメータを生じさせることができる。

一般に、本発明の自動チューナは、チューニングパラメータの複数の異なる組の各組を用いてプロセスまたはプロセス制御装置にテストサイクルを経させて、テストサイクルの各々の間にプロセスまたはプロセス制御装置の応答値を測定し、チューニングパラメータの組のうちのどれが予め定義された性能指数を最小化するか決定する。本発明の自動チューナは次いで、決定された組のチューニングパラメータを、正規動作の間にプロセスまたはプロセス制御装置を制御するコントローラにロードする。

本発明のある態様によれば、自動チューナは、プロセス、またはプロセス内で接続されて基準信号を受信する装置コントローラにより用いられる一組の利得のような一組の動作チューニングパラメータを生じさせる。自動チューナは、チューニング手続きの間にコントローラにより用いられる複数組のチューニングパラメータを生成するチューニングパラメータジェネレータと、チューニング手続きの間にコントローラに基準信号としてテスト信号を送るテスト信号ジェネレータと、チューニング手続きの間にプロセスと関連する入力変数および出力変数の測定値をうけとるように適合されるデータ収集器とを含む。性能指数ジェネレータは、入力変数および出力変数の測定値から複数組のチューニングパラメータの各組と関連する性能指数を決定し、その後、チューニングパラメータ選択ユニットは、性能指数に基づいてチューニングパラメータの複数組のうちの一組を動作チューングパラメータの組として選択する。

好ましくは、コントローラは、プロセス制御システム内で結合され、流体圧力用通路によって弁アクチュエータ／弁装置に接続された弁ポジショナを駆動する。このような構成においては、データ収集器は、弁ポジショナと弁とに結合され、例えば、弁位置と、弁ポジショナに送られるかまたはこれにより生じさせられた駆動信号と、弁アクチュエータ内のアクチュエータ圧力のようなひとつ以上の中間状態変数とに関するデータを集める。
また、好ましくは、テスト信号ジェネレータは、多数の離散的変化を含むブロック化された正弦波信号または他のなんらかのテスト信号を生じさせ、データ収集器は、複数組のチューニングパラメータの各組に対するテスト信号の離散的な変化の各々の後に入力変数および出力変数の一連の測定値を集める。さらに、性能指数ジェネレータは、複数組のチューニングパラメータの各組と関連する性能指数を、テスト信号の離散的変化の各々と関連する性能指数の予測値として、または、基準信号と出力変数との間の差の正規形と入力変数の正規形との組み合わせとして計算してもよい。

本発明の別の態様によれば、弁ポジショナの一組の動作チューニングパラメータを生じさせる自動チューナは、弁に結合されて入力変数および出力変数に関するデータを集めるデータ収集器と、チューニング手続きの間に弁ポジショナに予め定められたテスト基準信号を送る信号ジェネレータとを含む。自動チューナはさらに、チューニング手続きの間に弁ポジショナにより用いられる複数組のチューニングパラメータを生成するステップと、入力変数および出力変数に関する集められたデータから複数組のチューニングパラメータの各組と関連する性能指数を計算するステップと、性能指数に基づいて、複数組のチューニングパラメータのうちの一組を一組の動作チューニングパラメータとして選択するステップとを行うための、コンピュータ読取り可能な媒体上で具現化されるコンピュータプログラムを含む。

本発明のさらに別の態様によれば、プロセス制御ループに結合されたコントローラを自動的にチューニングする方法は、コントローラのための複数組のチューニングパラメータを生成するステップと、コントローラが複数組のチューニングパラメータの各組を用いる間にプロセス制御ループにテストサイクルを経させるステップと、複数組のチューニングパラメータの各組と関連するテストサイクルの間にプロセス制御ループの応答値を測定するステップと、測定された応答値に基づいて複数組のチューニングパラメータの各組に対する性能指数を計算するステップとを含む。その後、この方法は、計算された性能指数に基づいて、複数組のチューニングパラメータの一組をコントローラの一組の動作チューニングパラメータとして選択し、これらの動作チューニングパラメータをコントローラにロードする。

さて図１を参照して、標準的なプロセス制御システムまたはループ１０はコントローラ１２を含み、このコントローラ１２は、プロセスまたはプラント１４の動作を制御する制御信号即ち駆動信号（ｕ）を生成する。プラント１４により生じさせられたプロセス変数（ｙ）は加算器１６にフィードバックされ、ここでプロセス変数（ｙ）は基準信号即ち設定点（ｒ）から減算されて誤差信号（ｅ）を生成し、これはコントローラ１２に与えられる。コントローラ１２は、誤差信号（ｅ）が非ゼロの場合はいつでも駆動信号（ｕ）を変化させる標準的な制御アルゴリズムを実行してプロセス変数（ｙ）を設定点（ｒ）に一致させるようにする。

プロセス制御システム１０は、システム識別（同定）ブロック１８と制御設計ブロック２０とを有する自動チューナ１７を含む。自動チューナ１７はチューニング手続きを実行して、コントローラ１２により用いられる一組の利得のような一組のチューニングパラメータを生じさせる。このようなチューニング手続きの間、システム識別ブロック１８は加算器１６に強制（forcing）関数（矩形波信号のような）を基準信号ｒとして与え、これにより、プラント１４は、制御された誘導された発振状態に入る。このとき、システム識別ブロック１８は、制御信号即ち駆動信号ｕとプロセス変数ｙとを測定し、標準的なプロセス識別技術またはモデル化技術に従ってこれらの測定された信号を用いてプラント１４を特徴付けるかまたはプラント１４と関連する性能指数を特徴付ける。自動チューナ１７は、閉ループでシステム識別を実行するものとして図１に示されるが、自動チューナ１７は開ループでも同様にシステム識別を実行してよい。

システム識別ブロック１８がプラント１４を特徴づけた後、明確な特性が制御設計ブロック２０に与えられ、これは、プラント１４の識別された特性に基づいてコントローラ１２で用いられる一組のチューニングパラメータを生じさせる。従来のシステムによっては、制御設計ブロック２０は線形象限ガウシアン（ＬＱＧ）アプローチを用いて適切な一組の利得値を選択する。

ＬＱＧアプローチは、以下の等式（１）を解くことで実行され、等式（１）は等式（２）、（３）、（４）により制約を受ける。等式（２）、（３）の係数は、例えば、システム識別ブロック１８により推定されてよい。等式（４）はフィードバック構造を記述しており、推定される必要はない。

ここで、ｋ［ｉ］はｉ番目の時間期間における利得ベクトルであり、Ｊは性能指数であり、Ｎは性能指数を決定するのに用いられる測定されたサンプルの数であり、ｘ［ｉ］はｉ番目の時間期間におけるプラント状態ベクトルであり、ｕ［ｉ］はｉ番目の時間期間における駆動信号ベクトルであり、ｙ［ｉ］はｉ番目の時間期間における出力変数ベクトルであり、ｗ1［ｉ］はｉ番目の時間期間におけるガウスランダムプラント妨害（disturbance）ベクトルであり、ｗ2［ｉ］はｉ番目の時間期間におけるガウスランダム測定妨害ベクトルであり、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄはプラント１４のダイナミックスを記述する行列であり、Ｓ，Ｒ，Ｑはプラント１４の好ましい最適動作を特定する重み付け係数行列である。

明確にするために、ここではベクトル変数全ては太字の小文字で示され、行列全ては太字の大文字で示され、スカラー全ては標準的なフォントで示される。式Ｅ｛ｆ（ｘ）｝は、関数ｆ（ｘ）の期待値を特定し、式ｍｉｎkＪは、ベクトルｋに対してスカラーＪを最小化する。

上の等式から理解されるように、ＬＱＧアプローチを用いたとき、制御設計ブロック２０は等式（１）を解いて、特定された組のプラントダイナミックス（行列Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄにより定義される）と所与の最適性能指数（重み付け係数行列Ｓ、Ｒ、Ｑにより定義される）とに対する最小の性能指数Ｊと関連する利得ベクトルｋを特定する。

等式（１）の右辺は一般にペナルティを課す３つの要素の和の期待値と考えられる。
以下の式（１１）

で表される第１のペナルティを課す要素は、状態ベクトルｘの最終値にペナルティを課す。
このように、状態ベクトルｘの最終要素が非ゼロであるとき、性能指数Ｊは、重み係数行列Ｓで乗算されるそれらの要素の２乗の和に比例する量だけ増大する。以下の式（１２）

で表される第２のペナルティを課す要素は、制御ベクトル即ち駆動ベクトルｕの変化に応答して状態ベクトルｘの動き（例えば遅い動きまたは振動性の動き）にペナルティを課す。状態ベクトルｘの非ゼロ値要素を生じさせる状態ベクトルｘの動きは、重み行列Ｒで乗算される状態ベクトルｘの２乗誤差の和の関数として性能指数Ｊを増大させる。以下の式（１３）

で表される第３のペナルティを課す要素は、入力ベクトル即ち駆動ベクトルｕの大きな値にペナルティを課す。駆動ベクトルｕの大きな値により、性能指数Ｊは、重み行列Ｑで乗算される駆動ベクトルｕの２乗値の和の関数により増大する。

プラント１４が線形でかつそのパラメータが周知であるかまたは特定可能であれば、利得ベクトルｋの閉形解は見出され、これはプラント１４の最適制御につながる。ＬＱＧアプローチを用いる非常に有名な自己チューニングコントローラまたは適応型コントローラのために、行列Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄはオンラインで推定され、等式（１）は、コントローラ１２の最適性能と関連する利得ベクトルｋを特定するように解かれる。

しかしながら、上で示したように、ＬＱＧアプローチを用いるアルゴリズムのような自己チューニングアルゴリズムは、プロセスダイナミックスまたは装置ダイナミックスがかなり非線形的である状況で用いられると、またはそれらが強い確率的要素を有するときに次善である。なぜならこれらの状況では、プロセスまたは装置の動作を正確に定義する一組の等式を特定するのは困難であるかほとんど不可能に近い。さらに、多くの自己チューニングアルゴリズムは、プロセスノイズまたは測定ノイズのようなノイズに敏感であり、プラントを特徴づけるのに用いられている信号内にハイレベルのノイズが存在するときは最適に動作することができない。多くの場合、公知の自己チューニングアルゴリズムが十分に動作するのは、測定されている信号内のノイズがその信号の約１パーセント未満のときだけである。

さて図２を参照して、これらの問題を解決する自動チューナ３２を有するプロセス制御ループ３０が詳細に示される。プロセス制御ループ３０は、電流対圧力（Ｉ／Ｐ）トランスデューサ３６が圧力リレー３８に結合されたポジショナ３４を含む。圧力リレー３８は、Ｉ／Ｐトランスデューサ３６の出力を用いてリレー行程（ｖ）を生成する第１の非線形利得関数と、リレー行程（ｖ）を用いて、リレー３８の出力に接続された流体用通路３９内の空気流量（ｗ）の制御された量を生成する第２の非線形利得関数とによりモデル化されてよい。アクチュエータ４０は流体用通路３９を介してリレー３８に接続され、通路３９内の空気流量を用いて、起動領域に渡る圧力（ｐ）を生成してそれにより荷重（ｆ）を生成し、これにより弁４２内の弁要素が動く。

コントローラ４４（弁ポジショナ３４の一部であってよい）はプロセス制御ループ３０内に接続され、設定点即ち基準信号ｒと、例えば、弁位置ｚ、アクチュエータ４０内の圧力ｐ、流体用通路３９内の空気流量ｗ、およびリレー３８内のリレー行程ｖであってよいひとつ以上のプロセスパラメータまたは装置パラメータとを受け取る。当然のことながら、これらの信号は、好適な測定装置により測定されてよく、プロセス変数を含む他の装置パラメータまたはプロセスパラメータのような他の信号は、所望であればコントローラ４４により用いられてよい。

図２に示されるように、コントローラ４４は加算器４６を含み、これは、５個のフィードバック路により生じさせられた信号を基準信号ｒから減算して順方向路上で誤差信号を生じさせる。順方向路は増幅器４８を含み、これは、誤差信号を利得Ｋ1で乗算し、増幅器４８の出力を制御信号即ち駆動信号ｕとしてＩ／Ｐトランスデューサ３６に送る。コントローラ４４の第１のフィードバック路は、リレー行程ｖに敏感な転送機能ブロック５０と、ブロック５０の出力を利得Ｋ2で乗算する増幅器５１とを含む。第２のフィードバック路は、空気流量ｗに敏感な転送機能ブロック５２と、ブロック５２の出力を利得Ｋ3で乗算する増幅器５３とを含む。同様に、第３のフィードバック路は、アクチュエータ圧力ｐに敏感な転送機能ブロック５４と、ブロック５４の出力を利得Ｋ4で乗算する増幅器５５とを含み、第４のフィードバック路は、弁位置ｚに敏感な転送機能ブロック５６と、ブロック５６の出力を利得Ｋ5で乗算する増幅器５８とを含む。第５のフィードバック路は、弁位置ｚを加算器４６に与えるだけである。理解されるように、転送機能ブロック５０、５２、５４、５６は、例えば、フィルタであってよく、所望の種類の転送機能を実行してもよい。当然、図２のコントローラ４４の具体的なことは単に例示であり、他のフィードバックおよび順方向の路を代替的にまたは付加的に用ることができ、コントローラ４４は、例えば、比例・積分（ＰＩ）制御方式、比例・積分・微分（ＰＩＤ）制御方式、内部モデル制御（ＩＭＣ）方式などを含め、他の種類の制御方式を実行することが出来る。

自動チューナ３２は、 システム定量化ユニット６０と利得選択ユニット６２とを含み、これらは、コントローラ４４により用いられる一組の利得Ｋ1，Ｋ2，．．．，Ｋ5のような最適な一組のチューニングパラメータを選択するか決定するチューニング手続きを実行するように動作する。一般的に言って、チューニング手続きの間、利得選択ユニット６２は複数の異なる組の利得値をコントローラ４４に送り、システム定量化ユニット６０は、利得値の組の各々ごとにコントローラ４４の基準信号入力にテスト基準信号即ち強制関数を送る。この時間の間、システム定量化ユニット６０は、ループ３０の動作を示すデータを測定し、測定されたデータから、利得値の組の各々ごとにポジショナ３４および／または弁４２の制御と関連する性能指数Ｊを決定する。利得選択ユニット６２は次いで、最小の性能指数Ｊと関連する利得の組を選択し、プロセス制御ループ３０の正規動作の間にポジショナ３４および弁４２を制御するのに用いられるようにこれらの利得をコントローラ４４内に記憶する。

図２に示されるように、システム定量化ユニット６０はデータ収集ユニット６３を含み、これはひとつ以上の変数の測定値を集めて記憶し、この変数は例えば、駆動信号ｕのような入力変数、リレー行程ｖ、空気流量ｗ、アクチュエータ圧力ｐなどのようなひとつ以上の中間的な状態変数、および弁位置ｚのようなひとつ以上の出力変数、または好適なプロセス変数であってもよい。当然、所望であれば、データ収集ユニット６３は、例えば、加算器４６の出力、Ｉ／Ｐトランスデューサ３６の出力、アクチュエータ４０の動きの指標、またはポジショナ３４または弁４２の制御または動作を示す他の所望の信号を含め、他の所望の入力変数、中間的な変数、および／または出力変数に応答してもよい。同様に、データ収集ユニット６３は、例えばリレー行程ｖまたは他の中間的な変数のひとつを含む入力変数としての駆動信号ｕに加えて他の信号を集めてよい。また、データ収集ユニット６３は、例えばアクチュエータ４０により生じさせられた荷重を含む出力として他の信号を集めてよい。

チューニング手続きの間、利得選択ユニット６２内の利得ジェネレータ６４は、利得ベクトルｋを構成する第１の組の利得値（例えばＫ1,Ｋ2，．．．，Ｋ5）をコントローラ４４に与える。システム定量化ユニット６０内のテスト信号ジェネレータ６６は次いで、コントローラ４４の設定点即ち基準入力に強制関数即ちテスト信号を与える。所望であれば、強制関数は図３に示されるものと同様であってよく、これは初期化段階（これは弁４２を不感帯を経て特定の位置に移動させる）を含み、この初期段階に続いて、関連する繰り返し的または周期的なブロック化された正弦波形を有するテスト段階を含む。例えば図３の期間１における時間Ｔ1、Ｔ2、Ｔ3、Ｔ4の各々で始まるような、テスト段階の各期間における強制関数の各変化の後、データ収集ユニット６３は、例えば駆動信号ｕのようなひとつ以上の入力変数のＮ個の値即ちＮ個の時間サンプル、空気流量ｗまたはアクチュエータ圧力信号ｐのようなゼロ以上の中間的状態変数、および弁位置ｚのようなひとつ以上の出力変数を測定し、記録する。この記録されたデータを用いて、性能指数計算器６８は、例えば以下の等式（駆動信号ｕが唯一の測定された入力変数であり、弁位置ｚが唯一の測定された出力変数であると仮定する）に従って性能指数Ｊを計算するか決定する。

ここで、ｋは、例えばＫ1，Ｋ2，．．．，Ｋ5を含む利得ベクトルであり、Ｎは、強制関数ｒの各変化後に入力変数ｕおよび出力変数ｚのためにデータが集められた時間サンプルの数であり、ｒ［ｉ］は、ｉ番めの時間サンプルにおける基準信号即ち強制関数の値であり、ｚ［ｉ］は、ｉ番めの時間サンプルにおける弁位置（または他の出力変数）の値であり、ｕ［ｉ］は、ｉ番めの時間サンプルにおける駆動信号（または他の入力変数）の値であり、ηはスカラー重み係数（ほぼ０．３であると実験的に選択された）である。

理解されるように、等式（５）の大括弧｛ ｝内の関数は、基準信号ｒの各変化後Ｎ個の点即ちＮ個の時間サンプルに対して計算され、図３のブロック化された正弦波形の各期間の性能指数Ｊの４つの異なる計算値を生じさせる。性能指数Ｊのこれらの異なる計算値は、各異なる種類の動きの間に弁４２の制御された動作を完全に定量化することが望ましい。図４のグラフは、異なる５組の利得値に対して（即ち５個の異なる利得ベクトルｋに対して）等式（５）の大括弧｛ ｝内の関数により定義される性能指数Ｊの値を示す。利得値の各組では、４個の別個のＪ点が示され、これらの４個のＪ値の異なるひとつは、図３の強制関数の変化の異なるひとつと関連する。例えば、図４の第１の組の利得値では、第１のＪ値７１は時間Ｔ1における強制関数ｒの変化と関連し、第２のＪ値７２は時間Ｔ2における強制関数ｒの変化と関連し、第３のＪ値７３は時間Ｔ3における強制関数ｒの変化と関連し、第４のＪ値７４は時間Ｔ4における強制関数ｒの変化と関連している。等式（５）に従って、特定のある組の利得に対する図３の強制関数ｒの変化の各々と関連するＪ値の期待値（例えば平均）は、性能指数計算器６８により決定される。

性能指数Ｊが第１の利得ベクトルｋに対して計算された（またはその計算に必要なデータが集められた）後、新しい一組の利得値（Ｋ1，Ｋ2，．．．，Ｋ5）または利得ベクトルｋが利得ジェネレータ６４により選択され、利得選択ユニット６２によりコントローラ４４に送られる。このとき、図３のブロック化された正弦波強制関数の第２期間はコントローラ４４の基準信号に送られ、プロセス制御ループ３０、ポジショナ３４および／または弁４２の応答値はデータ収集ユニット６３により測定される。所望であれば、ブロック化された正弦波信号の第２の期間は、確実に弁４２が第１の組の利得でテストされたときと同じ位置にあるようにするために初期化段階をふくんでよい。その後、性能指数計算器６８は、上の等式（５）を用いて、この第２の組の利得値に対する強制関数ｒの動きの各々と関連する性能指数Ｊを決定する。この手続きは、どんな数の組の利得値即ち利得ベクトルｋに対し繰り返されてよい。異なる５組の利得ベクトルｋの４個のＪ値の５組が図４のグラフに示され、ここでは利得値の第３の組は、図３のブロック化された正弦波形の各期間の４つの変化に対する性能指数Ｊの最小の期待値と関連する。

当然、利得ジェネレータ６４は、所望の方法で異なる組の利得値ｋを選択するか生じさせてもよい。例えば、Ｋ1のような利得のひとつは変動してもよく、その他のＫ2、Ｋ3、Ｋ4、Ｋ5は、Ｋ1の関数として計算されてよい。代替的には、他の最小化ルーチンは、例えば、ネルダメッドダウンヒルシンプレックス（Nelder-Mead downhill simplex）法、焼きなまし法、または多次元共役勾配法などを含め、用いられてよい。さらに、予め定められた組の利得はメモリ内に記憶されて、利得ジェネレータ６４により検索されてもよい。しかしながら、好ましくは、異なる利得ベクトルｋは、局所的であるかまたは大域的な最適な一組の利得がチューニング手続きの終わりで決定されるようにプロセス制御ループ３０またはポジショナ３４および弁４２の組み合わせの安定した動作範囲をカバーするように選択される。

異なる組の利得値即ち利得ベクトルｋの全てがコントローラ４４内に記憶され、プロセス制御ループ３０を動作させるようにテストサイクルの間に用いられた後、利得セレクタ７０は、どの組の利得（即ちどの利得ベクトルｋ）が性能指数Ｊの最小の期待値を生成されたかを決定し、利得ジェネレータ６４に、コントローラ４４内にそれらの利得値をロードするように指示する。その後、プロセス制御ループ３０は、別のチューニング手続きが実行されるまで、選択された組の利得を用いて動作する。当然、ここで説明されるチューニング手続きは、プロセスループまたはポジショナ／弁の組み合わせがいつオンラインであるのかまたはオフラインであるのかを含め、どんなときでも繰り返されてよい。

尚、等式（５）は、プロセス制御ループまたはプロセス制御装置の動作を定義するプラントモデルまたは一組の等式を指定しないし、必要としない。その結果、この等式は、非線形特性を有するシステムまたは装置、制御弁および制御弁ポジショナと関連するプロセスのような非ガウスランダムプロセスを用いるシステムまたは装置を含め、どんな種類のシステムまたは装置を制御するのにでも用いられるように最適な一組の利得（または他のチューニングパラメータ）を決定するのに用いられてよい。

さらに、ここで説明される自動チューナおよびチューニング手続きは、ベクトル空間内の正規形を計算する他の性能指数計算を用いてよい。これらの他の性能指数計算は以下の等式（６）で表現される。

ここで α、β、γは定数であり、ｒは基準信号であり、ｚは弁位置のような出力変数であり、ｕは入力変数、例えば駆動信号であり、ｐは中間変数であり、例えば圧力信号である。
等式（６）における、

は正規形を示し、これは例えば、絶対値の和、２乗値の和、最小上界（上限）、電力信号（ＲＭＳ信号のような）、または他のベクトル空間正規形であってよい。等式（５）のように絶対値正規形を選択すると、最小値を鋭くする（sharpen）傾向がある。さらに、入力変数および中間的な変数は多かれ少なかれ、等式（６）において用いられ、基準信号と他の出力信号との間の差は、所望のごとく等式（６）に付加されてよい。

さらに、変化が一度だけの強制関数、変化が２度の強制関数などを含め、他の強制関数は、本発明に従って異なる組の利得値の各組をテストするのに用いられてよい。しかしながら、装置またはループの動作領域の各々において弁を移動させる（または被テスト装置または被テストループを動作させる）強制関数を用いることが好ましい。

当然、システム定量化ユニット６０および利得選択ユニット６２は、マイクロプロセッサのような適切にプログラムされたプロセッサにおいてソフトウェアで実行されてもよく、または代替的には、ハードウェア、ファームウェアまたはソフトウェアおよびハードウェアの組合わせで実行されてもよい。このように、例えば、データ収集ユニット６３は、適切な信号を測定する測定装置に結合されたアナログ記憶ユニットまたはディジタル記憶ユニットであってもよい。同様に、テスト信号ジェネレータ６６は、標準的なまたは公知の方法を用いて、メモリ内にひとつ以上のテスト信号を記憶し、コントローラ４４の基準信号入力にアナログ信号またはディジタル信号を送ってよい。代替的には、テスト信号６６は公知のアナログ信号ジェネレータであってよい。同様に、利得ジェネレータ６４は好適な方法で利得を生成してもよく、所望であれば、ユーザにより選択可能な様々な方法で利得を生成してもよい。好ましくは、利得ジェネレータ６４、利得セレクタ７０、および性能指数計算器６８はマイクロプロセッサ上のソフトウェアで実行されるが、その代わりにハードウェアまたはファームウェアで実行されてよい。

自動チューナ３２は、コントローラ４４内に位置しても、独立型ユニット内に位置しても、ポジショナ３４内に位置しても、弁４２内に位置しても、プロセス制御ループ３０からの入力を受け入れることが可能であるとともに、例えば等式（５）または等式（６）に従って利得および最小値を計算することが可能な他の装置内に位置していてもよい。同様に、本発明のチューニング手続きは、例えばフィルタの時定数などを含め、利得に加えて所望のチューニングパラメータを決定してもよい。本発明のチューニング手続きは弁および弁ポジショナ（かなり非線形である）を制御するのに非常に有用であるが、本発明のチューニング手続きは、制御弁および制御弁ポジショナ以外の装置を含むプロセス制御システムを含むプロセス制御ループまたはシステムのチューニングパラメータを生じさせるのに用いられてよい。しかしながら、本発明の目的のために、弁ポジショナおよび弁装置の組み合わせはプロセス制御ループと考えられるが、弁ポジショナは、プロセスコントローラだけでなく装置コントローラと考えられてよい。ここで説明される自動チューナは全体のプロセス制御ループまたは制御システムをチューニングするのに用いられる場合、基準信号は典型的には操作員入力（プロセスコントローラの出力である代わりに）であってよく、入力変数はプロセスコントローラの出力であってよく、出力変数はプロセス変数であってよい。

ここで説明される自動チューニング技術は非パラメータ的であり、その結果、プロセスまたは装置を識別するパラメータ識別アルゴリズムを必要としない。それどころか、この技術は、線形の要素および非線形の要素を含むアルゴリズムまたはプロセス制御システムに適用可能である。特に、この技術は、制御弁のようなかなり非線形のかつかなり可変性のシステムに適用可能であり、ガウスランダムプロセス妨害の通常の仮定を必要としない。さらに、この技術は、性能指数Ｊの変動が利得の変化に対して定常性であることを要求しない。さらに、駆動信号ｕの測定値、または代替的にはリレー行程ｖまたはアクチュエータ圧力ｐのような中間信号を性能指数Ｊに組込むことにより、本発明の技術により、ポジショナ３４およびアクチュエータ４０の「内部を見る」ことで、弁行程において問題になる前にかろうじて安定している動作（ふるまい）を検出する。さらに、安定性を得るためにポジショナをチューニングする代わりに、本発明の自動チューナは最適にチューニングを行い、これは、適度に安定した駆動信号を維持しながら制御弁の不動作時間および応答時間を最小化する。また、多くの記述関数自動チューナと違って、本発明の自動チューナは順方向の制御路にコントローラフィードバック利得が位置することを要求しないが、その代わりに、逆方向の制御路においてを含め利得は所望の方法で適用可能である。

本発明は、具体例を参照して説明されたが、これらは、あくまでも例示的であり、本発明を限定するものではないが、本発明の精神および範囲を逸脱することなく、開示された実施例に、変更、追加、およびまたは消去を加えてよいことは当業者には明らかである。

従来技術の自動チューナおよびコントローラを含むプロセス制御ループのブロック図である。 本発明に従ったポジショナ、制御弁、および自動チューナを含むプロセス制御ループのブロック図である。 本発明の自動チューナにより用いられる制御波形を示す図である。 本発明のチューニング手続きに従って計算された異なる５組の利得ベクトル（ｋ）と関連する性能指数（ｊ）のプロットである。

符号の説明

６４ チューニングパラメータジェネレータ
６６ テスト信号ジェネレータ
６３ データ収集ユニット
６８ 性能指数ジェネレータ
６２ チューニングパラメータ選択ユニット

Claims (20)

1. プロセス制御システム内に結合され、基準信号(r)を受信して弁ポジショナへの入力変数である駆動信号(u)を生成し、これにより弁からの出力変数(z)である弁位置に変化を生じさせるコントローラにより用いられる一組の動作チューニングパラメータを生じさせる自動チューナであって、
   チューニング手続きの間に、複数の利得を用いるコントローラのために、前記複数の利得を複数組のチューニングパラメータとして生成するチューニングパラメータジェネレータと、
   チューニング手続きの間に、前記コントローラに基準信号(r)としてテスト信号を送るテスト信号ジェネレータと、
   チューニング手続きの間に、前記駆動信号(u)および前記弁位置(z)の測定値を受け取るように前記弁および前記弁ポジショナに結合されるデータ収集器と、
   様々な時間において、前記駆動信号(u)および前記弁位置(z)を組み合わせた期待値に基づいて、複数組のチューニングパラメータの各組と関連する性能指数を決定する性能指数ジェネレータと、
   前記性能指数に基づいて、前記一組の動作チューニングパラメータとして前記複数組のチューニングパラメータのうちの一組を選択するチューニングパラメータ選択ユニットとを備える自動チューナ。
2. 前記データ収集器は、チューニング手続きの間に、前記弁ポジショナから前記弁への信号の流れにおいて前記入力変数である駆動信号と前記出力変数である弁位置との間にある中間変数の測定値を受け取るようにさらに構成され、前記性能指数ジェネレータは、中間変数の関数として性能指数を決定する請求項１に記載の自動チューナ。
3. 前記中間変数は弁アクチュエータ圧力である請求項２に記載の自動チューナ。
4. 前記テスト信号ジェネレータは、チューニング手続きの間にブロック化された正弦波信号を生じさせる請求項１に記載の自動チューナ。
5. 前記テスト信号ジェネレータは、多数の離散的変化を含むテスト信号を生じさせ、前記データ収集器は、複数組のチューニングパラメータの各組に対するテスト信号の離散的変化の各々の後に、前記駆動信号および前記弁位置の一連の測定値を集める請求項１に記載の自動チューナ。
6. 前記性能指数ジェネレータは、テスト信号の離散的変化の各々に対するさらなる性能指数の期待値として、前記複数組のチューニングパラメータの各組と関連する前記性能指数を計算する請求項５に記載の自動チューナ。
7. 前記性能指数ジェネレータは、基準信号と前記弁位置との間の差の正規形の関数として、かつ前記駆動信号の正規形の関数として前記性能指数を計算する請求項１に記載の自動チューナ。
8. 前記性能指数ジェネレータは、以下の等式
   に従って前記性能指数を計算し、当該等式において、Ｊは前記性能指数であり、ｋは一組のチューニングパラメータであり、ｒ［ｉ］はｉ番目の時間サンプルにおける前記基準信号の値であり、ｚ［ｉ］はｉ番目の時間サンプルにおける前記弁位置の値であり、ｕ［ｉ］はｉ番目の時間サンプルにおける前記駆動信号の値であり、Ｎは駆動信号ｕおよび弁位置ｚのためにデータが集められる時間サンプルの数であり、ηは重み係数である請求項１に記載の自動チューナ。
9. 前記チューニングパラメータ選択ユニットは、一組の動作チューニングパラメータとして、最小の性能指数と関連する前記一組のチューニングパラメータを選択する請求項１に記載の自動チューナ。
10. 基準信号(r)に応答して、弁と関連する出力変数(z)である弁位置を制御する弁ポジショナの一組の動作チューニングパラメータを生じさせるための自動チューナであって、
    チューニング手続きの間に、前記弁ポジショナと前記弁とに結合され、前記弁ポジショナへの入力変数である駆動信号(u)および前記弁からの出力変数である弁位置(z)に関するデータを集めるデータ収集器と、
    チューニング手続きの間に前記弁ポジショナに予め定められたテスト基準信号(r)を送る信号ジェネレータと、
    （ａ） チューニング手続きの間に、複数の利得を用いる弁ポジショナのために、前記複数の利得を複数組のチューニングパラメータとして生成するステップと、
    （ｂ）様々な時間における、前記駆動信号(u)および前記弁位置(z)を組み合わせた期待値に基づき、且つ前期弁ポジショナへの所定のテスト基準信号(r)の送信に応答して生成された前記複数組のチューニングパラメータの各組と関連する性能指数を計算するステップと、
    （ｃ） 前記性能指数に基づいて前記一組の動作チューニングパラメータとして前記複数組のチューニングパラメータのうちの一組を選択するステップとを行う、コンピュータ上で実行されるコンピュータ読取り可能な媒体上で具現化されるコンピュータプログラムとを含む自動チューナ。
11. 前記駆動信号は、前記弁ポジショナの制御アルゴリズムにより生じさせられた電流対圧力駆動信号を含む請求項１０に記載の自動チューナ。
12. 前記データ収集器は、チューニング手続きの間に、前記弁ポジショナから前記弁への信号の流れにおいて前記入力変数である駆動信号と前記出力変数である弁位置との間にある中間変数に関するさらなるデータを集め、前記コンピュータプログラムは、中間変数に関する集められたさらなるデータから前記性能指数を計算する請求項１０に記載の自動チューナ。
13. 前記中間変数は弁アクチュエータ圧力である請求項１２に記載の自動チューナ。
14. 前記信号ジェネレータは、チューニング手続きの間にブロック化された正弦波信号を生じさせる請求項１０に記載の自動チューナ。
15. 前記コンピュータプログラムは、予め定められたテスト基準信号の一組の離散的変化の各々に対するさらなる性能指数の期待値として前記複数組のチューニングパラメータの一組と関連する前記性能指数を計算する請求項１０に記載の自動チューナ。
16. 前記コンピュータプログラムは、前記一組の動作チューニングパラメータとして最小の性能指数と関連する一組のチューニングパラメータを選択する請求項１０に記載の自動チューナ。
17. 前記コンピュータプログラムは、前記基準信号と前記弁位置との間の差の正規形の関数として、かつ前記駆動信号の正規形の関数として、前記複数組のチューニングパラメータの各組と関連する前記性能指数を計算する請求項１０に記載の自動チューナ。
18. プロセス制御ループ内に結合され、基準信号(r)を受信して弁ポジショナへの入力変数である駆動信号(u)を生成し、これにより弁からの出力変数(z)である弁位置に変化を生じさせるコントローラにより用いられる一組の動作チューニングパラメータを生じさせる方法であって、
    複数の利得を用いるコントローラのために、前記複数の利得を複数組のチューニングパラメータとして生成するステップと、
    前記コントローラが前記複数組のチューニングパラメータの各組を用いる間に、前記コントローラに基準信号としてテスト信号を送信するステップと、
    前記複数組のチューニングパラメータの各組と関連する前記テスト信号を前記コントローラに送信しつつ、前記駆動信号(u)および前記弁位置(z)を測定するステップと、
    様々な時間において、前記駆動信号(u)および前記弁位置(z)を組み合わせた期待値に基づいて複数組のチューニングパラメータの各組に対する性能指数を計算するステップと、
    計算された前記性能指数に基づいて、前記コントローラのための一組の動作チューニングパラメータとして複数組のチューニングパラメータのうちの一組を選択するステップとを含む方法。
19. 前記テスト信号を送信するステップは、多数の離散的変化を有するテスト信号を前記コントローラに送るステップを含み、
    前記測定値を受け取るステップは、テスト信号の離散的変化の各々の後に前記駆動信号および前記弁位置の一連の測定値を集めるステップを含む請求項１８に記載の方法。
20. 前記性能指数を計算するステップは、基準信号と前記弁位置との間の差に関連する第１の正規形を決定するステップと、前記駆動信号と関連する第２の正規形を決定するステップと、第１および第２の正規形を組合わせるステップとを含む請求項１８に記載の方法。