JPH01204102A - プロセス制御装置 - Google Patents

プロセス制御装置

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JPH01204102A
JPH01204102A JP2726588A JP2726588A JPH01204102A JP H01204102 A JPH01204102 A JP H01204102A JP 2726588 A JP2726588 A JP 2726588A JP 2726588 A JP2726588 A JP 2726588A JP H01204102 A JPH01204102 A JP H01204102A
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JP
Japan
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model
control
output
signal
response
Prior art date
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Pending
Application number
JP2726588A
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English (en)
Inventor
Haruo Takatsu
春雄 高津
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Yokogawa Electric Corp
Original Assignee
Yokogawa Electric Corp
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Publication date
Application filed by Yokogawa Electric Corp filed Critical Yokogawa Electric Corp
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Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 (産業上の利用分野) 本発明は、制御するプロセスのステップ応答モデルを装
置の内部に持ち、数ステップ先のプロセスの応答を予測
して制御出力値を計算するプロセス制御装置に関する。
(従来の技術) 品質管理、省エネルギー、安全操業、自動化による省力
化、収率向上、製品価値の向上等を目当して、プロセス
制御用コンピュータの導入が、近年一般化してきている
これまでのプロセス制御の中心は、PIあるいはPID
演算によるフィードバック制御ないしはフィードフォワ
ード制御であり、その有効性は、既に多くの実績から明
らかである。
しかしながらプロセスフローの複合化、プラントの大規
模化、運転方法の多様化などによって、これまでのフィ
ードバック制御あるいはフィードフォワード制御だけで
は、各種の外乱に対して十分な制御性能を得られないプ
ロセスが出現してきている。
(発明が解決しようとする問題点) 本発明は、この様な実情に鑑みてなされたものであって
、その目的は、これまでのPIDフィードパツク制御で
は制御が難しいようなプロセスの安定制御を簡単な操作
で行えるプロセス制御装置を実現することにある。
(問題点を解決するための手段) 前記した目的を達成すゝるための本発明は、制御するプ
ロセスのステップ応答モデルを装置の内部に持ち、数ス
テップ先のプロセスの応答を予測して制御出力値を計算
するプロセス制御装置であって、 いくつかのタイプのステップ応答をモデル化した複数個
の簡易モデルと、プロセスからの信号を入力しプロセス
の特性変化を検知するプロセス特性変化検知手段と、こ
のプロセス変化検知手段の検知結果に応じて前記簡易モ
デルの一つを選択し当該簡易モデルのパラメータを前記
プロセスモデルに与える簡易モデル選択手段とを設けて
構成される。
(作用) プロセス特性変化検知手段は、プロセスからの信号を入
力し、プロセス特性の変動を検出し、その変動に応じて
簡易モデルの一つを選択し、この簡易モデルを通じて予
測制御コントローラ内のプロセスモデルのステップ応答
係数を計算する。
(実施例) 以下図面を用いて、本発明の実施例を詳細に説明する。
第1図は、本発明の一実施例を示す構成ブロック図であ
る0図において1はプロセス(制御対象)を示すブロッ
クで、生産量の変化、制御目標値の変化、各種外乱など
によってその動特性が変化するものとする。
2はプロセス1からの現在の測定信号P■と、目標値S
■とを入力しプロセス1への操作信号M■を出力する予
測制御調節部である。この予測制御調節部2は、現在の
測定信号pvから目標値S■まで測定信号PVが動いて
いくであろう参照軌道YRを計算する参照軌道計算部2
1と、プロセス1からの測定信号PVを目標1svに近
付くように操作信号MVをプロセス1に出力する制御出
力計算部22と、制御するプロセス1をモデル化し、そ
の内容を変更可能なプロセスモデル23とを有している
ここで、参照軌道計算部21には、プロセス1を含む閉
ループ応答時間TLが演算定数〈パラメータ)として与
えられている。また、プロセスモデル23は、プロセス
の動特性を所定の予測距離(P)まで表すプロセスモデ
ルであって、予測路M(P)までの測定信号P■の予測
値(YM)をモデル出力として送出する。この様なプロ
セスモデルとしては、例えば(1)式で表されるインパ
ルス応答モデルが用いられる。
・・・(1) ここで、h(Bはインパルス応答関数であり、MV (
t)、PV (t)はそれぞれプロセス1の入力及びプ
ロセスからの測定信号(プロセスの出力)である。
第2図は、インパルス応答モデルによるプロセス動特性
を表現した説明図である。
このように表現されるインパルス応答モデルは、モデル
化の段階でモデル次数を仮定する必要はなく、リサイク
ル系のようなかなり特異なプロセスの場合でもモデル表
現が可能なことである。
第3図は、制御対象プロセスをインパルス応答モデルと
して同定する場合の説明図である。
(a)に示すように、制御対象プロセスにプロセス入力
として微少なアップダウン変化を与え、それに対する(
b)に示すようなプロセス出力(測定信号)PVのダイ
ナミック応答データを時系列的に解析することによって
得られる。
3はプロセス1からの例えば、測定信号P■を入力し、
プロセスの変化を検出するプロセス変化検知手段である
41.42.43・・・は簡易モデルで、プロセス1の
性質やアプリケーション等に応じて、いくつか(ここで
は3個用意した例を示している)のタイプのステップ応
答をモデル化したものである。
第4図は、これらの複数個の簡易モデル41、42.4
3に格納されるデータの説明図である。
(イ)は、ステップ応答の一例を示す波形図であり、(
ロ)は(イ)に示すステップ応答の場合の簡易モデルの
概念図である。
(イ)に示すようなステップ応答を想定すれば、この様
なステップ応答に対するゲイン、無駄時間、時定数等の
パラメータが、ステップ応答設定手段5から与えられ、
これらのパラメータに従ったステップ応答をモデル化し
たデータ(ステップ応答係数)が格納される。
6はプロセス変化検知手段3の検知結果に応じて、簡易
応答モデル41〜43のいずれか一つを選択し、選択し
た簡易モデルのパラメータをプロセスモデル23に与え
る簡易モデル選択手段である。
このように構成した装置の動作を次に説明する。
第5図は、動作の概念を示す動作概念図である。
プロセス1からの測定信号P■の将来値(予測値)(Y
M)は、プロセスモデル23にて、(1)式に従って計
算される。
予測制御調節部、z内の参照軌道計算部21は、現在の
測定信号PVから目標値SVまでの参照軌道YRを(2
)式に従って計算し、これを出力する。
YR(1)=Y YR(i ) =a −YR(L=l)+(1−Q)S
Vi=2.3・・・・・・、TL プロセスモデル23は、予め予測路UPが与えられてお
り、プロセス1からの測定信号P■が現在から予測距離
P時点までの将来にわたってとるべき予測値YMを(3
)式に従って計算する。
YM(1)=Y YM (t ) =’YHCλ−1)−) )’v’ 
()’IV (λ)−)’tVcλ−1))i=2.3
.・・・・・・、P ただし、MV:制御出力 ニル:プロセスモデルのインパルス応 答(ベクトル) ここでプロセスモデル23に与えられる予測距離Pは、
例えば(4)式に従って計算される。
x=maximum  or  minimumfor
  i=1.TL PV=f2(i) if  PV<x、then  PV+x、P+1co
nt i nue ただしTL:閉ループ応答時間 f2:評価関数である。
プロセス変化検知手段3は、例えばプロセス1からの測
定信号pvの大きさを検出しており、簡易モデル選択手
段6は、プロセス変化検知手段3による検知結果を受け
、その大きさが例えばスパン値の30%以下の時は、簡
易モデル41を選択し、スパン値の31〜70%の間は
簡易モデル42を選択し、スパン値の71%以上の時は
簡易モデル43を選択する。そして選択した簡易モデル
のパラメータをプロセスモデル23に与える。
プロセスモデル23は、簡易モデル選択手段6を介して
与えられたパラメータを基にして、プロセスモデル出力
(測定信号P■の予測値)YMを計算し、それを出力す
る。
制御出力計算部22は、予め与えられている予測路M 
(P)に対応する時刻光において、プロセスからの測定
信号pvの予測値YMと、参照軌道YRとが一致するよ
うに、すなわち、第5図において実線で示す参照軌道と
、破線で示すプロセス出力の予測値とが一致するように
、(5)式に従った計算をし、これをプロセス1に出力
する。
MV(i)=MV(i−1) i=2.3.・・・・・・、P λはリラクセイション係数 第6図は、以上説明した動作の流れを示すフローチャー
トである。
この様な動作によって、制御出力計算部3からは、制御
出力が現在値から将来にわたってとるべき値を考慮し、
予測距離Pに対応する少し未来の\ 時点において、制御偏差を零とす□るように現在の制御
出力MVをプロセス1に送出することができる。
本発明によれば、例えばパイプライン中の成分伝達遅れ
が、流速に依存するような、予想できるモデル変動に対
して、それに応じて最適なプロセスモデルを適用させる
ことができるので、より高い制御性を得ることができる
。また、選択手段6による簡易モデルの選択は、変更前
のプロセスモデルのパラメータがプロセスモデル23に
保持されていて、そこから変更されるものであるから、
選択切換えによるモデル出力YMの大きな変化はない。
なお、上記の説明では、プロセス変化検知手段3は、プ
ロセス1からの測定信号P■を入力する例を示したが、
調節部2に印加される測定信号PVとは異なった、池の
信号、例えば温度を制御対象とするような場合であって
、その温度と関連する例えば流量信号を入力するように
してもよい。
また、プロセス−5モデル23には、簡易モデル側から
無駄時間、95%応答時間、ゲイン、応答波形タイ1(
1次遅れ系、2次遅れ系、オーバシュート系・・・)な
どを指定するようにしてもよい。
(発明の効果) 以上詳細に説明したように、本発明によればこれまでの
PIDフィードバック制御では安定な制御を行うことが
難しいようなプロセスの制御系であって、変動が大きい
ような場合でもその変動に応じて最適なプロセスモデル
を持たせることができ、制御性の良好なプロセス制御装
置が実現できる。
【図面の簡単な説明】
第1図は、本発明の一実施例を示す構成ブロック図、第
2図は、インパルス応答モデルによるプロセス勤特性を
表現した説明図、第3図は、制御対象プロセスをインパ
ルス応答モデルとして同定する場合の説明図、第4図は
、複数個の簡易モデルに格納されるデータの説明図、第
5図は、動作の概念を示す動作概念図、第6図は、動作
の流れを示すフローチャートである。 1・・・プロセス(制御対象) 2・・・予測制御調節部 21・・・参照軌道計算部 22・・・制御出力計算部 23・・・プロセスモデル 3・・・プロセス変化検知部 41.42.43・・・簡易モデル 5・・・ステップ応答設定部 6・・・筒易モデル選択手段 4・・・モデル出力計算部 第5図 第6図

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 制御するプロセスのステップ応答モデルを装置の内部に
    持ち、数ステップ先のプロセスの応答を予測して制御出
    力値を計算するプロセス制御装置であって、 いくつかのタイプのステップ応答をモデル化した複数個
    の簡易モデルと、プロセスからの信号を入力しプロセス
    の特性変化を検知するプロセス特性変化検知手段と、こ
    のプロセス変化検知手段の検知結果に応じて前記簡易モ
    デルの一つを選択し当該簡易モデルのパラメータを前記
    プロセスモデルに与える簡易モデル選択手段とを設けた
    ことを特徴とするプロセス制御装置。
JP2726588A 1988-02-08 1988-02-08 プロセス制御装置 Pending JPH01204102A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2726588A JPH01204102A (ja) 1988-02-08 1988-02-08 プロセス制御装置

Applications Claiming Priority (1)

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JP2726588A JPH01204102A (ja) 1988-02-08 1988-02-08 プロセス制御装置

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JPH01204102A true JPH01204102A (ja) 1989-08-16

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ID=12216242

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JP2726588A Pending JPH01204102A (ja) 1988-02-08 1988-02-08 プロセス制御装置

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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04181301A (ja) * 1990-11-16 1992-06-29 Fuji Denki Shisutetsuku Kk 制御装置
JPH0876811A (ja) * 1994-09-08 1996-03-22 Toshiba Corp プロセス制御装置
WO2000002104A1 (fr) * 1998-07-01 2000-01-13 Adtex Inc. Commande predictive utilisant des moyens de mise en oeuvre a niveaux definis reduits

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS58105301A (ja) * 1981-12-17 1983-06-23 Isao Shiromaru フイ−ドバツク制御系の並列予測値フイ−ドバツク補償方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS58105301A (ja) * 1981-12-17 1983-06-23 Isao Shiromaru フイ−ドバツク制御系の並列予測値フイ−ドバツク補償方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04181301A (ja) * 1990-11-16 1992-06-29 Fuji Denki Shisutetsuku Kk 制御装置
JPH0876811A (ja) * 1994-09-08 1996-03-22 Toshiba Corp プロセス制御装置
WO2000002104A1 (fr) * 1998-07-01 2000-01-13 Adtex Inc. Commande predictive utilisant des moyens de mise en oeuvre a niveaux definis reduits

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