JP5379379B2 - 動的カットオフ周波数可変フィルタ - Google Patents

Description

本発明は、プロセス制御に関し、更に特定すれば、プロセス制御システムにおける信号品質に関する。

普及しているプロセス制御技法の１つでは、プロセスの何らかの特性またはパラメータを検知し、入力信号を調節してこのプロセス・パラメータを変化させる。例えば、プロセスは、特定のプロセス動作を特定の温度で行うように設計されている場合がある。プロセス動作が開始するとき、温度制御を所望の温度に設定する。しかしながら、実際の温度はプロセス動作の間に所望の温度から変動し、このような変動のために望ましくない結果が生ずることは希ではない。したがって、実際の温度を監視して、所望の温度から逸脱した場合、入力信号を変更し、実際の温度を所望の温度に移行させるようにする。尚、この技法は、温度のみではなく、圧力、流速、および体積というような、他の種類のパラメータにも用いられていることを注記しておく。

実際には、適した種類のセンサによってパラメータを測定、即ち、検知する。センサは、通例、検知したパラメータを表す電気信号を出力する。次いで、制御システムはこの信号を所定の間隔でサンプリングし、サンプルの関連する特性から、検知したパラメータを外挿補間することができる。例えば、先に紹介した温度の場面では、温度センサが出力することができる信号の電圧（または電流）は、検知した温度に比例する。０．０５秒毎に、制御システムは電気信号をサンプリングする。次いで、制御システムは、そのサンプルにおけるその信号の電圧から、検知した時点における実際の温度を判定する。

この制御技法は、実際の、即ち、測定したパラメータを伝達する情報の精度を拠り所とする。これに関する問題の１つは、制御システムがサンプリングする信号における電気「ノイズ」である。電気ノイズは、信号特性を変化させる。ノイズが非常に厳しいと、制御システムは、検知したパラメータが何であるのか精度高く判定することができず、これによってプロセス制御の性能低下に至る。電気ノイズは、多くの発生源から生じ、大抵の場合避けることができない。とは言え、それを軽減することはできる。

電気ノイズを低下または軽減する方法は数多くある。１つの技法では、サンプリングした信号における不要周波数を、これらがノイズであると想定して、濾波する。更に特定すれば、固定のカットオフ周波数を有するロー・パス・フィルタを用いれば、ノイズ周波数スペクトルが指定のカットオフ周波数を超過したときに、ノイズを排除することができる。しかしながら、ノイズ信号は、広く動的な周波数スペクトルを有する可能性があり、あるプロセスにおいてノイズ・スペクトル範囲を割り出すことは非常に時間がかかる場合もある。また、ノイズ・スペクトルは、データ取り込みシステムが異なる場所にある場合、同じプロセスにおいてでも異なる可能性がある。フィルタのカットオフ周波数が非常に低い場合、ノイズの大部分を排除することができる。しかしながら、データ取り込みシステムにおいて、センサ応答時間が著しく遅くなる可能性もある。

本発明は、前述の問題の１つまたは全てを解決するか、または少なくとも低減することを目的とする。

本発明は、その様々な態様および実施形態において、方法および装置を含む。本方法は、少なくとも１つの過去のセンサ測定値の記憶装置と、潜在的カットオフ周波数の記憶装置と、フィルタとを含む。各潜在的カットオフ周波数には、センサ測定値と記憶されている過去のセンサ測定値との間のそれぞれの潜在的な差が関連付けられている。フィルタは、記憶されている過去のセンサ測定値と現センサ測定値との間の差に基づいて、記憶されている潜在的カットオフ周波数から動的に選択されたカットオフ周波数を有する。本方法は、現センサ測定値と過去のセンサ測定値との間の差を判定するステップと、この差から現センサ測定値に対するフィルタのカットオフ周波数を選択するステップとを含む。

本発明は、添付図面と関連付けた以下の説明を参照することにより理解することができる。図面において、同様の参照番号は、同様の要素を特定するものとする。

本発明には、種々の変更や代替形態が考えられるが、図面は、一例としてここに詳細に説明する特定的な実施形態を示す。しかしながら、この特定的な実施形態の説明は、本発明を開示した通りの形態に限定することを意図しているのではなく、逆に、本発明は、添付した特許請求の範囲によって規定される本発明の趣旨および範囲に該当するあらゆる変更、等価、および代替も包含することは言うまでもない。

以下に、本発明の代表的実施形態について説明する。明確性を重視するために、本明細書では実際の実施態様の特徴全てについては記載しないこととする。勿論、このような実際の実施形態のいずれの開発においても、開発者の特定的な目標を達成するためには、実施態様毎に異なる、システム関連および業務関連の制約の遵守というような、多数の実施態様特定の判断を行わなければならないことは認められよう。更に、このような開発努力は、複雑で時間がかかるとしても、本開示の便益が得られる当業者にとっては、日常的な作業であることは認められよう。

図１は、本発明による濾波技法を実施した装置のブロック図である。フィルタ１００は、少なくとも１つの過去のセンサ測定値の記憶装置１０３と、潜在的なカットオフ周波数の記憶装置１０６と、動的カットオフ周波数を有するフィルタ１０９とを備えている。フィルタ１０９は、実施態様に応じて、ロー・パス・フィルタ、ハイ・パス・フィルタ、または帯域通過フィルタとすることができる。記憶装置１０６における各潜在的カットオフ周波数には、センサ測定値１１５と記憶されている過去のセンサ測定値１１８との間のそれぞれの潜在的な差１１２が関連付けられている。フィルタ１０９のカットオフ周波数１２１は、記憶されている過去のセンサ測定値１１８と現在のセンサ測定値１１５との間の差１１２に基づいて、記憶されている潜在的カットオフ周波数から動的に選択される。

図２は、例えば、図１における装置１００を用いた、本発明による、センサ測定値、例えば、現センサ測定値１１５を濾波する方法２００を示す。方法２００は、開始すると、（２０３において）現センサ測定値１１５と過去のセンサ測定値１１８との間の差１１２を判定し、次いで（２０６において）差１１２から、現センサ測定値１１５に合ったカットオフ周波数１２１をフィルタ１０９に動的に選択する。図２における方法２００は、図１における濾波したセンサ測定値１２７に適用される。

このように、本発明は、データ取り込みおよび制御システム（図示せず）におけるノイズを低減するために、汎用フィルタ１００に動的応答を供給し、これによって、例えば、現センサ測定値１１５を調整することができる。図３Ａから図３Ｅは、一特定実施形態における本発明の性能を従来の濾波技法と比較する。更に特定すれば、フィルタ１０９がロー・パス・フィルタである実施形態について、

図３Ａは、変化が素早いセンサ測定値における振る舞いを比較する。
図３Ｂは、プロセス・パラメータの定常状態における振る舞いを比較する。
図３Ｃは、素早いプロセス変化に対する応答を比較し、従来のフィルタと同等の高速応答および同等に優れた定常応答を示す。
図３Ｄは、拡大図における動的周波数可変応答を比較する。
図３Ｅは、拡大図における動的周波数可変定常応答を比較する。

各図において、カットオフ周波数可変フィルタの応答は、軌跡３００によって表されており、従来のフィルタの応答は軌跡３０３によって表されている。図３Ｃにおける唯一の例外は、軌跡３００および３０３が互いに重なり合い、複合軌跡３０６が生ずることである。

図３Ａ〜図３Ｅが示すように、動的カットオフ周波数可変濾波技法の方が、急速プロセス可変変化または定常状態のいずれにおいても、優れた応答を実証している。更に特定すれば、本発明の濾波技法は、低カットオフ周波数フィルタと同じ定常応答と、ベース・フィルタと同じ素早い応答性とを呈している。このように、動的カットオフ周波数可変ロー・パス・フィルタは、そのカットオフ周波数を動的にずらして、素早い応答を維持しつつ、ノイズを排除する。

本発明を更に理解するために、本発明の一特定実施形態に関する更なる論述をこれより提示する。図４は、１つの特定的なフィルタ４００を示す。フィルタ４００は、図１におけるフィルタ１００の一特定実施形態であり、同様の部分には同様の番号が付けられている。一般に、現センサ測定値１１５’を５０ミリ秒毎にサンプリングしてデータ取り込みシステムに入力し、アナログ／ディジタル（「Ａ／Ｄ」）変換器４０３によってディジタル・フォーマットに変換する。

高速応答特性を有する予備ロー・パス・フィルタ４０６が、現センサ測定値１１５’を予め濾波する。予備ロー・パス・フィルタ４０６は、一定のカットオフ周波数を用いて、特定の実施態様においてノイズであると分かっている周波数を予め濾波する。予備ロー・パス・フィルタは、本発明の観点からは任意選択肢である。何故なら、実施形態の中には、測定値を取り込むセンサ（図示せず）が十分な品質を有しており、最小限の低いレベルのノイズしか発生しないものもあるからである。同様に、本発明を採用する状況は、環境的要因によって著しいレベルのノイズが混入しないような場合とすればよい。しかしながら、一般に、予備ロー・パス・フィルタ４０６は殆どの用途では望ましいであろう。

記憶装置１０３’内にある数個の過去サンプリング点を現センサ測定値１１５’と比較して、現センサ測定値１１５’が表すこの特定プロセス変数の変化率を判定する。更に特定すれば、以下で更に論ずるが、過去のセンサ測定値１１８’は、実際には、過去４つのセンサ測定値１１５’の平均である。センサ測定値１１５’の各濾波サンプルは、フィードバック４０９を経由して過去センサ測定値記憶装置１０３’に戻され、記憶装置１０３’に蓄積される。変化率対カットオフ周波数の関係を収容するカットオフ周波数記憶装置１０６’は、ロー・パス・フィルタ１０９’のカットオフ周波数１２１’を設定するために用いられる。

この特定実施形態では、カットオフ周波数の判断プロセスは、サンプリング周期毎に更新され、真のセンサ信号を濾波することを回避している。更に特定すれば、本開示の便益が得られる当業者であれば認められるであろうが、濾波技法は、現センサ測定値１１５’をサンプリングするに連れて、多数回の繰り返しを経て、ある時間に渡って適用される。各繰り返しにおいて、過去のセンサ測定値１１８’は、４つの過去のセンサ測定値１１５’の平均となる。周期的に、今回の繰り返しにおけるセンサ測定値１１５’を記憶装置に送信し、センサ測定値１１５’の位置を占め、次いで消去される。このように、現センサ測定値１１５’が表すプロセス・パラメータが定常状態にある場合、明らかにノイズである高周波信号を濾波する。プロセス・パラメータが動的変化状態にある場合、真の信号を濾波するのを回避するために、カットオフ周波数１２１’を上に向かってずらす。

尚、図４の実施形態において、過渡オフ周波数１２１’は差１１２’の区分的線形関数であることを注記しておく。図示した実施形態では、差（ｄ）が３％≦ｄ≦１０％（最大目盛）である場合、カットオフ周波数を０．０１〜０．２（正規化Ｚ領域）に設定する。このような実施形態では、関係の正確なパラメータは、監視するプロセスの種類、予期される変化の速度というような、実施態様に特定の考慮要素の関数となる。図示の実施形態では、監視されるプロセスは自熱改質装置における水−気体シフト反応であり、正常および定常状態の動作では、急速に変化することは予期されていない。代替実施形態の中には、何らかの他の種類の関係を用いることを選択することが可能な場合もある。

図５は、図４におけるフィルタ４００の機能的構成要素を示す。更に特定すれば、図５は、図４における一次フィルタ４００のｚ領域内の伝達関数をブロック図で示す。尚、この実施形態では、４つのフリップ・フロップ５０３があることを注記しておく。各々は、それぞれの過去のセンサ測定値１１８’（１つのみを示す）と現センサ測定値１１５’との間の差を記憶する。次いで、差１１２’（１つのみを示す）の絶対値５０６（１つのみを示す）の平均を取り、平均過去センサ測定値１１８”を用いて、カットオフ周波数参照表１０６’からカットオフ周波数１２１’を得る。また、フリップ・フロップ５０３の遅延５０９（１つのみを示す）は異なっており、集合的に、これらは過去のセンサ測定値１１８’の内最後の４つを記憶することも注記しておく。

更に図５を参照すると、フィルタ４００は読み取り値を非常に早く取り込むので、記憶装置１０３’内の過去センサ測定値１１５’は、現センサ測定値１１５’に近すぎてはいけない。遅延５０９はＺ^−ｘの形態で示されており、ここで、ｘは現読み取り値に先立つ読み取り値の数である。つまり、Ｚ^−３は、現センサ測定値１１５’よりも３つ前のセンサ測定値を示し、Ｚ^−１０は、現センサ測定値１１５’よりも１０個前のセンサ測定値１１５’を示す、等となる。ｘの値は任意であるが、過去センサ測定値１１５’が現センサ測定値１１５’に対して近すぎないように、十分に大きくなければならない。

図１に戻り、本開示から便益を得られる当業者であれば認めようが、フィルタ１００は、ソフトウェア、ハードウェア、または双方で実施することができる。つまり、カットオフ周波数記憶装置１０６および過去センサ読み取り値記憶装置１０３のいずれかまたは双方は、例えば、表、リスト、キュー、またはデータベースのようなデータ記憶装置のように、ソフトウェアで実施することができる。図４のフィルタ４００において、カットオフ周波数記憶装置１０６’は、ソフトウェアで、参照表として実施されている。または、これらをハードウェアで実施することもでき、例えば、消去可能、電気的プログラム可能メモリ（「ＥＥＰＲＯＭ」）、またはある種のランダム・アクセス・メモリ（「ＲＡＭ」）のようなメモリ・デバイスに記憶することもできる。図４のフィルタ４００では、過去センサ読み取り値は、複数のメモリ・デバイス、即ち、図５に示すフリップ・フロップ５０３に記憶されている。

このように、図２に示す方法２００の少なくとも重要な部分は、例えば、図６Ａおよび図６Ｂに示す計算装置６００上において、例えば、ＭａｔｌａｂのＳＩＭＵＬＩＮＫを用いて書かれたアプリケーション６０２の形態でコンピュータに実装するとよい。図示の実施形態はラックに取り付けられているが、計算装置６００は全ての実施形態においてラックに取り付ける必要はない。実際、いずれの所与の実施態様であっても、この側面は本発明の実施には重要ではない。計算装置６００は、デスクトップ・パーソナル・コンピュータ、ワークステーション、ノートブックまたはラップトップ・コンピュータ、埋め込み型プロセッサ等として実施することができる。

図６Ａおよび図６Ｂに示す計算装置６００は、バス・システム６１５を通じて記憶装置６１９と通信するプロセッサ６０５を含む。記憶装置６１０は、ハード・ディスクおよび／またはランダム・アクセス・メモリ（「ＲＡＭ」）および／またはフロッピ時期ディスク６１７や光ディスク６２０のようなリムーバブル記憶媒体を含むことができる。記憶装置６１０には、先に論じたようにして取り込んだデータ集合を記憶するデータ構造６２５、オペレーティング・システム６３０、ユーザ・インターフェース・ソフトウェア６３５、およびアプリケーション６０２がエンコードされている。ユーザ・インターフェース・ソフトウェア６３５は、ディスプレイ６４０と共に、ユーザ・インターフェース６４５を実施する。ユーザ・インターフェース６４５は、キー・パッドまたはキーボード６５０、マウス６５５、あるいはジョイスティック６６０のような、周辺Ｉ／Ｏデバイスを含むことができる。プロセッサ６０５は、オペレーティング・システム６３０の制御の下で作動する。オペレーティング・システム６３０は、実際には、当技術分野では周知のいずれのオペレーティング・システムでもよい。アプリケーション６０２は、起動時、リセット時または双方において、オペレーティング・システム６３０の実施態様に応じて、オペレーティング・システム６３０によって読み出される。図示の実施形態では、アプリケーション６０２は図１に示した濾波技法を含む。

このように、本発明の態様の少なくとも一部は、しかるべくプログラミングされた計算デバイス、例えば、図６Ａおよび図６Ｂにおける計算装置６００上のソフトウェアとして実施されるのが通例である。命令は、例えば、記憶装置６１０、フロッピ・ディスク６１７、および／または光ディスク６２０上にエンコードすることができる。したがって、本発明は、一態様では、本発明の方法を実行するようにプログラミングされた計算装置を含む。別の態様では、本発明は、計算装置によって実行されると、本発明の方法を実行する命令がエンコードされたプログラム記憶デバイスを含む。

この詳細な説明のある部分は、結果的に、計算システムまたは計算デバイスにおけるメモリ内部にあるデータ・ビットに対する演算の象徴的表現を伴うソフトウェア実施プロセスに関して提示されることになる。これらの記載および表現は、当業者が最も効果的に彼らの作業の実体を他の当業者に伝達するために用いられる手段である。このプロセスおよび動作は、物理量の物理的操作を必要とする。通常、これらの量は、記憶、転送、結合、比較、およびその他の操作が可能な電気、磁気、または光信号の形態をなすが、必ずしもそうとも限らない。これらの信号を、ビット、値、要素、シンボル、文字、用語、番号等と呼ぶことが、主に共通使用の理由で、便利であることが時々証明されている。

しかしながら、念頭に入れておくべきは、これらおよび同様の用語全てには、しかるべき物理量が伴うはずであり、これらの量に適用される、単に便利なラベルに過ぎないということである。特に具体的に述べるか、あるいは明白である場合は除いて、本開示全体を通じて、これらの記載は電子デバイスの作用およびプロセスに言及することとし、何らかの電子デバイスの記憶装置内において物理的（電子、磁気、または光）量として表されているデータを操作し、記憶装置内、あるいは送信デバイスまたは表示デバイスにおいて物理量として同様に表される別のデータに変換するものとする。かかる記述を示す用語の例は、限定でなく、「処理」、「計算」、「判定」、「表示」等の用語がある。

また、本発明のソフトウェアで実施する態様は、通例、何らかの形態のプログラム記憶媒体上にエンコードされているか、あるいは何らかの形式の伝送媒体を通じて実施されることを注記しておく。プログラム記憶媒体は、磁気（例えば、フロッピ・ディスクまたはハード・ドライブ）、あるいは光学（例えば、コンパクト・ディスク・リード・オンリ・メモリ、即ち、「ＣＤ ＲＯＭ」）とすることができ、読み取り専用またはランダム・アクセスとすることができる。同様に、伝送媒体は、撚り線対、同軸ケーブル、光ファイバ、または当技術分野では周知の他の何らかの適した伝送媒体とすることができる。本発明は、これらの側面については、いずれの所与の実施態様にも限定されることはないものとする。

本発明は、広範囲の状況において適用することができる。図７および図８に示す状況を考える。図７は、自熱改質装置（「ＡＴＲ」）７００の一特定実施態様を概念的に示し、燃料処理装置の一体部分として採用されている。燃料処理装置は、ある種の燃料を別の種類の燃料に変換または処理する。ＡＴＲ７００は、炭水化物燃料（例えば、天然ガス）を処理して水素（Ｈ_２）を得る燃料処理装置において採用される。ＡＲＴ７００は、数個の段階７０１〜７０５を備えており、数個の熱交換機７０９および電気ヒータ（図示せず）を含む。改質装置のシフト・ベッド(shift bed)７１２、即ち、セクション７０１〜７０２は、ＣＯ濃度を低下させＨ_２生産率を高める水−気体シフト反応を行う。シフト・ベッド７１２内部の反応温度は、水気体シフト反応および生産される改質油の組成における一要因となる。

熱交換機７０９の各々は、ラインＩＮ_１〜ＩＮ_３上において、それぞれ、温度制御冷却剤（図示せず）を受け取り、それぞれ、ラインＯＵＴ_１〜ＯＵＴ_３を通じて、それを戻す。各ラインにおける冷却剤の流速は、それぞれの可変速度（即ち、正容積）ポンプ７１５〜７１７によって制御される。ポンプ７１５〜７１７は、自動化制御システム（図示せず）によって、それぞれ、ラインＡ_１〜Ａ_３上で受信した信号によって制御される。代替実施形態では、単一のポンプがラインＩＮ_１〜ＩＮ_３上で冷却剤を加圧して供給することもでき、流速は、流量制御弁７１８のような流量制御弁によって制御することができる。ＡＴＲ７００のシフト・ベッド・セクション内部の反応温度は、熱交換機７０９を通過する冷却剤の流量を制御することによって制御することができる。尚、図７は、一部の要素を省略することによって簡略化されていることを注記しておく。例えば、前述の熱交換機、ならびにセクション７０３〜７０５への種々の入力および出力は、明確さのために、そして本発明を曖昧にしないように省略されている。

また、シフト・ベッド７１２は、複数のセンサＴ_１〜Ｔ_４も含み、反応温度を検知するために内部に配置されている。温度センサＴ_ｘの正確な数は重要ではないが、数が多い程きめ細かい制御が可能になるのが通例である。図示の実施形態では、温度センサＴ_１〜Ｔ_４は熱電対であるが、代替実施形態では他の形式の温度センサも用いることができる。温度センサＴ_１〜Ｔ_４は、シフト・ベッド７１２内部の種々の場所における実際の温度を監視する。温度検出点は、冷却／加熱システムの構造に基づいて選択され、測定した温度が、熱交換コイル７０９に隣接する局部温度ではなく、真の反応温度を反映するように選択しなければならない。

尚、温度センサＴ_１およびＴ_２は、双方共、同じ熱交換機７０９の付近における、実施態様に特定的な細部の温度を測定することを注記しておく。この特定の熱交換機７０９は、１つの冷却剤入力ＩＮ_１のみを含む。温度センサＴ_１〜Ｔ_４の殆どは、熱交換機７０９を内蔵する触媒ベッド・セクションから下流における温度を測定する。Ｔ_１は、最上位の触媒ベッド（図示せず）から直ぐに下流における温度を読み取ることを想定している。しかしながら、設置および出荷の間、シフト・ベッド７１２は移設し据え付けることができるので、Ｔ_１はベッドまたは反応の温度ではなく、空気の温度を測定している。このため、第２センサＴ_２が、ＡＴＲ７００の上位セクション７０１を監視するために追加されている。Ｔ_１およびＴ_２が異なる温度を検知しているとき、制御システム（図示せず）は、２つの温度の内高い方を取る。通常、２つの温度センサ間には僅かな差しかないのが通例である。

温度センサＴ_１〜Ｔ_４の各々は、検知した、即ち、測定した温度を表すそれぞれの信号Ｍ_１〜Ｍ_４を出力する。温度センサＴ_１〜Ｔ_４は、並列で動作するので、信号Ｍ_１〜Ｍ_４も並列に出力される。信号Ｍ_１〜Ｍ_４の各々は、図４に示したそれぞれのフィルタ４００によって調整される。したがって、この特定的な実施形態では、並列な４つのフィルタ４００を用いている。しかしながら、代替実施形態では、多数の信号Ｍ_ｘを多重化し、単一のフィルタ４００によって直列に調整してもよいことを注記しておく。

予備加熱および水冷により、シフト・ベッド７１２内部の反応温度を所望の反応温度範囲内に維持する。大型化したシフト・リアクタにおいてこの目標を達成するために、多数の熱交換コイル７０９が局在温度制御を行う。図示の実施形態では、細長いシフト・ベッド７１２が３つの異なる熱交換コイル７０９を利用して、シフト・ベッド７１２の温度を制御する。コイル７０９の各々を通過する冷却剤の流れは、濾波した温度センサ測定値に応答して、手動で設定および調節することができる。代わりに、濾波したセンサ測定値に応答して自動的にコイル７０９内の冷却剤の流量を調節可能な制御ループを有する制御システムに、濾波した温度センサ測定値を中継または通信することができる。かかる制御ループの１つは、Ｈ_２生産率、シフト反応段階、シフト・ベッド垂直温度勾配、および温度検出点の組み合わせ結果として変動する反応温度制御計画を含むこともできる。その様式について、以下で更に詳しく説明する。

図８は、本発明にしたがって、図示の実施形態が採用する制御ループ８００を概念的に示す。可変速度ポンプ７１５〜７１７の各々に対する設定値は、それぞれの制御ループ８００によって制御される。本発明の制御技法は、図示の実施形態では、完全システム・モデリング効果（ＡＴＲセクション、ＺｎＯセクション、シフト・セクション、生産率等を含む改質装置全体として）を採用し、プラント応答に対する動的ＰＩＤ制御ループを開発し、検査データを用いて、モデルのずれを補償して、コントローラのロバスト性を向上させている。

更に特定すると、システム・モデリングは、熱損失および発熱反応の影響による、現流速、上流温度プロファイル、反応段階およびシフト・ベッド温度勾配に基づいて、目標水素生産率を考慮に入れる。シフト・ベッドのセクション毎のシステム・モデルは、上流で発生する反応および状態、リアクタ（複数のリアクタ）の幾何学的形状、ベッドのセクションへのフィード、用いる転換触媒等から作成することができる。この種の様々なモデリング技法が当技術分野では周知であり、適したモデリング技法であればいずれでも用いてもよい。システム・モデリングは、温度制御のために用いる設定点を発生するために用いられる。これらの設定点は、特定のシフト・ベッド・セクションに入る予測改質油組成、流速、および温度を含む。このように、システム・モデリングは、温度センサＴ_１〜Ｔ_４が測定する温度に対して、一群の設定点を発生する。また、システム・モデリングは、例えば、温度センサＴ_１〜Ｔ_４が測定することができる温度と、ＡＴＲ７００のＨ２生産率とを相関付ける、１組の結果を生成する。

更に特定すれば、図示の実施形態が用いたモデル（図示せず）は、Ａｓｐｅｎ ＰｌｕｓおよびＡｓｐｅｎ Ｃｕｓｔｏｍ Ｍｏｄｅｌｅｒを用いて開発された。これらのソフトウェア・パッケージは、以下の会社から市販されている。
Aspen Technology, Inc.
Ten Central Park
Cambridge, Massachusetts 02141-2201
USA
電話番号：+1-617-949-1000
ファクス：+1-617-949-1030
電子メール：info@aspenteech.com
しかしながら、当技術分野において周知の他の適したモデリング・ソフトウェアも、代替実施形態において用いることもできる。

モデルは、定常能力および動的能力双方を有する。ＡＴＲ７００の性能は、モデルによって、所与の温度および圧力において所望の状態が得られる熱力学的パラメータから推定する。反応の変換および構成は、かかる典型的な反応について文献において得られる力学的データから決定するか、または特定の反応について研究室で行われる実験に基づいたモデルから推定する。所望のＨ_２純度、および改質油の流速を指定し、モデルは天然ガス流量、空気流量（最適Ｏ_２／Ｃ比率から逆に計算する）、および水の流量（最適な蒸気／炭素比率から逆に計算する）を計算する。

得られたＡＴＲ７００の温度は、ＡＴＲ反応の自由エネルギを最小限に抑えることによって生ずる断熱的温度上昇として計算される。改質油の組成は、モデルによって（熱力学および反応パラメータの推定から）決定される。この組成を用いて、モデルは、次に、経験的な相関から、最終ユーザに必要とされる所望の速度を計算する。

図８に示した制御ループ８００は、燃料処理装置の反応温度、即ち、図７に示したシフト・ベッド７１２が用いられている場合、その温度を制御する。多数の制御ループ８００を直列または並列に用いて、シフト・ベッド７１２全域またはＡＴＲ７００内におけるあらゆる複数の場所における温度を制御することができる。リアクタの反応セクションにおいて測定温度８０９を支配するリアクタに対する設定調節値８０６の第１成分８０３が、測定温度８０９および測定温度に対する設定点８１２から決定される。設定点８１２は、先に論じたモデル化した結果の一部として決定される。測定温度８０９は、図７に示すシフト・ベッド７１２内の対象点における温度センサＴ_ｘが測定した温度であり、ここに温度センサＴ_ｘが配置されている。図示の実施形態では、設定点８１２と測定温度８０９との間の差８１５が、当技術分野では周知のような、比例−積分−微分（「ＰＩＤ」）コントローラ８１８に入力される。ＰＩＤコントローラ８１８の出力は、第１成分８０３となる。

次いで、ＡＴＲ７００に対するＨ_２生産率８２４から、設定調節値８０６の第２成分８２１を決定する。図示の実施形態では、先に論じたモデル化結果の少なくとも選択した部分の表を、Ｈ_２生産率によってインデックス化可能な形態で作成する。つまり、モデル化結果８２７は、例えば、参照表とすることができ、アクチュエータに対する種々の設定調節値を、これらと相関のあるＨ_２生産率によってインデックス化する。尚、モデル化結果は、通例、ＡＴＲ７００の動作を種々の動作場面においてモデル化してこの情報を得ることにより、先験的に発生することを注記しておく。また、第１および第２成分８０３、８２１の決定は、並列または直列に行ってもよいことも注記しておく。

次いで、第１および第２成分８０３、８２１から、設定調節値８０６を決定する。図示の実施形態では、第１および第２成分８０３、８２１を加算して、設定調節値８０６を得るが、代替実施形態では、この決定のために更に精巧な技法を用いてもよい。次いで、設定調節値８０６をラインＡ_ｙを通じてアクチュエータに通知する。尚、測定した温度８０９が適度に設定点８１２と一致するので、設定調節値８０６は、０であってもよい、即ち、変化が不要となる場合もあることを注記しておく。しかしながら、いずれの所与の時点においても、第１成分８０３、第２成分８２１、および設定調節値８０６の少なくとも１つ、ときとしてその全ては非ゼロである。

尚、状況によっては、第１および第２成分８０３、８２１が逆方向に作用し、一方がポンプに流量を増加するように命令し、他方がポンプに流量を減少するように命令する可能性があることを注記しておく。つまり、図示の実施形態では、２つの成分８０３、８２１には、冷却剤の流量を制御する差に等しい重みを与えていない。具体的には、Ｈ_２生産率および参照表からの情報、即ち、第２成分は優勢成分である。検知した温度８０９および設定点８１２から得られる第１成分８０３は、ポンプ速度を微調整するために用いられる。一例として、第２成分８２１は、所与のポンプに容量の８０％で動作するように命令することができ、一方第１成分は誤差に照準を絞り、容量の±５％だけポンプ速度を調節することができる。

このように、シフト・ベッド７１２における温度を、従来の手法におけるよりも高精度に制御することができる。図３Ａ〜図３Ｅに示すように、動的カットオフ周波数可変濾波技法は、急速なプロセス変数の変化または定常状態のいずれにおいても、より良い応答を実証している。より良く調整した信号を図８に示す制御ループ８００に供給することに加えて、応答が素早い程、その遅延を低減し易くなる。また、本発明の濾波技法は、圧力、流速、検知した組成データ等のような、ＡＴＲ７００の他の動作を制御するため、そして自熱改質および燃料処理一般以外の状況においても用いることができる。

以上で詳細な説明を終了する。本発明は、この教示から便益が得られる当業者には明白な、異なるが等価な様式で修正および実施することもできるので、これまでに開示した特定的な実施形態は例示に過ぎない。更に、以下の特許請求の範囲における記載以外では、ここに示した構造や設計の詳細に限定されることは意図していない。したがって、以上に開示した特定的な実施形態は、改変または修正することができ、かかる変形は全て本発明の範囲および趣旨に該当すると見なされることは明らかである。よって、本願において求める保護は、以下の特許請求の範囲に明記した通りとする。

本発明による濾波技法のブロック図。 本発明によるセンサ測定値の濾波方法を示す。 本発明にしたがって実行する方法および装置の性能を、フィルタがロー・パス・フィルタから成る従来の濾波技法と比較する図。 本発明にしたがって実行する方法および装置の性能を、フィルタがロー・パス・フィルタから成る従来の濾波技法と比較する図。 本発明にしたがって実行する方法および装置の性能を、フィルタがロー・パス・フィルタから成る従来の濾波技法と比較する図。 本発明にしたがって実行する方法および装置の性能を、フィルタがロー・パス・フィルタから成る従来の濾波技法と比較する図。 本発明にしたがって実行する方法および装置の性能を、フィルタがロー・パス・フィルタから成る従来の濾波技法と比較する図。 図１に最初に示した濾波技法の一特定実施形態を示す。 図４の実施形態の機能ブロック図。 本発明の一特定実施形態の実施態様において用いることができる計算装置を概念的に示す。 本発明の一特定実施形態の実施態様において用いることができる計算装置を概念的に示す。 本発明を採用することができる特定的な一状況を概念的に示す。 本発明を採用することができる特定的な一状況を概念的に示す。

Claims (32)

1. センサ入力装置と、
   現センサの測定値を測定する手段と、
   少なくとも１つの過去のセンサ測定値の記憶装置と、
   カットオフ周波数の記憶装置であって、各カットオフ周波数が、前記現センサ測定値と記憶されている過去のセンサ測定値との間のそれぞれの差と関連付けられている、記憶装置と、
   前記記憶されている過去のセンサ測定値と前記現センサ測定値との間の差に基づいて、前記記憶されているカットオフ周波数から動的に選択されたカットオフ周波数を有するフィルタと、
   を備え、
   更に、前記記憶されている過去の測定値との差を取る前に、現センサ測定値を濾波することができる予備フィルタを備え、
   前記過去の測定値は、複数の過去の測定値の平均から成る装置。
2. 請求項１記載の装置において、前記フィルタはロー・パス・フィルタから成る装置。
3. 請求項１記載の装置において、前記フィルタはハイ・パス・フィルタから成る装置。
4. 請求項１記載の装置において、前記フィルタは帯域通過フィルタから成る装置。
5. 請求項１記載の装置において、前記予備フィルタは、ソフトウェア実施フィルタから成る装置。
6. 請求項１記載の装置において、前記予備フィルタは、ハードウェア実施フィルタから成る装置。
7. 請求項６記載の装置において、前記ハードウェア実施フィルタは、抵抗器−キャパシタ回路から成る装置。
8. 請求項１記載の装置において、前記過去センサ測定値記憶装置および前記カットオフ周波数記憶装置の内少なくとも１つが、ソフトウェア実施記憶装置またはハードウェア実施記憶装置から成る装置。
9. 請求項１記載の装置において、前記過去センサ測定値記憶装置は、ハードウェア実施記憶装置から成る装置。
10. 請求項９記載の装置において、前記ハードウェア実施記憶装置は、複数のメモリ・デバイスから成る装置。
11. 請求項１記載の装置において、前記カットオフ周波数記憶装置は、ソフトウェア実施データ構造から成る装置。
12. 請求項１記載の装置において、前記データ構造は、表、リスト、キュー、またはデータベースから成る装置。
13. 請求項１記載の装置において、前記フィルタは、ソフトウェア実施フィルタから成る装置。
14. 請求項１記載の装置において、前記フィルタは、ハードウェア実施フィルタから成る装置。
15. 請求項１４記載の装置において、前記ハードウェア実施フィルタは、抵抗器−キャパシタ回路から成る装置。
16. 請求項１記載の装置において、前記現センサ測定値は、温度測定値、圧力測定値、流速測定値、および複合測定値の内の１つから成る装置。
17. 請求項１記載の装置において、前記カットオフ周波数は、前記差の区分的線形関数である装置。
18. 現センサ測定値を決定するステップと、
    前記現センサ測定値を予め濾波して、予め濾波したセンサ測定値を生成するステップと、
    前記予め濾波したセンサ測定値と過去のセンサ測定値との間の差を判定するステップと、
    前記差から、前記現センサ測定値に対するフィルタのカットオフ周波数を動的に選択するステップと、
    前記動的に選択された前記カットオフ周波数を使用して、前記現センサ測定値をフィルタリングするステップと、
    前記過去のセンサ測定値を得るために、複数の記憶されている過去のセンサ測定値の平均を取るステップを備えている方法。
19. 請求項１８記載の方法において、前記フィルタのカットオフ周波数を動的に選択するステップは、フィルタに前記カットオフ周波数を動的に選択するステップを含む方法。
20. 請求項１８記載の方法において、前記フィルタのカットオフ周波数を動的に選択するステップは、ハイ・パス・フィルタに前記カットオフ周波数を動的に選択するステップを含む方法。
21. 請求項１８記載の方法において、前記フィルタのカットオフ周波数を動的に選択するステップは、帯域通過フィルタに前記カットオフ周波数を動的に選択するステップを含む方法。
22. 請求項１８記載の方法であって、更に、前記差を判定する前に、前記現センサ測定値のノイズを濾波するステップを備えている方法。
23. 請求項１８記載の方法であって、更に、前記過去の測定値を格納するステップを備えている方法。
24. 請求項２３記載の方法において、前記過去の測定値を記憶するステップは、前記過去の測定値をハードウェア実施記憶装置に記憶するステップを含む方法。
25. 請求項２４記載の方法において、前記過去の測定値を前記ハードウェア実施記憶装置に格納するステップは、複数のメモリ・デバイスから成るハードウェア記憶装置に前記過去の測定値を記憶するステップを含む方法。
26. 請求項２３記載の方法において、前記過去の測定値を記憶するステップは、ソフトウェア実施記憶装置に前記過去の測定値を記憶するステップを含む方法。
27. 請求項２６記載の方法において、前記ソフトウェア実施記憶装置に前記過去の測定値を記憶するステップは、表、リスト、キュー、またはデータベースの内の１つに前記過去の測定値を記憶するステップを含む方法。
28. 請求項１８記載の方法であって、更に、前記現センサ測定値をサンプリングするステップを備えている方法。
29. 請求項１８記載の方法において、前記カットオフ周波数を動的に選択するステップは、ソフトウェア実施記憶装置から前記カットオフ周波数を読み出すステップを含む方法。
30. 請求項２９記載の方法において、前記ソフトウェア実施記憶装置から前記カットオフ周波数を読み出すステップは、表、リスト、キュー、またはデータベースのウエイの１つから前記カットオフ周波数を読み出すステップを含む方法。
31. 請求項１８記載の方法において、前記カットオフ周波数を動的に選択するステップは、区分線形関数を適用するステップを含む方法。
32. 請求項１８記載の方法において、前記カットオフ周波数を動的に選択するステップは、ハードウェア実施記憶装置から前記カットオフ周波数を読み出すステップを含む方法。

Images