JPH0560605B2

JPH0560605B2 -

Info

Publication number: JPH0560605B2
Application number: JP61310717A
Authority: JP
Inventors: Tooru Nagaseko; Katsutomo Hanaguma
Original assignee: Idemitsu Petrochemical Co Ltd
Current assignee: Idemitsu Petrochemical Co Ltd
Priority date: 1986-12-25
Filing date: 1986-12-25
Publication date: 1993-09-02
Also published as: JPS63163505A

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］本発明は、プロセスモデルの応答出力最尤値と
実測値の絶対偏差積分または偏差二乗積分を最小
にする無駄時間を求めてプロセスモデルを決定
し、ロバスト予測制御則によりプロセスを制御す
るとともに、プロセスを制御している状態におい
て、制御の目標値とプロセスの実測値との偏差か
らなる評価関数が閾値以上になると自動的に上記
プロセスの修正を行なう適応制御方法に関し、反
応器、蒸留塔などの温度制御等に最適な制御方法
に関する。

［従来の技術］石油工業、化学工業あるいは製紙工業等のプロ
セス工業においては、各種プラント等の制御をプ
ロセス制御によつて行なつており、その制御方式
としては、PID（比例、積分、微分）動作による
制御方式が広く採用されている。このPID制御方
式においては、制御対象となるプロセスの動特性
にもとづいてＰ動作、Ｉ動作、Ｄ動作のパラメー
タを決定している。

［解決すべき問題点］上述のように、従来のPID制御方式において
は、プロセスの動特性にもとづいてＰ動作、Ｉ動
作、Ｄ動作のパラメータを決定しているため、プ
ロセスの動特性が変化するとパラメータにずれを
生じ、制御性が悪くなるといつた問題があつた。

例えば、プロセスの動特性が変化して無駄時間
が短くなつた場合の目標値変更に対するPID制御
の応答は、第３図のイに示すような曲線となり、
また、無駄時間が長くなつた場合の目標値変更に
対するPID制御の応答は、第３図のロに示すよう
な曲線となる。すなわち、プロセスの変動に対す
るロバスト性（ロバスト性とは、制御対象に関す
るデータに多少の狂いがあるような場合、あるい
は経時的に制御対象の特性が多少変わつたような
場合であつても制御系としては十分その制御性能
を発揮できるような性質をいう。）が悪かつた。

本発明は上記の問題点にかんがみてなされたも
ので、プロセスの変動に対するロバスト性を良く
し、プロセスの動特性が変化したような場合、あ
るいは、運転条件を変更したような場合でも、最
適な制御による良好な応答性を得られるようにし
たプロセスの適応制御方法の提供を目的とする。

［問題点を解決手段］上記目的を達成するため本発明のプロセスの適
応制御方法は、操業状態のデータをもとに、プロ
セス応答出力の最尤値と実測値の絶対偏差積分ま
たは偏差二乗積分を最小にする無駄時間を求め、
プロセス動特性を推定し、ロバスト予測制御則に
より予測操作量を求めてプロセスに入力し、プロ
セス動特性が変化した場合は、さらに前記のプロ
セス動特性の推定、およびロバスト予測制御を繰
り返すことにより、プロセスを適応制御する方法
としてある。

さらに詳述すれば、本発明は、プロセスモデル
および予測操作量を求めてプロセスを制御する方
法であつて、イ一定の時間プロセスの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答出力列を作成し、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
絶対偏差積分または偏差二乗積分を求め、上記
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、
または上記偏差二乗積分を前回求めた偏差二乗
積分と比較し、前回求めた偏差二乗積分より小
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、上記絶対偏
差積分が前回求めた絶対偏差積分より大きい場
合、または上記偏差二乗積分が前回求めた偏差
二乗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
答モデルに変換して予測値を求め、ハロバスト予測制御則により予測操作量を求
め、調節計出力としてプロセスに入力してプロ
セスの制御を行ない、ニかつ、前記調節計出力を次の予測値演算に使
用し、ホ前記プロセス制御を行なつている状態におい
て、目標値とプロセスの実測値との絶対偏差の
和、または偏差の二乗の和からなる評価関数が
閾値より小さい場合には前記決定したプロセス
モデルによる制御を続行し、上記評価関数が閾
値より大きい場合には新たなプロセスモデルの
決定を行なうプロセスの適応制御方法としてあ
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
れらの方法のいずれにも、ロバスト予測制御につ
いてはなんら開示がない。

［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、調節計２からの出力（操作量）Ｕ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Ｕ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。

３はデータサンプリング部で、プロセス１の入
出力となる調節計出力Ｕ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、または偏差二乗積分を求める。そして、
この絶対偏差積分または偏差二乗積分を、前回求
めた絶対偏差積分または偏差二乗積分と比較し、
前回求めた絶対偏差積分または偏差二乗積分より
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し、また前
回求めた絶対偏差積分または偏差二乗積分より大
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は定数決定部であり、決定されたプロセスモ
デルに応じてプロセス伝達関数におけプロセスゲ
イン（ゲイン定数）kpと時定数Ｔを決定する。
６は予測値演算部であり、決定されたプロセスモ
デルをインパルス応答モデルに変換し、予測値
Xmodel(k)を求める。８は予測操作量算出部であ
り、ロバストパラメータ設定器７からの、ロバス
ト予測制御則にもとづいてロバストパラメータα
により予測操作量を算出し、調節計２へ出力す
る。

９は評価関数算出部で、目標値と応答出力の実
測値との絶対偏差の和または二乗の和からなる評
価関数を求める。そして、この評価関数を閾値と
比べ、閾値より小さい場合には、求めたプロセス
モデルにもとづく制御を続行させ、閾値より大き
い場合には、新たなプロセスモデルを求めさせ
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
Ｕと応答出力PVを一定時間Tpサンプリングす
る（201）。

Ｕ(K)、Ｕ（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Ｕと、プロセス１の反応出力
PVとのサンプリングデータの組み合せを作る
（202）。

Ｕ(K)，Ｕ（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、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）続いて、最尤値 Y^（Ｋ＋１）＋PY^(K)＋QU(K)と、実測値Ｙ（Ｋ
＋１）から、最尤値と実測値の絶対偏差積分Ｊ＝∫^Tp ₀｜Ｙ（Ｋ＋１）−Y^（Ｋ＋１）｜dt または、偏差二乗積分Ｊ＝∫^Tp ₀｛Ｙ（Ｋ＋１）−Y^（Ｋ＋１）｝²dt 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または偏差二乗積分
Ｊを、前回求めた絶対偏差積分または偏差二乗
積分Ｊと比較する（205）。

今回求めたＪ＜前回求めたＪ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（206）、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
または偏差二乗積分Ｊの算出（203）、（204）を
行ない、前回求めた絶対偏差積分または偏差二
乗積分と比較する。これを、今回求めた絶対偏
差積分または偏差二乗積分が前回求めた絶対偏
差積分または偏差二乗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または偏差二乗積分
Ｊが、前回求めた絶対偏差積分または偏差二乗
積分Ｊより大きいときには、前回の無駄時間Ｄ
とＰ、Ｑを記憶する（207）。

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、プロセスモデルを決定する。

次に、定数決定部５において、決定されたプ
ロセスモデルのプロセス伝達関数におけるプロ
セスゲイン（ゲイン定数）kpと時定数Ｔを決
定する（208）。

○プロセス伝達関数Gp(s)は、 Gp(s)＝kpe^-SL／（１−TS）（Ｌ：無駄時間Ｄ）プロセスゲインKPと時定数Ｔは次のように
して求める。

離散時間系のプロセスモデルＹ（Ｋ＋１）＝PY(k)＋QU(k)において、近似的にＰ＝＋Ａ△ｔ、Ｑ＝Ｂ△ｔから（ただし、は単位行列である。）Ａ＝（Ｐ−）／△ｔ、Ｂ＝Ｑ／△ｔよつて、kp＝−Ｂ／Ａ＝Ｑ／（−ｐ）＝Ｑ／（１−ｐ）Ｔ＝−１／Ａ＝△ｔ／（−ｐ）＝△ｔ／（１−ｐ）となる。

また、予測値演算部６において、プロセスモ
デルをインパルス応答モデルに変換し、予測値
を求める（209）。

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) 予測値は Xmodel(1)＝Y^（Ｋ＋１）＝_N 〓ⁱ⁼¹ Ｕ（ｋ＋ｉ−１）＋Y₀ （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。

次に、予測操作量算出部８において、応答出
力の目標値SPと、応答出力の実測値PV
（Xmeasured）の制御偏差の算出を行なう
（210）。

○制御偏差Ｅ(k)＝Sp−Xmeasured 続いて、予測操作量算出部８において、ロバ
スト予測制御則にもとづいて予測操作量の算出
を行なう（211）。

○予測操作量Ｕ（ｋ＋１）＝αk_p ^-1E(k) ＋αk_p ^-1Xmodel ここで、αはロバストパラメータ（プロセス
モデルと実際のプロセスとが異なる場合、制御
を安定にするための係数（０≦α≦10））であ
る。

算出した予測操作量を調節計２へ出力し、調
節計出力Ｕ(k)としてプロセス１へ入力してプロ
セス制御を行なう（212）。

また、調節計出力Ｕ(k)を予測値演算部６に送
り、上述した予測値演算の際に使用する
（213）。なお、予測値演算部６における第一回
目の予測値演算は、過去の調節計出力を用いて
行なつている。

評価関数算出部９において、目標値Spと応
答出力の実測値Xmeasuredとの絶対偏差の和、
または二乗の和からなる評価関数を求める
（214）。

○絶対偏差の和からなる評価関数＝〓｜Sp−Xmeasured｜ ○二乗の和がなる評価関数＝〓（Sp−Xmeasured）² 評価関数を閾値εと比較し、評価関数が
閾値εより小さいか同じの場合（≦ε）に
は、求めたプロセスモデルによる制御を続行さ
せ、また、評価関数が閾値εより大きい場合
（＞ε）には再度データサンプリングを行な
い、新たなプロセスモデルを求め、上述した制
御手順を繰り返す。

このように本実施例においては、プロセス応答
出力の最尤値と実測値の絶対偏差積分または偏差
二乗積分を最小にする無駄時間を求め、プロセス
動特性を推定し、ロバスト予測制御則により予測
操作量を求めてプロセスに入力し、プロセス動特
性が変化した場合は、さらに前記のプロセス動特
性の推定、およびロバスト予測制御を繰り返すこ
とにより、プロセスの適応制御を行なつている。
これにより、例えば無駄時間の変化に対しても、
第３図ハに示すように、良好に適応して最適な制
御を行なうことができる。

［発明の効果］以上のように本発明の制御方法によれば、ロバ
スト性が良好で、プロセスの動特性の変化に適応
した最適制御を行なえるといつた効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図本発明の方法を実施する制御系のブロツ
ク図、第２図は第１図に示す制御系にもとづいて
行なう本発明のフロチヤート、第３図は応答曲線
図を示す。１：プロセス、２：調節計、３：データサンプ
リング部、４：プロセスモデル決定部、５：定数
決定部、６：予測値演算部、７：ロバストパラメ
ータ設定器、８：予測操作量算出部、９：評価関
数算出部。

Claims

【特許請求の範囲】１プロセスモデルおよび予測操作量を求めてプ
ロセスを制御する方法であつて、イ一定の時間プロセスの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答出力列を作成し、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
絶対偏差積分または偏差二乗積分を求め、上記
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、
または上記偏差二乗積分を前回求めた偏差二乗
積分と比較し、前回求めた偏差二乗積分より小
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、上記絶対偏
差積分が前回求めた絶対偏差積分より大きい場
合、または上記偏差二乗積分が前回求めた偏差
二乗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
答モデルに変換して予測値を求め、ハロバスト予測制御則により予測操作量を求
め、調節計出力としてプロセスに入力してプロ
セスの制御を行ない、ニかつ、前記調節計出力を次の予測値演算に使
用し、ホ前記プロセス制御を行なつている状態におい
て、目標値とプロセスの実測値との絶対偏差の
和、または偏差の二乗の和からなる評価関数が
閾値より小さい場合には前記決定したプロセス
モデルによる制御を続行し、上記評価関数が閾
値より大きい場合には新たなプロセスモデルの
決定を行なう、ことを特徴としたプロセスの適応制御方法。