JPH0560604B2

JPH0560604B2 -

Info

Publication number: JPH0560604B2
Application number: JP61245122A
Authority: JP
Inventors: Katsutomo Hanaguma; Tooru Nagaseko
Original assignee: Idemitsu Petrochemical Co Ltd
Current assignee: Idemitsu Petrochemical Co Ltd
Priority date: 1986-10-15
Filing date: 1986-10-15
Publication date: 1993-09-02
Also published as: JPS6398703A

Description

【発明の詳細な説明】

［産業上の利用分野］本発明は、操業状態のデータをもとに、無駄時
間を算出し、予測プロセスモデルにおける予測操
作量を求めてプロセスを予測制御する方法に関
し、得に、ジヤケツト温度を変化させて反応器内
部の温度制御を行なうバツチ反応器における温度
制御のごとく、調節計に操作信号を与えてからプ
ロセスが応答するまでに無駄時間を有するプロセ
スの制御に適した予測制御方法に関する。［従来の技術］従来、反応器の周囲に設けたジヤケツト温度を
調節することによつて、反応器の内部温度を制御
する場合のように、制御系内に大きな時間遅れの
あるプロセスの制御には、遅れを軽減して応答を
改善しようとするカスケード方式のフイードバツ
ク制御が採用されている。［解決すべき問題点］しかしながら、上述した従来のカスケード方式
のフイードバツク制御は、ジヤケツト温度を変化
させて応答するまでに数分以上の時間遅れがあ
り、かつフイードバツク制御のため行き過ぎ制御
となりやすかつた。そのため、ジヤケツト温度が
大きく変動してオーバーシユートや暴走などの現
象を生じ、反応器の内部温度が不安定になりやす
いといつた問題があつた。そこで、制御にあたつ
ては、オペレータの経験をもとに、ジヤケツト温
度の変化速度、あるいは加熱から冷却への温度切
替のための設定時間などを調節して行なつてい
た。この結果、オぺレータの熟練度によつて制御
の良否に差が出るとともに、未熟練のオペレータ
の場合には制御性が非常に悪くなるといつた問題
点があつた。本発明は上記の問題点にかんがみてなされたも
ので、通常の運転データ（操業状態のデータ）を
もとにして無駄時間を求めてプロセスモデルを自
動的に構築し、このプロセスモデルにもとづいて
予測モデルを設定し、さらに予測モデルより測定
操作量を算出して予測制御を行なうことにより、
プロセスを乱すことなく、無駄時間を有するプロ
セスの制御を高精度に行なえるようにしたプロセ
スの予測制御方法の提供を目的とする。なお、従来、操業状態のデータをもとにプロセ
スモデルを求め、プロセスを制御する方法として
は、例えば、ホツトストリツプミルの仕上圧延機
の制御を行なう特開昭49−13584号に示す方法、
あるいは火力発電プラントの制御を行なう特開昭
57−64805号に示す方法等が知られているが、こ
れらの方法は、いずれも無駄時間を考慮していな
いため、プロセスの動特性を正確に推定すること
が困難であつた。［問題点の解決手段］本発明は上記目的を達成するため、プロセスモ
デル、プロセス予測モデルさらに予測操作量を求
めてプロセスを制御する方法において、イ一定の時間、プロセスの運転データである操
作量と応答出力を採取し、操作量列と、プロセ
ス伝達関数のシステムパラメータである無駄時
間を零の状態から正の方向にずらした応力出力
列を作成し、かつ、カルマン・フイルタ法によりプロセス
モデルに操作量を入力して得られる応答出力の
最尤値と、応答出力の実測値との所定時間内に
おける絶対偏差積分を求め、この絶対偏差積分を前回求めた絶対偏差積分
と比較し、前回求めた絶対偏差積分より小さい
場合には無駄時間をさらに正方向に所定量だけ
変化させて比較を繰り返し、前回求めた絶対偏
差積分より大きい場合には前回の無駄時間を固
定してプロセスモデルを自動的に決定し、ロこの決定したプロセスモデルをインパルス応
答モデルに変換し、さらに、差分処理して応答
出力の予測モデルを設定し、ハ応答出力の目標値と、差分処理して求めた予
測モデルにおける応答出力の推定値とから算出
した評価関数が最小となる時間における予測操
作量をダイナミツクス・マトリツクスを用いて
求め、この予測操作量にもとづいてプロセスの
予測制御を行なう方法としてある。［実施例］以下、本発明の実施例について図面を参照して
説明する。第１図は本方法を実施する制御系のブロツク図
を示す。図面において、１は制御対象となるプロ
セスであり、例えば、反応の原料および触媒を同
時に反応器に入れ、必要時間後に取り出すバツチ
反応器である。この場合、反応器内部の温度制御
は、後述する調節計２からの出力（操作量）MV
にもとづいて反応器の周囲に設けたジヤケツトの
温度を調節することにより行なう。すなわち、プ
ロセス１は調節計２、例えばPID調節計からの出
力MVにもとづいて制御が行なわれ、応答結果と
して応答出力PVを出力する。調節計２は、比較部で求められた制御動作信
号、すなわち、目標値SVとフイードバツクされ
たプロセス１の応答出力値PVの偏差を入力とし、
後述する予測操作量演算部６からのデータにした
がつてプロセス１の操作部に調節計出力（操作
量）MVを出力するものである。３はデータサンプリング部で、プロセス１の通
常の操業状態時における運転データである、プロ
セス１の入出力となる調節計出力MVと応答出力
PVを一定時間サンプリングするものである。こ
のデータサンプリング部３では、無駄時間をＤだ
け変化させたときの応答出力PVもサンプリング
する。これらサンプリングされたデータは、プロ
セスのモデルを決定する決定部４において用いら
れる。プロセスモデル決定部４は、無駄時間を零の状
態から正の方向に変化させていつたときの、所定
時間における応答出力の最尤値と実測値の絶対偏
差積分を求める。そして、この絶対偏差積分を前
回求めた絶対偏差積分と比較し、前回求めた絶対
偏差積分より小さい場合には、無駄時間をさらに
正の方向に所定量だけ変化させて前記比較を繰り
返すとともに、前回求めた絶対偏差積分より大き
い場合には前回の無駄時間を固定してプロセスモ
デルを決定する。５は予測モデル設定部であり、プロセスモデル
からインパルス応答モデルに変換し、さらにこの
インパルス応答モデルを差分処理し、その後ダイ
ナミツク・マトリツクスにより予測モデルを設定
する。６は予測操作量演算部であり、評価関数を
最小とする所定時間先の予測操作量ΔUを制御則
により求め、この予測操作量ΔUを調節計２に出
力する。次に、本実施例方法を第２図に示すフローチヤ
ートにもとづいて説明する。まず、プロセス１の入出力である調節計出力
MVと応答出力PVを一定時間Tpサンプリング
する（201）。 MV(K)、MV（Ｋ＋１）、…… PV(K)、PV（Ｋ＋１）、…… PVデータを無駄時間Ｄだけ変化させたとき
の調節計２の出力MVと、プロセス１の応答出
力PVとのサンプリングデータの組み合せを作
る（202）。 MV(K)、MV（Ｋ＋１）、…… PV（Ｋ＋Ｄ），PV（Ｋ＋Ｄ＋１）、…… 次に、プロセスモデル決定部４において、カ
ルマン・フイルタアルゴリズムによつて、離散
値系の方程式、最尤値：Ｙ（Ｋ＋１）＝PY(K)＋QU(K) より、ＰとＱを求める（203）。ただしＹ(K)＝PV（Ｋ＋Ｄ）Ｕ(K)＝MV(K) 続いて、最尤値 Y^（Ｋ＋１）＝PY^(K)＋QU(K)にＵ(K)を入力する
とともに、実測値Ｙ（Ｋ＋１）から、最尤値と
実測値の絶対偏差積分（評価関数）Ｊ＝∫^Tp _O｜Ｙ（Ｋ＋１）−Y^（Ｋ＋１）｜dt を求める。すなわち、実プロセスデータとの差
を求める（204）。今回求めた絶対偏差積分J_Aを、前回求めた絶
対偏差積分J_Aと比較する（205）。今回求めたJ_A＜前回求めたJ_Aのときには、無
駄時間を正の方向に所定量（Ｄ→Ｄ＋１）だけ
ずらし（205a）、上述したデータのサンプリン
グ（201）と組み合せ（202）、および絶対偏差
積分J_Aの算出（203）、（204）を行ない、前回求
めた絶対値偏差積分と比較する。これを、今回
求めた絶対偏差積分が前回求めた絶対偏差積分
より大きくなるまで繰り返す。今回求めた絶対偏差積分J_Aが、前回求めた絶
対偏差積分J_Aより大きいときには、そのときの
無駄時間ＤとＰ，Ｑを記憶する（206）。これにより、応答出力の最尤値と実測値の絶
対偏差積分が最小のときの無駄時間Ｄと、Ｐ，
Ｑを固定し、プロセスモデルを自動的に決定す
る。次に、予測モデル設定部５において、プロセ
スモデルからインパルス応答モデルへの変換を
行なう（207）。 (i) １段目予測の場合 Y^（ｋ＋１）＝PY^(k)＋QU(k) ……(1) ＝Ｐ｛PY（ｋ−１）＋QU（ｋ−１）｝＋QU(K) ＝P²Y（ｋ−１）＋PQU（ｋ−１）＋QU(k) ＝P²｛PY（ｋ−２）＋QU（ｋ−２）｝＋PQU（ｋ−１）＋QU(k) ＝P³Y（ｋ−２）＋P²QU（ｋ−２）＋PQU（ｋ−１）＋QU(k) 〓＝P^NＹ（ｋ−Ｎ＋１）＋_N 〓ⁱ⁼¹ P^i-1QU （ｋ−ｉ＋１）ここでY₀＝P^NＹ（ｋ−Ｎ＋１） h_i＝P^i-1Ｑとおくと Y^（ｋ＋１）＝Y₀＋_N 〓ⁱ⁼¹ h_iＵ（ｋ−ｉ＋１）（ｉ＝１、…Ｄ、Ｄ＋１、…、Ｎ） ……(2) (ii) Ｐ段目予測の場合式(1)において、ｋ＋１をｋ＋Ｐに置き換えると Y^（ｋ＋Ｐ）＝PY（ｋ＋Ｐ−１）＋QU（ｋ＋Ｐ−１）＝Ｐ｛PY（ｋ＋Ｐ−２）＋QU（ｋ＋ｐ−２）｝＋QU（ｋ＋Ｐ−１）＝P²Y（ｋ＋Ｐ−２）＋PQU（ｋ＋Ｐ−１）＋QU（ｋ＋Ｐ−１）＝P²｛PY（ｋ＋Ｐ−３）＋QU（ｋ＋ｐ−３）｝＋QU（ｋ＋Ｐ−１）＋QU（ｋ＋Ｐ−１）＝P³Y（ｋ＋Ｐ−３）＋P²QU（ｋ＋Ｐ −３）＋PQU（ｋ＋Ｐ−２）＋QU（ｋ＋Ｐ−１）〓＝ＰＮＹ（ｋ＋Ｐ−Ｎ）＋_N 〓ⁱ⁼¹ P^i-1QU（ｋ＋Ｐ−ｉ）ここでY₀＝P^NＹ（ｋ＋Ｐ−Ｎ） h_i＝P^i-1Ｑとおくと Y^（ｋ＋Ｐ）＝Y₀＋_N 〓ⁱ⁼¹ h_iＵ（ｋ＋Ｐ−ｉ）（ｉ＝１、…Ｄ、Ｄ＋１、…、Ｎ） ……(3) 上式において、ｋは現時点、（ｋ＋１）以後は
未来の時点、（ｋ−１）以前は過去の時点を表わ
す。次いで、インパルス応答モデルを差分処理す
る（208）。 (i) １段目予測の場合インパルス応答モデル（式(2)） Y^（ｋ＋１）＝Y₀＋_N 〓ⁱ⁼¹ h_iＵ（ｋ−ｉ＋１）＝Y₀＋h₁U(k)＋h₂U（ｋ−１）＋……＋h_NＵ（ｋ−Ｎ＋１）（ｉ＝１、２…、Ｄ、Ｄ＋１、…、Ｎ）を差分化する。 Y^（ｋ＋１）＝Y₀＋h₁｛Ｕ(k)−Ｕ（ｋ −１）｝＋（h₁＋h₂）｛Ｕ（ｋ−１） −Ｕ（ｋ−２）｝＋…＋（h₁＋h₂ ＋…＋h_N）｛Ｕ（ｋ−Ｎ＋１） −Ｕ（ｋ−Ｎ）｝＋（h₁＋h₂＋… ＋h_N）Ｕ（ｋ−Ｎ） ΔU(k)＝Ｕ(k)−Ｕ（ｋ−１） ΔU（ｋ−１）＝Ｕ（ｋ−１）−Ｕ（ｋ−２）〓 ΔU（ｋ−Ｎ＋１）＝Ｕ（ｋ−Ｎ＋１） −Ｕ（ｋ−Ｎ）とおくと Y^（ｋ＋１）＝Y₀＋h₁ΔU(k) ＋（h₁＋h₂）ΔU（ｋ−１）＋…… ＋（h₁＋h₂＋…＋h_N）ΔU（ｋ −Ｎ＋１）＋…＋（h₁＋h₂＋… ＋h_N）Ｕ（ｋ−Ｎ） a_i＝_l 〓ⁱ⁼¹ h_i （ｌ＝１、２、…、Ｄ、Ｄ＋１、…、
Ｎ）とおくと Y^（ｋ＋１）＝Y_0N 〓ⁱ⁼¹ a_iΔU（ｋ−ｉ＋１）＋（h₁＋h₂＋…＋h_N）Ｕ（ｋ−Ｎ） Y₀ ^*＝Y₀（h₁＋h₂＋…＋h_N）Ｕ（ｋ −Ｎ）とおくとＹ（ｋ＋１）＝_N 〓ⁱ⁼¹ a_iΔU（ｋ−ｉ＋１）Y₀ ^* （ただしa₁、a₂、…、a_D-1はすべて０である） (ii) ｐ段目予測の場合インパルス応答モデル（式(3)） Y^（ｋ＋ｐ）＝Y_0N 〓ⁱ⁼¹ h_i（ｋ＋ｐ−ｉ）＝Y₀＋h₁U（ｋ＋ｐ−１）＋h₂U（ｋ＋ｐ−２）＋…＋h_N（ｋ＋ｐ−Ｎ）（ｉ＝１、２、…、Ｄ、Ｄ＋１、…、Ｎ）を差分化する Y^（ｋ＋ｐ）＝Y₀＋h_i｛Ｕ（ｋ＋ｐ−ｉ） −Ｕ（ｋ＋ｐ−２）｝＋（h₁＋h₂）｛Ｕ（ｋ＋ｐ−２）−Ｕ（ｋ＋ｐ−３）｝＋… ＋（h₁＋h₂＋…＋h_N）｛Ｕ（ｋ＋ｐ −Ｎ）−Ｕ（ｋ＋ｐ−Ｎ−１）｝＋（h₁＋h₂＋…＋h_N）Ｕ（ｋ＋ｐ −Ｎ−１） ΔU（ｋ−ｐ−１）＝Ｕ（ｋ＋ｐ−１） −Ｕ（ｋ＋ｐ−２） ΔU（ｋ−ｐ−２）＝Ｕ（ｋ＋ｐ−２） −Ｕ（ｋ＋ｐ−３）〓 ΔU（ｋ＋ｐ−Ｎ）＝Ｕ（ｋ＋ｐ−Ｎ） −UU（ｋ＋ｐ−Ｎ−１）とおくと Y^（ｋ＋ｐ）＝Y₀＋h₁ΔU（ｋ＋ｐ−１）＋h₂ΔU（ｋ−ｐ−２）＋…… ＋（h₁＋h₂＋…＋h_N）ΔU（ｋ＋ｐ−Ｎ）（h₁＋h₂＋… ＋h_N）Ｕ（ｋ＋ｐ−Ｎ−１） a_i＝_l 〓ⁱ⁼¹ h_i（ｌ＝１、２、…、Ｄ、Ｄ＋１、…、Ｎ）とお
くと Y^（ｋ＋ｐ）＝Y₀＋_N 〓ⁱ⁼¹ a_iΔU（ｋ＋ｉ−ｐ）＋（h₁＋h₂＋…＋h_N）Ｕ（ｋ＋ｐ −Ｎ−１） Y₀ ^*＝Y₀＋（h₁＋h₂＋…＋h_N）Ｕ（ｋ＋ｐ−Ｎ−１）とおくと Y^（ｋ＋ｐ）＝_N 〓ⁱ⁼¹ a_iΔU（ｋ＋ｐ−ｉ）−Y₀ ^* ……(4) （ただしa₁、a₂、…、a_D-1はすべて０である）次いで、ダイナミツク・マトリツクスにより
予測モデルの測定を行なう（209）。ｐ段目の予測モデルは、式(4)から

【表】〓

Claims

【特許請求の範囲】１プロセスモデル、プロセス予測モデルさらに
予測操作量を求めてプロセスを制御する方法にお
いて、イ一定の時間、プロセスの運転データである操
作量と応答出力を採取し、操作量列と、プロセ
ス伝達関数のシステムパラメータである無駄時
間を零の状態から正の方向にずらした応力出力
列を作成し、かつ、カルマン・フイルタ法によりプロセス
モデルに操作量を入力して得られる応答出力の
最尤値と、応答出力の実測値との所定時間内に
おける絶対偏差積分を求め、この絶対偏差積分を前回求めた絶対偏差積分
と比較し、前回求めた絶対偏差積分より小さい
場合には無駄時間をさらに正方向に所定量だけ
変化させて比較を繰り返し、前回求めた絶対偏
差積分より大きい場合には前回の無駄時間を固
定してプロセスモデルを自動的に決定し、ロこの決定したプロセスモデルをインパルス応
答モデルに変換し、さらに、差分処理して応答
出力の予測モデルを設定し、ハ応答出力の目標値と、差分処理して求めた予
測モデルにおける応答出力の推定値とから算出
した評価関数が最小となる時間における予測操
作量をダイナミツクス・マトリツクスを用いて
求め、この予測操作量にもとづいてプロセスの
予測制御を行なうことを特徴としたプロセスの
予測制御方法。