JPH0414105A - プロセス制御装置 - Google Patents

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】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） 本発明は状態変数の多いプロセスに用いられるプロセス
制御装置にかかり、特にプロセスの操業状態の変動に適
応しながら所要の制御対象を目標値に追従させるプロセ
ス制御装置に関するものである。

（従来の技術） 近年、操業変数、内部状態変数が複雑にからみ合う干渉
系プロセスで、しかも制御対象がオンラインで測定でき
ず、オフラインで分析によって求ぬれる無駄時間要素を
有するプロセスにおいては、所要の制御対象を予め設定
した目標値に制御することが重要な課題となってきてい
る。

このような従来の制御装置では、第４図に示すようにプ
ロセスの制御対象をサンプルしてその分析結果と目標値
とを比較し、操作端を人間の経験に基づいて操作したり
、あるいはフィードバック制御系を組込んで操作してい
る。

また第５図に示すように、プロセスの制御対象をオンラ
インで推定する推定モデル式を設け、実サンプリングの
結果が判明したタイミングでモデル式の代表パラメータ
を逐次校正し、操業パターンの変動に追従できる機構を
設けている。

第５図の方式は第４図の方式に比べて、サンプリング周
期より短い周期の外乱に対してはモデル式を用いること
により応答性を向上させ、さらにサンプリング周期でモ
デル式を校正する手段をもっているので操業パターンの
多少の変動に対しても追従できる利点がある６ （発明が解決しようとする課題） 第５図の方式では、制御対象サンプルの分析データを入
力するときモデル式の代表パラメータを校正している。

一般に複数要因から１つの対象を推定するモデル式はあ
る操業状態の近辺で次のように簡略化できる。

Ｙ＝ｆ　（Ｘｌ、　Ｘ２．　Ｘ−、−・Ｘｎ）”ａｔ　
（Ｌ−ＸＪ　＋ａ２　（Ｘ２−　Ｘａ　）　＋　ａ３（
Ｘ３−　Ｘａ　）＋・＝＋ａｎ　（Ｘｎ−Ｘｎ）＝Ａ＋
ａ、Ｘ□＋ａ２Ｘ２＋ａ３Ｘ３＋”’＋ａｎＸｎ二二で
　Ｙ：推定値 Ｘ工〜ｘｏ：要因（各操業データなど）Ｘ工〜ｘｎ：あ
る操業状態における中心値ａ工〜ａｏ：各要因の推定対
象に対する感度Ａ：代表パラメータ 従って制御対象を目標値Ｙｔにコントロールするために
は、 可観測可制御端　　　　　可鍛測端 が成立するように、すなわち ａｚＸｉ＋ａｚＸ２”’＋ａ工ｘｉ＝Ｙｔ　Ａ−（ａｉ
＋□Ｘｉ＋、＋−・＋　ａｎＸｎ）となるようにＸ工〜
Ｘ工を決定すればよい。

また制御対象サンプルの分析結果が判明した時点で無駄
時間ｔφを考慮して、上記推定モデルの代表パラメータ
Ａを下記のように校正すると、操業パターンの変動に対
応できる。

Ａｎｅｗ＝　Ａｏ１２ｄ＋　（Ｙ　（分析）−Ｙ［ｔ＊
前の推定〕）しかしながら中、長期的に見ると、操業パ
ターンの中心状態が一定ならば本方式で十分対応できる
が、第３図に示すように中心状態が徐々にずれ。

また各要因の推定対象に対する感度も変化していくよう
なケースでは、第５図方式のように代表パラメータのみ
による校正では、モデル式の正しい校正ができず、代表
パラメータの変更がシステムに対して逆に大きな外乱と
なることがある。

本発明はサンプリング周期より短い周期の外乱から比較
的短期間の操業パターン変動、さらには比較的長期間の
ゆっくりした操業パターン変動まで十分に対応でき、常
に有効な制御性を確立できる合理的なプロセス制御装置
を提供することを目的としている。

〔発明の構成〕

（課題を解決するための手段と作用） 本発明は上記の課題を解決するために、制御対象推定モ
デル式の代表パラメータ校正方式における中長期的な操
業パターン変動によるモデル式の追従性の低下を防止す
るために、モデル式の各要因に対する感度（パラメータ
）をモデル式の再構築に必要な操業データ、分析データ
、サンプル群がそろった時点で自動的あるいはオペレー
タの指示に従って修正し、これによってモデル式を再確
立するものであり、推定モデル式を使用した第１フイー
ドバツク系と、推定モデル式の代表パラメータを校正す
る第２フイードバツク系と、さらにモデル式を構築する
各要素のサンプルデータがそろった時点でモデル式を再
確立する第３フイートバンク系とによる多段フィードバ
ック系を構成し、これによって短い周期の外乱から長期
間にわたる操業パターンの変動まで幅広く適応できるプ
ロセス制御装置を実現することができる。

（実施例） 本発明の一実施例を第１図に示す。

第１図において、１は制御対象となるプロセス、２はプ
ロセスの各種情報を検出する状態検出器であり、検出さ
れた情報は制御対象推定手段４およびデータメモリ６へ
入力される。

制御対象推定手段４には、データメモリ６に保存されて
いる実際のプロセスの動特性データに基づいて推定モデ
ル確立手段７により求められたモデル式が組み込まれて
いる。また制御対象推定手段４で求められた制御対象推
定値も順次データメモリ６に保存される。

プロセス出口からサンプリングされたサンプルは分析手
段３によって分析され、分析結果はデータメモリ６に保
存されると共に１分析結果に基づき推定モデル構成手段
５によって制御対象推定手段４に組み込まれているモデ
ル式の代表パラメータを校正する。

操作端目標値決定手段８は制御対象目標値を保つのに必
要な操作量を、推定モデル式から逆演算によって求めプ
ロセスに対して出力する。

その結果１分析データ結果を利用したモデル式校正機能
が上記制御対象推定手段４、推定モデル校正手段５、デ
ータメモリ６、および操作端目標値決定手段８によって
構成される。

また実プロセスの動特性データに基づくモデル式確立機
能がデータメモリ６および推定モデル確立手段７から構
成される。

第２図は本発明によるサンプル分析値と推定値と目標値
の時間的推移を示したものである。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明によれば、分析データによる
モデル式の代表パラメータ校正機能と、推定モデル式を
実プロセスの動特性データ群を用いて確立する機能と、
推定モデル式を逆に利用した操作端目標値決定手段とを
有することにより、制御対象分析用サンプルのサンプリ
ング周期より短い周期の外乱から長期的な操業パターン
の変動や内部状況変動に対して十分に対応できるプロセ
ス制御装置が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すシステム構成図、第２
図は本発明におけるサンプル分析値と推定値と目標値の
時間的推移を示す図、第３図は操業パターンの要因の変
化の一例を示す図、第４図および第５図はそれぞれ従来
のプロセス制御装置の一例を示す図である。 １・・・制御対象プロセス　２・・・状態検出手段・分
析手段　　　　４・制御対象推定手段・・推定モデル校
正手段　６・・データメモリ・推定モデル確立手段 操作端目標値決定手段 代理人　弁理士　猪股祥晃（ほか１名）第１図 第２図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. プロセスの操業状態をオンラインで検出する状態検出手
   段、上記操業状態検出値、制御対象推定値、分析データ
   を時系列的に保存するデータメモリ、データメモリに保
   存されているプロセスの動特性データに基づいて推定モ
   デル式を決定する推定モデル確立手段、上記の推定モデ
   ル式を用いてプロセス制御の制御対象を推定する制御対
   象推定手段、上記プロセスから定期的にサンプリングさ
   れたサンプルから制御対象データを分析する分析手段、
   上記分析データと制御対象推定値とを時間差を考慮して
   比較することによって推定モデル式の代表パラメータを
   順次校正する推定モデル校正手段、を備えたことを特徴
   とするプロセス制御装置。