JPH06161501A

JPH06161501A - 機器の制御装置

Info

Publication number: JPH06161501A
Application number: JP30715892A
Authority: JP
Inventors: Yoshikazu Ishii; 良和石井; Yoshiaki Ichikawa; 芳明市川
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1992-11-17
Filing date: 1992-11-17
Publication date: 1994-06-07

Abstract

(57)【要約】【目的】耐故障性及び耐性能劣化性に優れ、管理が容
易な、機器の制御装置を実現する。【構成】多数の同機能を持つ自律的な制御部４ａ1〜
４ａｎと、それらの活動状態を反映するフィールド４ｃ
と、制御部４ａ1〜４ａｎの出力４ｈ〜４ｉの出力加算
手段４ｄとを備える。加算手段４ｄからの出力４ｇはプ
ラント４ｅへ供給されプラント４ｅの状態信号４ｆは減
算手段４ｐに供給され、目標値４ｋと信号４ｆとの偏差
が算出されフィードバックされる。非同期に動作する制
御部４ａ1〜４ａｎは多数の制御部の選択している機能
の確率密度を検出し、その結果とプラント４ｅの状態か
ら一つの機能を選択し、対象に対し出力を行う。どの制
御部自身も全体の動作に均等に重要で、かつ相互に補完
可能で互いの障害とならず構成する制御部の数に影響さ
れず制御対象を高精度に制御できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、プラント等における機
器の制御装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】プラント等における機器の制御装置とし
ては、以下に示すシステムがある。（１）デュプレックスシステムこのデュプレックスシステムは、待機システムとも呼ば
れ、通常使用される系が故障すると、系の入出力を待機
系に切り替え、オンライン処理を継続する。（２）デュアルシステムこのデュアルシステムは、並列システムとも呼ばれ、複
数台の系で全く同じ処理を同期して行い、多数決などに
より出力を決定する。このデュアルシステムの例として
は、特開平２−２３６７０１号公報に記載された多重化
制御装置がある。

【０００３】（３）特開平３−１９４６０１号公報記載
のシステムこのシステムは、多数のサブシステムに分割できるプラ
ントを多数の制御装置で制御するシステムであって、各
制御装置が自身の故障を検出した時に、その制御対象で
あるサブシステムの制御を他の制御装置に移管する。し
たがって、並列、多目的型のデュプレックスシステムと
考えることもできる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところが、上述した従
来の機器の制御装置にあっては、次に述べるような、問
題点を有している。（１）デュプレックスシステムこのデュプレックスシステムにおいては、上述したよう
に、系の故障時には、待機系へ切り替えられるが、この
切り替え時に、待機系へのデータの受渡し等を実行しな
ければならない。このため、制御処理を中断しなければ
ならないという問題点がある。（２）デュアルシステムこのデュアルシステムにおいては、複数台の系の動作が
同期しなければならず、この同期をとるための制御が複
雑で困難であるという問題点がある。

【０００５】（３）特開平３−１９４６０１号公報記載
のシステムこのシステムにおいては、サブシステム・サブタスクの
移管に伴い過渡現象が発生し、デュプレックスシステム
ほどで無いにせよ、性能に影響を及ぼす可能性がある。

【０００６】上述したシステムの他に、特願平３−３４
０１７４号に記載されたものがある。このシステムは、
全体として多変数制御となるように構成された多数の多
入力の制御装置が、相互に故障をチェックし合い、故障
を発見した場合に共に予め定められた入出力変数に関す
るローカルな制御（例えば、ＰＩＤ制御）だけを行う構
成となっている。ところが、このシステムにおいては、
制御則の切り替え時に過渡現象が発生し、デュプレック
スシステムほどで無いにせよ、性能に影響を及ぼす可能
性がある。また、多変数制御系とローカル制御系の両者
に対して制御パラメータを設計しておく必要があり、設
計が煩雑であるという問題点があった。本発明の目的
は、耐故障性及び耐性能劣化性に優れ、管理が容易な、
機器の制御装置を実現することである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するため、次のように構成される。複数の制御部を有
する、機器の制御装置において、上記複数の制御部は、
ほぼ同等の複数の機能を有し、互いに非同期に動作する
とともに、制御対象の動作状態及び上記複数の制御部の
動作状態を認識し、これら複数の制御部からの出力信号
に応じた制御信号が上記制御対象に供給される。好まし
くは、上記機器の制御装置において、上記複数の制御部
のそれぞれは、複数の機能を確率的に選択して、選択し
た機能で動作する。また、好ましくは、上記機器の制御
装置において、上記複数の制御部からの出力信号を加算
して、この加算した信号を制御信号として制御対象に供
給する出力加算手段を備える。

【０００８】また、好ましくは、上記機器の制御装置に
おいて、上記複数の制御部からの出力信号を平均化し
て、この平均化した信号を制御信号として制御対象に供
給する出力平均手段を備える。また、好ましくは、上記
機器の制御装置において、上記複数の制御部のそれぞれ
は、制御装置全体の動作を複数の制御部の状態分布を表
す変数の状態方程式で表現し、この変数の変化率又は遷
移係数を設定し、設定した変化率又は遷移係数から複数
の制御部の状態分布の変化率を算出し、各制御部の機能
の選択状態を遷移させる状態遷移則を設定し、設定した
状態遷移則に基づいて、機能を選択する。また、好まし
くは、上記機器の制御装置において、上記複数の制御部
から各制御部の状態を示す信号が供給され、各制御部の
存在確率又は存在確率分布を示す信号を各制御部に供給
する存在確率記憶手段を、さらに備える。

【０００９】また、好ましくは、上記機器の制御装置に
おいて、少なくとも上記複数の制御部は、集積回路から
構成される。また、好ましくは、上記機器の制御装置に
おいて、制御対象の状態を示す信号と制御対象の状態の
目標値を示す信号との偏差を算出し、この偏差に応じた
信号を各制御部に供給する偏差検出手段を、さらに備え
る。

【００１０】

【作用】互いに非同期に動作する制御部は、自身を含め
多数の制御部が選択している機能の確率密度を検出し、
その結果と制御対象の状態から、その制御部が有する幾
つかの機能のうちから一つの機能を選択し、この機能に
基づいて制御対象に対する出力を行う。全体として加算
又は平均化された出力や外乱などに応じて、制御対象は
動作するので、それによって起こる制御対象の状態変化
を、次ぎに機能選択する別の制御部が検出し、上記と同
様に機能の選択を実行する。この時、先の制御部の機能
選択結果が、次の制御部の選択している機能の確率密度
の検出によって、この遷移にも影響を与える。このため
制御対象の動的挙動だけでなく、制御部群にも動的挙動
が起こる。このような動的挙動は、制御部が完全に同期
しない限り、世論形成のモデルに見られるように、一つ
のモデルで分散システム理論に基づく群れとしての動的
挙動の解析が可能である。本発明による制御装置の構成
では、制御システムとしての特性を、分散システム理論
に基づいて設計できるため、どの個々の制御部自身も、
全体の動作に均等に重要で、なおかつ相互に補完可能
で、互いの障害とならず、構成する制御部の数に余り影
響されず、全体として、制御対象を高精度に制御する。

【００１１】

【実施例】本発明の実施例を説明するに先だって、本発
明の原理につき、説明する。図４は、一般に制御された
システムの機能や性能３ｄが、何によって決っているか
を示す図である。図４において、設計者が自由に設計で
きるのは、制御器３ｆの入出力３ａと、その制御アルゴ
リズム３ｂ、および制御器３ｆとプラント３ｅの関係を
決める全体構成３ｃである。本発明は、制御器３ｆの数
やその動作の不確実さにあまり影響されない構成及び制
御アルゴリズムとなており、図５にその原理の概要を示
す。

【００１２】図５において、複数の同様な制御部１ａ、
１ｂ、〜、１n-1、１nが、互いに並列に接続されてい
る。そして、アルゴリズムの面においては、各制御部の
動作（図５では天秤の傾き）が、一意には決らないよう
になっている。図５においては、このことを自律性と協
調性を用いて摸式的に表した。つまり、この図では、あ
る制御部１ａは、他の制御部との協調性に重きを置き、
他の制御部１ｂは、自律性と協調性との中立であった
り、さらに他の制御部１n-1は、自律性に重きを置くこ
とで、動作が一意に決まらないことを示している。ただ
し、自律性や協調性というのは設計者の見方の問題であ
り、一概に決るものではないが、ここでは次のように考
えることにする。協調性とはプラントの状態を目標の状
態にしようとする性質とし、自律性とは他の制御部の動
作と違う動作をしようとする性質とする。

【００１３】このような自律性や協調性は、実際には制
御部の動作あるいは機能によって表れる。例えば、ＯＮ
とＯＦＦのような単純な動作の場合、プラントの状態に
よって、ＯＮがプラントを安定化させるように働いた
り、逆にプラントを不安定にするように働いたりするわ
けで、常に協調的（プラントを安定化させる）な動作又
は機能とや、常に自律的な動作又は機能等があるわけで
はない。図７は、上述のような自律性と協調性を実現し
ながら、かつシステム全体の機能を望ましいものにする
（例えば、図６の（Ａ）に示すＰＩＤ制御１０ａや図６
の（Ｂ）に示す最適制御１０ｂのように動作させる）各
制御部の制御アルゴリズムの概要を示す。図７におい
て、各制御部は、まず、検出されたプラントの状態及び
制御部の群としての状態２ａに対して、多数の状態に設
定されたルーレット群２ｆから、一意にルーレット２ｂ
を取り出し、これを回してボールを投げ込む（図の２ｃ
で示す）。そして、状態２ｄ及び２ｅに示すように、機
能”ｂ”が選択され、次のステップで、状態２ａに戻
る。

【００１４】ここで、このルーレット２ｂは、状態２ａ
に対して、取り得る動作又は機能（以下、制御機能と呼
ぶ）の各々の選択すべき確率に比例して区画の面積が決
められており、ボールの止まった状態２ｄで制御機能を
決定する状態２ｅと、制御部群としては面積比に比例す
るような制御機能の分布が期待される。したがって、シ
ステム全体の機能をＰＩＤ制御あるいは最適制御のよう
にするには、様々なプラントの状態及び制御部の群とし
ての状態に対して、選ぶべきルーレットを適切に決めて
おけば良いわけである。これは、このようなシステムの
全体としての特性が、確率微分方程式などで記述できる
ので、その特性が所期のものとなるよう微分方程式のパ
ラメータを決め、そのパラメータに合わせてルーレット
の区画の大きさや選択規則を決める等により実現でき
る。

【００１５】図１は、本発明の一実施例である制御装置
の概略構成図であり、図２は、図１の例における制御部
４ａ1の構成図である。図１において、制御装置は、多
数の同じ機能を持つ自律的な制御部４ａ1〜４ａｎと、
それらの活動状態を反映するフィールド４ｃと、制御部
４ａ1〜４ａｎの出力４ｈ〜４ｉを加算する出力加算手
段４ｄとを備えている。また、これら手段により構成さ
れる制御システム４ｍにおいては、加算手段４ｄからの
出力４ｇは、プラント（制御対象）４ｅへ供給され、制
御対象４ｅの状態を示す信号４ｆは、減算手段（偏差検
出手段）４ｐに供給される。そして、この減算手段４ｐ
において、目標値４ｋと信号４ｆとの偏差が算出され、
この偏差４ｑが、制御部４ａ1〜４ａｎへフィードバッ
クされる。

【００１６】また、図２に示すように、制御部４ａ1
は、自己の動作の契機となる信号を出力する自律動作起
動手段５ａと、自律動作起動手段５ａとフィールド４ｃ
からのデータ４ｊを入力できるフィールド状態判定手段
５ｂと、フィールド状態判定手段５ｂからのデータと偏
差４ｑを入力できる状態遷移決定手段５ｃと、状態遷移
決定手段５ｃからのデータと偏差４ｑを入力できる出力
決定手段５ｄと、出力決定手段５ｄからのデータを入力
でき、制御部出力４ｈを出力する出力手段５ｅとからな
る。また状態遷移決定手段５ｃはフィールド４ｃに制御
部状態出力４ｒを出力することができる。なお、制御部
４ａ1以外の他の制御部も、制御部４ａ1と同様な構成と
なっている。

【００１７】このような構成において、各制御部４ａ1
〜４ａｎは、自律動作起動手段５ａの動作を契機に、フ
ィールド状態判定手段５ｂによりフィールド４ｃからの
信号４ｊから判断した制御部の選択している機能の存在
確率と、プラント状態に基づき、状態遷移決定手段５ｃ
で、制御部の機能を後述するアルゴリズムに従って選択
し、その機能に対応する状態に遷移する。続いて、出力
決定手段５ｄは、その制御モードに応じて予め設定され
た規則に従って、プラント状態４ｆから出力４ｈを計算
し、出力手段５ｅに供給する。そして、出力手段５ｅか
ら制御部出力４ｈが、出力加算手段４ｄに供給される。
出力加算手段４ｄは、各制御部からの出力信号を加算し
てプラント４ｅへの入力４ｇとする。プラント４ｅは、
この入力４ｇや外乱などに応じて動作するので、それに
よって起こる状態変化を、次に起動した制御部が検出す
る。

【００１８】つまり、互いに、非同期に動作する制御部
４ａ1〜４ａｎは、自身を含め多数の制御部の選択して
いる機能の確率密度を検出し、その結果と制御対象４ｅ
の状態から、幾つかの機能のうちから一つの機能を選択
し、この機能に基づいて対象に対する出力を行う。全体
として加算または平均された出力や外乱などに応じて、
制御対象４ｅは動作するので、それによって起こる制御
対象４ｅの状態変化を、次ぎに機能選択する別の制御部
が検出し、機能選択する。この時、先の制御部の機能選
択結果が、次の制御部の選択している機能の確率密度の
検出によって、この遷移にも影響を与える。このため制
御対象の動的挙動だけでなく、制御部群にも動的挙動が
起こる。このような動的挙動は、制御部が完全に同期し
ない限り、世論形成のモデルに見られるように、一つの
モデルで分散システム理論に基づく群れとしての動的挙
動の解析が可能である。上記構成では、どの制御部自身
も、全体の動作に均等に重要で、かつ相互に補完可能
で、互いの障害とならず、構成する制御部の数に余り影
響されずに、全体として制御対象を高精度に制御するこ
とができる。

【００１９】次に、上述における制御部４ａ1〜４ａｎ
の機能選択の概要を説明する。制御部４ａ1〜４ａｎ
は、フィールド状態判定手段５ｂの判定結果（周りの制
御部の選択している機能の推定結果）と、検出したプラ
ント状態に基づいて、予めテーブル形式や関数形式で与
えた選択基準に従って、次の状態を選択する。例えば、
プラント状態に応じて各機能の選択確率を与え、ランダ
ム関数を用いたルーレット方式で次の機能を選択した
り、一旦求めた選択確率からファジールールなどで一意
に次の状態を決める。

【００２０】次に、このような構成の場合に必要になる
フィールド４ｃと出力加算手段４ｄ、及び全体が同期的
に動作しないように各制御部４ａ1〜４ａｎにおける処
理を起動する自律動作起動手段５ａについて説明する。
フィールド４ｃは、制御部４ａ1〜４ａｎの選択してい
る機能（以下、制御モードと呼ぶ）の存在確率又は分布
を何らかの形で記憶する手段である。例えば、状態遷移
決定手段５ｃが、制御モードに対応するＬＥＤ（Ｌｉｇ
ｈｔＥｍｉｔｔｉｎｇＤｉｏｄｅ）を灯すものとす
ると、フィールド４ｃとして反射板を用いることができ
る。それは、その分光スペクトルを取れば制御部４ａ1
〜４ａｎのモードの存在確率をほぼ知ることができるか
らである。同様のことは、交流の電気信号を用いても可
能であり、その場合は伝送路がフィールドとなる。また
状態に対応する電流源や電圧源を制御部４ａ1〜４ａｎ
が持つならば、配線と抵抗のセットがフィールドとな
り、モードに対応する空気圧アキュムレータを各制御部
４ａ1〜４ａｎが、シリンダで押したり引いたりすれ
ば、アキュムレータのセットがフィールドとなる。ま
た、相互通信を司るコンピュータを用いることも可能で
ある。

【００２１】次に、出力加算手段４ｄについて、説明す
る。各制御部４ａ1〜４ａｎの出力手段５ｅが、電気系
で電圧源ならば直列、電流源ならば並列に、上記出力手
段５ｅを接続することで出力加算手段を構成することが
できる。また、出力手段５ｅが、機械系で位置型なら直
列、力型なら並列に、上記出力手段５ｅを接続すことで
出力加算手段４ｄを構成することができる。

【００２２】また、各制御部の起動を決定する自律動作
起動手段５ａは、例えばマイクロコンピュータのタイマ
ー割込み機能と、ランダム関数コールによって次の割込
み時刻を決定する方法や、少しづつ起動のタイミングを
ずらした各制御部の起動間隔を同じに設定する方法や、
相互の動作タイミングを調節する信号線を新たに設け
て、ＬＡＮの衝突検知方式であるＣＤＭＡ／ＣＤ（イー
サネットの方式）などを用いたり、フィールドがコンピ
ュータの例では、それを用いて調整することにより全体
が同期的になることが無いようにできる。

【００２３】以下、より具体的な例として、制御部の制
御モードが出力１、０、−１の３モードからなり、プラ
ントは積分部で、そのレギュレーションを行う場合につ
いて、制御部の動作と群れとしての挙動、及び、その結
果としての制御について説明する。ここまでで説明した
ように、各制御部４ａ1〜４ａｎは、自律動作起動手段
５ａのタイマー割込み動作を契機に、フィールド状態判
定手段５ｂによりフィールド４ｃから制御部の制御モー
ド分布を検出する。フィールド４ｃとして反射板を用い
るものとすると、３つの制御モードに対応して発光され
ている３種類の光（制御部状態出力４ｈ）の反射光を分
光して、フィールド状態判定手段５ｂに付属する受光素
子で検出し、強度分布から制御モード分布を求める。状
態遷移決定手段５ｃは、この結果を受けて、プラント４
ｅの状態信号４ｆと目標値４ｋとの偏差４ｑを算出し、
それに対し、例えば図３に示すフローチャートに従って
遷移確率の配分を決める。さらに、この配分に対してラ
ンダム関数をコール（ステップ６Ｌ）して、次に取るべ
き状態を決める。この様にして決めた制御モードは状態
遷移決定手段５ｃに付属するＬＥＤの内、そのモードに
対応するものを点灯させる。また、この制御モードは出
力決定手段５ｄにも伝送され、それに基づいて、出力決
定手段５ｄは制御部出力を決定する。この場合、制御モ
ードが”１”ならば制御部出力は正の単位出力、”−
１”ならば負の単位出力、”０”ならば出力なしであ
る。出力手段５ｅが電流源であるとすると、出力加算手
段４ｄは並列の接点であり、全ての制御部４ａ1〜４ａ
ｎの制御部出力４ｈ〜４ｉを加算してプラント４ｅへの
入力４ｇとする。プラント４ｅは、この入力や外乱など
によって動作し、状態変化する。

【００２４】次に、遷移確率の配分の決定方法を図３に
示すフローチャートに従って説明する。まず、ステップ
６ｍにおいて、フィールド状態判定手段５ｂで制御モー
ドを検出する。次に、ステップ６ａにおいて、検出した
制御モード分布から次式（１）及び（２）に従って、
ｘ、ｙを求める。ここで、ｘは制御モードが”１”また
は”−１”（以下、この二つのモードの制御部を制御に
関与していると考える）の制御部の数の全体に占める割
合を、ｙは制御に関与している制御部の内、制御モー
ド”１”の制御部の割合を表す。

【００２５】

【数１】

【００２６】

【数２】

【００２７】ステップ６ｂにおいて、上記式（１）及び
（２）により算出されたｘ、ｙから、フィルタリングし
てノイズ成分を取り除いたｘ_k、ｙ_kを求める。続いて、
ステップ６ｃで、プラントの状態を検出し、ステップ６
ｄで現在の制御モードを判定する。次に、判定した制御
モードに従って、ステップ６ｅ、６ｆ、６ｇで、予め設
定してあるメンバシップ関数をメモリ６ｈから読み込
む。そして、ステップ６ｉで、ファジィー推論を行う。
ここでは、まずステップ６ｊで制御モード”０”の配分
Ｐ0を決め、ステップ６ｋで残りの制御モード”１”の
配分Ｐ1及び制御モード”−１”の配分Ｐ-1を定める。
次に、この配分に対してランダム関数をコールして、次
に取るべき状態を決める（ステップ６Ｌ）。

【００２８】但し、ステップ６ｊの出力は制御部の群れ
としての出力で次式（３）で表される。

【００２９】

【数３】

【００３０】このようなシステム全体の挙動は、分散シ
ステム理論に基づいて様々なモデルに当てはめて考える
ことができるが、この３制御モードの例では次式（４）
以下に示されるモデルで考えることができる。

【００３１】

【数４】

【００３２】ここで、Ｐi｛i|1,0,-1｝は制御部の制御
モードがｉである確率、言い替えれば、制御モードの存
在確率を示す。ここで、Ｗi,j｛i,j|1,0,-1｝は、状態
ｉから状態ｊへの遷移確率速度を示し、遷移確率速度と
は一般に次式（５）で表される。すなわち、時刻ｔで状
態ｘがｉの時、時刻ｔ＋△ｔで状態ｘがｊとなる条件つ
き確率の△ｔに対する変化率を示す。

【００３３】

【数５】

【００３４】さらに、このような３つのモードの存在確
率Ｐiと、その遷移のモデルを次式（６）から（１３）
で表す。

【００３５】

【数６】

【００３６】

【数７】

【００３７】

【数８】

【００３８】

【数９】

【００３９】

【数１０】

【００４０】

【数１１】

【００４１】

【数１２】

【００４２】

【数１３】

【００４３】上述のモデルは、図３のステップ６ｊ、６
ｋのｉｆ−ｔｈｅｎルールが説明しやすいように定めた
制御部の群れとしてのモデルであり、制御部個々の動作
を定める図３のメンバシップ関数を変えると、その結果
としての群全体の挙動が変化するが、これは式（６）か
ら式（１３）のパラメータａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅに反映さ
れる結果となる。

【００４４】図８から図１９は、パラメータがａ＝０．
０６７、ｂ＝２．２５、ｃ＝０．４、ｄ＝０．４、ｅ＝
０．８、ν＝０．１、μ＝１．０、φ＝０．１である場
合の、群れによる制御結果を示す図である。そして、図
８から図１１は、制御装置の出力と時間との関係を示す
図であり、図８は制御部が無限大の場合、図９は制御部
が２８個の場合、図１０は制御部が１８個の場合、図１
１は制御部が８個の場合である。また、図１２から図１
５は、システム全体の状態変数ｘと時間との関係を示す
図であり、図１２は制御部が無限大の場合、図１３は制
御部が２８個の場合、図１４は制御部が１８個の場合、
図１５は制御部が８個の場合である。また、図１６から
図１９は、制御対象の状態変化、図１６から図１８は、
プラント状態（偏差）と時間との関係を示す図であり、
図１６は制御部が無限大の場合、図１７は制御部が２８
個の場合、図１８は制御部が１８個の場合、図１９は制
御部が８個の場合である。

【００４５】ただし、全制御部数の違いと制御性能の違
いを強調するため、各制御部の出力は全制御部数で規格
化してある。つまり、ここでは制御部数に拘らず、全制
御部が制御モード”１”の時、群れ全体としての出力が
１になるものとした。この結果は、個々の制御部自身は
３つの制御モードに対応する３種類の出力しか出せない
簡単な構成であっても、それらを図１のような構成で多
数集めて用いることにより、数の多少に拘らず、ある程
度以上の制御部があればプラントの制御が可能なことを
示している。したがって、多重故障は単に制御システム
全体の制御部数の減少によって制御性能が少し劣化する
に過ぎず、従来にはない耐故障性が得られる。また、制
御部は、古いものから新たなものへリプレイスするだけ
で、十分な性能維持が可能で、保守性能が向上される。

【００４６】つまり、本発明の制御装置においては、あ
る程度以上の制御部があれば、プラントの制御が可能で
あるため、多重故障は、単に制御システム全体の制御部
数の減少による制御性能の劣化として観測される。した
がって、使用開始日が古い制御部から順にリプレイスす
るだけで、十分な性能維持が可能である。本発明の制御
装置においては、故障又は劣化した制御部を特定して処
理する必要がないので、保守が容易となるとともに、性
能維持に必要な経費が年間においても月間においてもコ
ンスタントとなり、経理上の処理も容易となる。

【００４７】なお、制御モードとしては、偏差に比例す
る正又は負の単位出力と、偏差の積分に比例する正又は
負の単位出力と、偏差の微分に比例する正又は負の単位
出力と、何も出力しないという７モードの制御モードを
持つ場合も考えられる。

【００４８】また、フィールドにおける情報の伝播に遅
延を持たせることもできる。言い替えれば、フィールド
を情報の分布が可能なようにする方式も考えられる。各
制御部の制御モードは、フィールドの状態に影響される
ため、分布が発生しうるフィールド上では、ある部分は
ある制御モードになりやすいといった領域の発生が起こ
る。つまり、各制御部が比例型になりやすいような領域
と、積分型になりやすいような領域と、微分型になりや
すいような領域が発生する。例えば、比例型の制御モー
ドになっている領域の制御部がまとまってダウンしたと
すると、これは通常のＰＩＤ制御のＰがだめになるのに
相当する。しかしながら、本発明の一実施例によれば、
このような事態にたいしても、生き残っている制御部の
中で再び分布が発生し結果的にシステムの制御性能が維
持されることが期待できる。

【００４９】上述した例においては、制御部４ａ1〜４
ａｎからの出力信号を加算手段４ｄにより、加算するよ
うに構成したが、制御部４ａ1〜４ａｎからの出力信号
を平均化する平均化手段を加算手段４ｄに代えて配置
し、平均化信号を制御対象４ｅに供給するように構成す
ることもできる。

【００５０】図２０から図２３は、本発明の他の実施例
である制御装置の概略構成図であり、図２４、図２５は
制御部の他の構成例を示す。

【００５１】図２０の例は、図１の例の構成において、
各制御部の出力が制御対象であるプラント４ｅに、直接
出力される例である。また、図２１の例は、図２０の例
の構成において、各制御部に目標値４ｋとプラント状態
４ｆとが直接に供給される例である。この図２１の例の
場合、各制御部の構成は、図２において、「プラント状
態と目標値との偏差」のラインが「プラント状態」と
「目標値」の２つのラインになり、制御モードが１、
０、−１の３モードの例においては、図３のファジー推
論６ｉが対応する形に変化する。図２２の例は、図２０
の例において、明確な手段としてのフィールド４ｃを持
たない例である。例えば、隣合う制御部同志で情報交換
するすることにより各制御部のメモリ上に仮想的にフィ
ールドを形成すことにより実現できる。図２３の例は、
図２０の例において、目標値４ｋとプラント状態４ｆと
が共にフィールド４ｃに供給される例である。これら図
２０から図２３のどの例においても、図１の例の場合と
同様の効果を得ることができる。

【００５２】また、図２４の例は、各制御部の取ってい
る状態を出力と結び付けて判断する例であり、状態遷移
決定手段５ｃからの信号と偏差４ｑとが、出力決定手段
５ｄに供給される。そして、出力決定手段５ｄから状態
出力４ｒがフィールド４ｃに供給される。なお、図２４
の例において、出力手段５ｅから、制御部状態出力４ｒ
をフィールド４ｃに供給する例も考えられる。

【００５３】また、図２５の例は、各制御部の動作を全
体が同期的にならないように調整するための構成の一例
であり、各制御部相互の動作タイミングを調節する自律
動作調整バス５ｆが各制御部間を連絡している。そし
て、自律動作起動手段５ａは、調整バス５からの信号に
基づいて、他の制御部と同期しないように動作する。な
お、詳細な調整方式については先に説明したイーサネッ
ト方式などで実現できる。

【００５４】次に、本発明を制御チップに適用した場合
の例を、図２６を用いて説明する。この図２６は制御チ
ップの概略回路構成図である。この制御チップにおける
回路は、多数の制御部２５ｂ〜２５ｉ、３０ｂ〜３０
ｉ、３１ｄ〜３１ｉと、これらの群れとしての状態を各
部が入出力するための通信用バス２５ａと、各制御部の
出力を加算する加算器２５ｍ、３０ｍ、３１ｍと、これ
ら加算器２５ｍ、３０ｍ、３１ｍからの出力を加算する
加算器２５ｊとからなる。この例では、加算器２５ｍ、
３０ｍ、３１ｍ、２５ｊは、電流型か電圧型のいずれか
のＴＴＬロジックで構成される。また、これらの加算器
２５ｍ、３０ｍ、３１ｍ、２５ｊや制御部２５ｂ〜２５
ｉ、３０ｂ〜３０ｉ、３１ｂ〜３１ｉの電源バスは省略
してある。

【００５５】各制御部２５ｂ〜２５ｉ、３０ｂ〜３０
ｉ、３１ｂ〜３１ｉは、例えば、３状態をとる場合、各
々図３のフローチャートに示すようなロジックで動作す
る。以下、このような動作シーケンスと、例えば、図３
に示すメンバーシップ関数のような動作の調整パラメー
タの初期化について図２７と図２８を用いて説明する。
図２７は、上述した調整パラメータ初期化のフローチャ
ートであり、図２８は、図２６の例のチップが搭載され
た集積回路の概略斜視図である。図２８において、パッ
ケージ２７ｆには、チップ２７ａが搭載されている。こ
の例におけるチップ２７ａでは、例えば、ＬＥＤ２７ｅ
により制御部群の状態を判定するものである。櫛型の太
い線２７ｇは、プラントの状態を示す信号が伝送される
伝送路であり入力端子２７ｂと接続されている。また、
細い線２７ｃは、出力ラインであり、出力端子２５ｈに
接続されている。また、パッケージ２７ｆの上面２７ｋ
に形成された貫通孔２７ｄは、各制御部２７ｉ、２７ｊ
の動作シーケンスやパラメータを初期化する時に使用す
るＲＯＭの挿入口である。各制御部２７ｉ、２７ｊは、
初期化にあたって、図２７に示すシーケンスで動作シー
ケンスやパラメータを設定する。

【００５６】まず、パッケージ２７ｆに電源を供給する
と、各制御部２７ｉ、２７ｊは、各々貫通孔２７ｄに挿
入されたＲＯＭから、フィールド状態の判定アルゴリズ
ムを読み込む（ステップ２６ａ）。続いて、フィールド
状態の判定に用いるパラメータを読み込む（ステップ２
６ｂ）。次に、状態遷移決定のアルゴリズム読み込み
（ステップ２６ｃ）と、状態遷移決定のためのパラメー
タの読み込みを行う（ステップ２６ｄ）。ここで、ステ
ップ２６ａから２６ｄは順不同であり、図２７に示した
順序に限られることはない。次に、ランダム動作のため
のランダム関数系列を確定し（ステップ２６ｅ）、初期
状態を選択する（ステップ２６ｆ）。その後は、各制御
部が、図３に示すシーケンスに従った動作を開始する。

【００５７】次に、図２８の例の特有の効果を説明す
る。この図２８の例の場合も、個々の制御部の不確定性
が許されるため、チップの生産過程において傷や不良部
分などが発生しても製品には影響が殆ど出ず、歩留まり
が改善される。また、放射線環境下などの過酷な使用環
境状況においても、制御部の大半が駄目になるまで、初
期の性能をほぼ維持できる。

【００５８】次に、図５及び図７におけるアルゴリズム
としてルーレットを実現する方法について、図２９を用
いて、ランダム関数の解の範囲を０以上１００未満とし
て説明する。プラントの状態及び制御部の群れとしての
状態に応じて選んだルーレットの区画の面積をパーセン
テージで表したものが、例えば制御機能”ａ”が３０
％、”ｂ”が１０％、”ｃ”が１５％、”ｄ”が４０
％、”ｅ”が５％だったとする。この場合、区間［０、
３０）を制御機能”ａ”に、区間［３０、４０）を制御
機能”ｂ”に、区間［４０、５５）を制御機能”ｃ”
に、区間［５５、９５）を制御機能”ｄ”に、区間［９
５、１００）を制御機能”ｅ”というように割り付ける
のがステップ２８ａである。次に、ランダム関数をコー
ルすると、答えが戻って来る（ステップ２８ｂ）。戻っ
て来た答が、例えば、９２なら上記範囲と制御機能の対
応から、９２が、どの制御機能の範囲に属するかを調べ
る（ステップ２８ｃ）。ステップ２８ｃの結果として、
この場合には制御機能”ｄ”に対応するので、それを選
択する（ステップ２８ｄ）。

【００５９】次に、ニューラルネットワークの一種であ
るボルツマンマシンと本発明との違いを明確にする。さ
て、ボルツマンマシンは、相互接続された確率的ニュー
ロンの動的相互結合によって、ネットワーク全体のエネ
ルギーを最小化または極小化する系である。動的相互作
用においては、エネルギー最小点（極小点）に対応する
状態になるように、各ニューロンが状態遷移して行く
が、この遷移過程は、初期状態や拘束条件によって変化
するため、系の平衡状態もこれらの条件に依存する。こ
のような特性が、パターン認識などに利用されている。
ボルツマンマシンの欠点は、学習終了後にニューロンが
壊れたり、結合ウエイトが変化したりすると、パターン
認識が良好に実行できなくなる可能性があることであ
る。これは、ボルツマンマシンを含む全てのニューラル
ネットワークに共通なことだが、各ニューロンが学習終
了後には、結合ウエイトの違いに基づく独自性を持つた
め、一部が壊れたり、誤動作することによって致命的な
障害となる可能性があるためである。ただし、ボルツマ
ンマシンは、確率的に動作するニューロンからなるた
め、故障や誤動作や初期条件の違いに対して比較的ロバ
スト、言い替えれば、耐久性がある。

【００６０】一方、本発明も同様に、相互結合された確
率的ニューロン（本発明の制御部）の動的相互作用によ
って、系全体のエネルギーを最小化または極小化する系
と見ることができるが、そのエネルギー関数は、制御部
個々の特性に依存しこそすれ、制御部の数などにはあま
り依存しない、いわば流体の分子と熱力学の諸法則のよ
うな関係にある。この点が、ニューロンの特性や結合ウ
エイトなどがエネルギー関数と一対一に対応するボルツ
マンマシンとの相違点である。

【００６１】ボルツマンマシンのように静的なエネルギ
ー関数の多峰性を利用する場合、各ニューロンは独自性
があるため、故障や結合ウエイトの変化は、この静的エ
ネルギー関数を劇的に変えてしまう可能性がある。本発
明では、各制御部は独自ではなく、故障や誤動作などに
対して、よりロバストな特性を得ることができる。ま
た、本発明におけるエネルギー関数は、ボルツマンマシ
ンと違い動的である。これは、制御部の特性変化の共通
の要因である制御対象の状態に応じて、エネルギー関数
が動的に変化するためである。例を用いて説明すると、
周りの温度の違いによって流体の対流の仕方が変化する
のと同様な特性を持つということである。それは、分子
運動の激しさの変化がマクロな挙動としての対流、言い
替えれば系の平衡状態、あるいは系全体のエネルギー関
数に影響を及ぼすのと同じことだからである。このよう
な動的な特性は、局所最適点にトラップされるという多
峰性のある問題特有の欠点を回避できる可能性もある。
また、制御部の状態と出力は、設計上対応付けされるだ
けで、ボルツマンマシンのように１対１で対応するわけ
ではないことも、本発明とボルツマンマシンとの差異の
一つである。

【００６２】次に、本発明の特徴であるエネルギー関数
の変化について説明する。上記式（５）から分かるよう
に、状態ｉの存在確率Ｐiの平衡値は遷移確率速度ｗi
j、ｗjiに依存する。これは任意の状態ｉについて成り
立つので、制御部群の平衡状態は遷移確率速度ｗij、ｗ
jiによって決まることとなる。一方、図３のファジー推
論部のメンバーシップ関数やルールによって決まる遷移
確率速度ｗij、ｗjiは、上記式（６）から（１３）のよ
うに、制御対象の状態によって変化する。したがって、
エネルギー最小（極小）の状態が制御対象の状態によっ
て変化するというわけである。

【００６３】次に、上述した本発明の実施例における制
御部の状態遷移則の設計について、図３０を参照して説
明する。本発明の制御装置においては、制御部は各々自
律的に動作するが、制御部群は、状態分布を表す上記式
（１）及び（２）のような変数で記述でき、これによ
り、変数を決定する（ステップ２９ａ）。次に、制御対
象に関する状態方程式（微分方程式）を作成する（ステ
ップ２９ｂ）。そして、ＰＩＤ制御等のなんらかの方法
で制御装置としての出力特性を決定する（ステップ２９
ｃ）。次に、制御対象の様々な状態に対し、制御部群の
初期状態を様々に変化して、制御部群の平衡状態が上記
出力特性に従うように、各制御部の状態遷移確率を決定
する（ステップ２９ｄ）。そして、このステップ２９ｄ
を繰り返すことによって、制御部の状態遷移則を決定す
る。

【００６４】また、他の設計方法としては、予め制御部
群の動作を説明する上記式（６）から（１０）のような
モデルを決定し、このモデルのパラメータを、モデルの
平衡状態が上記出力特性と最も良く一致するように決定
する。このようにして、パラメータを決定したモデルに
ついて、様々な制御対象の状態及び制御部群の状態に対
して、制御部の状態遷移確率を決定する。

【００６５】

【発明の効果】本発明は、以上説明したように構成され
ているため、次のような効果がある。耐故障性及び耐性
能劣化性に優れ、管理が容易な、機器の制御装置を実現
する個とができる。つまり、制御部群に関しては、故障
等も含め確率的に動作するオートマトンと見做し、全体
を一つの制御装置として設計するため、個々の制御部の
同期をとる必要が無い。制御部間の切り替え等を実行す
る必要が無く、過渡現象による制御性能劣化が無い。制
御部の多重故障に対して耐久性が向上し、制御装置全体
は、突然ダウンすることが無くなる。性能劣化が徐々に
起きることと、各制御部は同一機能のため管理と保守が
容易となる。個々の制御部はそれほど高い信頼性は求め
られないため、制御部の生産管理が容易となり、大量生
産により安価とすることができる。性能維持には、個々
としては安価な制御部のリプレイスを数個ずつ行えば良
いため、性能維持に係る経費が年間でも月でもコンスタ
ントになり、経理上の処理が容易になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例である制御装置の概略構成図
である。

【図２】図１の例の制御部の概略構成図である。

【図３】遷移確率配分の決定のフローチャトである。

【図４】制御されたシステムの機能や性能が、一般に何
によって決定されるかを示す図である。

【図５】本発明の原理を説明する図である。

【図６】ＰＩＤ制御及び最適制御の例を示す図である。

【図７】本発明の原理を説明する図である。

【図８】本発明の実施例において、制御部が無限大の場
合の出力と時間との関係を示すグラフである。

【図９】本発明の実施例において、制御部が２８個の場
合の出力と時間との関係を示すグラフである。

【図１０】本発明の実施例において、制御部が１８個の
場合の出力と時間との関係を示すグラフである。

【図１１】本発明の実施例において、制御部が８個の場
合の出力と時間との関係を示すグラフである。制御部群
が無限大個の場合のシステム全体の状態変数ｘの計算例

【図１２】本発明の実施例において、制御部が無限大の
場合の状態変数ｘと時間との関係を示すグラフである。

【図１３】本発明の実施例において、制御部が２８個の
場合の状態変数ｘと時間との関係を示すグラフである。

【図１４】本発明の実施例において、制御部が１８個の
場合の状態変数ｘと時間との関係を示すグラフである。

【図１５】本発明の実施例において、制御部が８個の場
合の状態変数ｘと時間との関係を示すグラフである。

【図１６】本発明の実施例において、制御群が無限大の
場合のプラント状態（偏差）と時間との関係を示すグラ
フである。

【図１７】本発明の実施例において、制御群が２８個の
場合のプラント状態（偏差）と時間との関係を示すグラ
フである。

【図１８】本発明の実施例において、制御群が１８個の
場合のプラント状態（偏差）と時間との関係を示すグラ
フである。

【図１９】本発明の実施例において、制御群が８個の場
合のプラント状態（偏差）と時間との関係を示すグラフ
である。

【図２０】本発明の他の実施例の概略構成図である。

【図２１】本発明のさらに他の実施例の概略構成図であ
る。

【図２２】本発明のさらに他の実施例の概略構成図であ
る。

【図２３】本発明のさらに他の実施例の概略構成図であ
る。

【図２４】制御部の他の構成例を示す概略構成図であ
る。

【図２５】制御部のさらに他の構成例を示す概略構成図
である。

【図２６】本発明を制御チップに適用した場合の概略構
成図である。

【図２７】調整パラメータの初期化のフローチャートで
ある。

【図２８】図２６の例のチップが搭載された集積回路の
概略斜視図である。

【図２９】制御機能決定のフローチャートである。

【図３０】状態遷移則の決定方法のフローチャートであ
る。

【符号の説明】

１ａ〜１ｎ制御部４ａ1〜４ａｎ制御部４ｃフィールド４ｄ出力加算手段４ｅプラント４ｆプラント状態出力４ｇプラントへの入力信号４ｈ、４ｉ制御部出力４ｊフィールド状態出力４ｋ目標値４ｑ偏差４ｒ制御部状態出力５ａ自律動作起動手段５ｂフィールド状態判定手段５ｃ状態遷移決定手段５ｄ出力決定手段５ｅ出力手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の制御部を有する、機器の制御装置
において、上記複数の制御部は、ほぼ同等の複数の機能を有し、互
いに非同期に動作するとともに、制御対象の動作状態及
び上記複数の制御部の動作状態を認識し、これら複数の
制御部からの出力信号に応じた制御信号が上記制御対象
に供給されることを特徴とする機器の制御装置。
【請求項２】請求項１記載の機器の制御装置におい
て、上記複数の制御部のそれぞれは、複数の機能を確率
的に選択して、選択した機能で動作することを特徴とす
る機器の制御装置。
【請求項３】請求項１記載の機器の制御装置におい
て、上記複数の制御部からの出力信号を加算して、この
加算した信号を制御信号として制御対象に供給する出力
加算手段を備えることを特徴とする機器の制御装置。
【請求項４】請求項１記載の機器の制御装置におい
て、上記複数の制御部からの出力信号を平均化して、こ
の平均化した信号を制御信号として制御対象に供給する
出力平均手段を備えることを特徴とする機器の制御装
置。
【請求項５】請求項１記載の機器の制御装置におい
て、上記複数の制御部のそれぞれは、制御装置全体の動
作を複数の制御部の状態分布を表す変数の状態方程式で
表現し、この変数の変化率又は遷移係数を設定し、設定
した変化率又は遷移係数から複数の制御部の状態分布の
変化率を算出し、各制御部の機能の選択状態を遷移させ
る状態遷移則を設定し、設定した状態遷移則に基づい
て、機能を選択することを特徴とする機器の制御装置。
【請求項６】請求項１記載の機器の制御装置におい
て、上記複数の制御部から各制御部の状態を示す信号が
供給され、各制御部の存在確率又は存在確率分布を示す
信号を各制御部に供給する存在確率記憶手段を、さらに
備えることを特徴とする機器の制御装置。
【請求項７】請求項１記載の機器の制御装置におい
て、少なくとも上記複数の制御部は、集積回路から構成
されることを特徴とする機器の制御装置。
【請求項８】請求項１記載の機器の制御装置におい
て、制御対象の状態を示す信号と制御対象の状態の目標
値を示す信号との偏差を算出し、この偏差に応じた信号
を各制御部に供給する偏差検出手段を、さらに備えるこ
とを特徴とする機器の制御装置。
【請求項９】請求項１記載の機器の制御装置におい
て、上記複数の制御部から各制御部の状態を示す信号が
供給され、各制御部の存在確率又は存在確率分布を示す
信号を各制御部に供給する存在確率記憶手段と、制御対
象の状態を示す信号と制御対象の状態の目標値を示す信
号との偏差を算出し、この偏差に応じた信号を各制御部
に供給する偏差検出手段と、をさらに備え、上記複数の
制御部のそれぞれは、動作を起動する自律動作起動手段
と、この自律動作起動手段により起動され、上記存在確
率記憶手段からの存在確率又は存在確率分布信号から制
御部の選択している機能の存在確率を判定する判定手段
と、この判定手段により判定された存在確率と偏差検出
手段からの偏差信号とに基づいて、動作機能を選択し、
制御部状態の遷移を決定し、制御部状態出力信号を出力
するとともに、決定された状態遷移と上記偏差信号とに
基づいて、制御部出力信号を算出する出力決定手段と、
この出力決定手段により決定された制御部出力信号を出
力する出力手段とを備えることを特徴とする機器の制御
装置。