JPH06337705A - 焼却炉制御方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 高い信頼性と良好な制御性とを実現しうる焼
却炉制御方法。 【構成】 モデルＭを用いて制御量Ｃ_i を繰り返し調整
することにより焼却炉の燃焼状態を制御するに際し，モ
デルＭの出力データである後に検出される燃焼状態デー
タＤ_i+1 を_, 入力データである先に検出された燃焼状態
データＤ_i とこれに対応する制御Ｃ_i とのそれぞれの寄
与分にラプラス変換を用いて分解し，それぞれに重み付
けすることにより，モデルＭに含まれる未知のパラメー
タＰ_i を集約し，パラメータＰ_i を適応同定手法を用い
て推定するように構成されている。上記構成により，高
い信頼性と良好な制御性とを実現しうる焼却炉制御方法
を得ることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は焼却炉制御方法に係り，
例えば都市ごみ，産業廃棄物等を焼却又は熱分解する流
動床式焼却炉の制御方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年ますます増大する都市ごみ，産業廃
棄物等を焼却又は熱分解して効率的に処理するために各
種の焼却炉が開発されている。流動床式焼却炉もその１
つであるが，この炉は例えば砂を炉内に充填し，空気を
下部から炉内に吹きこむことによりこの砂を流動化さ
せ，その中にごみ等を投入して均一に加熱・熱分解させ
るものである。そして，様々のごみ質にも対処できるよ
うに炉内温度を制御する方法が開発されている（特告平
１−３９００７号）。図１３はこのような従来の焼却炉
制御方法による装置Ａの一例における概略構成を示す模
式図である。図１３に示す如く，従来の装置Ａは，焼却
炉１の炉内温度をセンサ２により検出し，焼却炉１に投
入されるごみ供給量，１次空気流量及び１次空気温度を
センサ３_a ，３_b ，３_c により検出し，センサ２により
検出した炉内温度をメモリ４に予め記憶しておいた目標
温度と比較してその偏差を演算し，この偏差に基づき後
述（２′）式によるモデルＭを用いてセンサ３_a ，
３_b ，３_c により検出されたごみ供給量，１次空気流量
及び１次空気温度の各修正量を決定するものである。こ
の一連の制御は図中の制御器５により実行される。以
下，この従来装置Ａの基本原理及びその原理に基づく具
体的な制御内容について略述する。まず，焼却炉１まわ
りの熱収支から，炉内温度Ｔの偏差ΔＴは次の（１´）
式のように表せる。即ち，（１′）式が状態モデル（Ｍ
₀ ）を表す。 ΔＴ＝Ａ₁ Δｐ₁ ＋Ａ₂ Δｐ₂ ＋Ａ₃ Δλ＋Ｂ₁ ΔＱ_a ＋Ｂ₂ ΔＷ ＋Ｂ₃ ΔＴ_a …（１´） ただし， ｐ₁ ：プラスチック含有率 Ｑ_a ：１次空気
流量 ｐ₂ ：紙，木類含有量 Ｗ：湿ベース投
入ごみ量 λ：含水率 Ｔ_a ：１次空気
温度 であり，Ａ₁ ，Ａ₂ ，Ａ₃ はごみ組成等を仮定すること
によって得られる定数である。また，Ｂ₁ ，Ｂ₂ ，Ｂ₃
は操作量の係数で制御ゲインとよばれるものであり，操
業データ等を基に仮定しておく必要がある。制御は上記
（１´）式で表す状態モデルＭ₀ を基に次のように行
う。炉内温度が時刻ＩにΔＴ（Ｉ）の偏差を持った場
合，操作量（ΔＱ_a （Ｉ），ΔＷ（Ｉ），ΔＴ
_a （Ｉ））を次の（２′）式が成立し，かつ操業条件を
満たすように決定する。この（２′）式がモデル（Ｍ）
を表す。 Ｂ₁ ΔＱ_a （Ｉ）＋Ｂ₂ ΔＷ（Ｉ）＋Ｂ₃ ΔＴ_a （Ｉ）＝−ΔＴ（Ｉ） …（２´） これらの操作量を焼却炉１に加え，時刻（Ｉ＋１）での
偏差がΔＴ（Ｉ＋１）となった場合，制御ゲインＢ₁ ，
Ｂ₂ ，Ｂ₃ の値が正しくなかったものと考え，次の
（３′）式が成立するようにその値を修正する。即ち，
（３′）式がモデルＭのパラメータ修正式である。 ［ΔＴ（Ｉ＋１）−ΔＴ（Ｉ）］＝Ｂ₁ ΔＱ_a （Ｉ）＋Ｂ₂ ΔＷ（Ｉ） ＋Ｂ₃ ΔＴ_a （Ｉ） …（３´） 時刻Ｔ（Ｉ＋１）においては，この修正した制御ゲイン
Ｂ₁ ，Ｂ₂ ，Ｂ₃ の値を用いて再び上記（２´）式のよ
うに操作量を決定し，焼却炉１に加える。このような操
作を繰り返すことにより炉内温度の制御を行うことがで
きた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記従来の焼却炉制御
方法による装置Ａでは，時々刻々変化するパラメータ
（制御ゲイン）を大まかにしか捕えておらず，また演算
誤差を上記偏差に一切反映していないため，高い信頼性
を得ることが困難であった。また，焼却炉１が流動床式
焼却炉の場合，炉内温度と共に燃焼状態を示す砂層温度
を検出対象とせず，さらに２次空気流量又は温度と燃焼
状態とは密接な関係を有するのにも拘らず，これを制御
対象としていないため，良好な制御性を得ることが困難
であった。本発明は焼却炉制御方法を改良し，高い信頼
性と良好な制御性とを実現しうる焼却炉制御方法を提供
することを目的とするものである。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に第１の発明は，焼却炉内の燃焼状態を示す燃焼状態デ
ータと，該焼却炉の制御量との入出力関係を予めモデル
化しておき，上記燃焼状態データを繰り返し検出し，上
記検出された燃焼状態データが所望の値となるように上
記モデルを用いて上記制御量を繰り返し調整することに
より上記焼却炉の燃焼状態を制御する焼却炉制御方法に
おいて，上記のように制御量を繰り返し調整する際に，
上記モデルの出力データである後に検出される燃焼状態
データを，入力データである先に検出された燃焼状態デ
ータと該先に検出された燃焼状態データに対応する制御
量とのそれぞれの寄与分にラプラス変換を用いて分解
し，それぞれに重みを付けることにより，上記モデルに
含まれる未知のパラメータを集約し，上記集約された未
知のパラメータを適応同定手法を用いて推定してなるこ
とを特徴とする焼却炉制御方法として構成されている。
更には，上記焼却炉が流動床式焼却炉である場合，上記
燃焼状態データとして炉内温度に加えて砂層温度を用い
る焼却炉制御方法である。更には，上記焼却炉が流動床
式焼却炉である場合，上記制御量として被焼却物の供給
量，１次空気の供給量及び／又は温度に加えて，２次空
気の供給量及び／又は温度を用いる焼却炉制御方法であ
る。また，第２の発明は，焼却炉内の燃焼状態を示す燃
焼状態データと，該焼却炉の制御量との入出力関係を表
す第１のモデルを予め設定しておき，上記燃焼状態デー
タを繰り返し検出し，上記検出された燃焼状態データが
所望の値となるように上記第１のモデルを用いて上記制
御量を繰り返し調整することにより上記焼却炉の燃焼状
態を制御する焼却炉制御方法において，上記第１のモデ
ルとは別に，上記制御量の目標値と上記燃焼状態データ
の所望の値との入出力関係を表す第２のモデルを予め設
定しておくと共に，上記第１のモデルへの制御量の指令
値を上記燃焼状態データの検出値と上記制御量の目標値
との重み和にて表現しておき，上記制御量の指令値を上
記第１のモデルに与えたときの上記第１のモデルの出力
である燃焼状態データの検出値と上記第２のモデルの出
力である燃焼状態データの所望の値との偏差が小さくな
るように上記重みを調整してなることを特徴とする焼却
炉制御方法として構成されている。

【０００５】

【作用】第１の発明によれば，焼却炉内の燃焼状態を示
す燃焼状態データと，該焼却炉の制御量との入出力関係
が予めモデル化されており，上記燃焼状態データが繰り
返し検出され，上記検出された燃焼状態データが所望の
値となるように上記モデルを用いて上記制御量が繰り返
し調整されるに際し，上記モデルの検出データである後
に検出される燃焼状態データが，入力データである先に
検出された燃焼状態データと該先に検出された燃焼状態
データに対応する制御量とのそれぞれの寄与分にラプラ
ス変換を用いて分解され，それぞれに重み付けされるこ
とにより，上記モデルに含まれる未知のパラメータが集
約される。そして，上記集約された未知のパラメータが
適応同定手法を用いて推定される。このように入力デー
タをラプラス変換を用いて加工してモデルに含まれる未
知のパラメータを集約することにより，時々刻々変化す
るパラメータを精度よく捕えて信頼性の高いモデル構築
を行うことができる。また，この未知のパラメータを適
応同定することにより演算誤差を考慮したパラメータ推
定が可能となり，上記モデル構築と相まって信頼性の高
い焼却炉制御方法とすることができる。更に，上記焼却
炉が流動床式焼却炉である場合，上記燃焼状態データと
して炉内温度に加えて砂層温度が用いられる。更に，上
記焼却炉が流動床式焼却炉である場合，上記制御量とし
て被焼却物の供給量，１次空気の供給量及び／又は温度
に加えて２次空気の供給量及び／又は温度が用いられ
る。このように流動式焼却炉において，その燃焼状態と
密接な関係にある２次空気の供給量等をも用いることに
より良好な制御性を得ることができる。第２の発明によ
れば，焼却炉内の燃焼状態を示す燃焼状態データと，該
焼却炉の制御量との入出力関係を表す第１のモデルが予
め作成されており，上記燃焼状態データが繰り返し検出
され，上記検出された燃焼状態データが所望の値となる
ように上記第１のモデルを用いて上記制御量が繰り返し
調整されるに際し，上記第１のモデルとは別に，上記制
御量の目標値と，上記燃焼状態データの所望の値との入
出力関係を表す第２のモデルが予め作成されていると共
に，上記第１のモデルへの制御量の指令値が上記燃焼状
態データの検出値と上記制御量の目標との重み和にて表
現されている場合，上記制御量の指令値が上記第１のモ
デルに与えられたときの上記第１のモデルの出力である
燃焼状態の検出値と上記第２のモデルの出力である燃焼
状態データの所望の値との偏差が小さくなるように上記
重みが調整される。このようにして，焼却炉を理想的な
出力状態へと容易にかつ確実に収束させることができ
る。その結果，高い信頼性と良好な制御性とが実現しう
る焼却炉制御方法を得ることができる。

【０００６】

【実施例】以下，添付図面を参照して本発明を具体化し
た実施例につき説明し，本発明の理解に供する。尚，以
下の実施例は本発明を具体化した一例であって，本発明
の技術的範囲を限定する性格のものではない。ここに，
図１は第１の発明の一実施例に係る焼却炉制御方法の概
略構成を示すブロック図，図２は上記第１の発明による
制御系全体を示すブロック図，図３は操作量が出力に陽
に現れる場合を示す第１の例図，図４は第１の例図に示
される場合について更にＫｒｅｉｓｓｅｌｍｅｉｅｒ型
の非最小化実現を適用した場合を示す第２の例図，図５
は砂層温度について非最小化実現を適用した場合を示す
第３の例図，図６は燃焼室温度について非最小実現を適
用した場合を示す第４の例図，図７は砂層温度について
非最小化実現を適用した場合を示す第５の例図，図８は
燃焼室温度について非最小化実現を適用した場合を示す
第６の例図，図９は適応同定結果の一例を示す図，図１
０は第２の発明の一実施例に係る焼却炉制御方法の概略
構成を示すブロック図，図１１は上記第２の発明による
制御システムを示すブロック図，図１２は上記制御シス
テムを用いた制御結果を示す図である。図１に示す如
く，第１の発明の一実施例に係る焼却炉制御方法は，焼
却炉内の燃焼状態を示す燃焼状態データＤ_i と，焼却炉
の制御量Ｃ_i との入出力関係を予めモデル（Ｍ）化して
おき，燃焼状態データＤ_i を繰り返し検出し，検出され
た燃焼状態データＤ_i+1 が所望の値となように上記モデ
ルＭを用いて制御量Ｃ_i を繰り返し調整する点で従来例
と同様である。しかし，本実施例では上記のように制御
量Ｃ_i を繰り返し調整する際に，モデルＭの出力データ
である後に検出される燃焼状態データＤ_i+1 を，入力デ
ータである先に検出された焼却炉データＤ_iとこれに対
応する制御量Ｃ_i とのそれぞれの寄与分にラプラス変換
を用いて分解し，それぞれに重み付けすることにより，
モデルＭに含まれる未知のパラメータＰ_i を集約し，こ
の集約された未知のパラメータＰ_i を適応同定手法を用
いて推定するように構成されている点で従来例と異な
る。

【０００７】以下，図２〜図６を参照して第１の発明の
特徴であるモデルＭの導出及びモデルＭに含まれる未知
のパラメータＰ_i の同定方法について説明する。まず，
焼却炉として例えば流動床式ごみ焼却炉を考えた時の焼
却炉の状態方程式を導出する。ごみの焼却炉内の燃焼は
複雑であるが，焼却炉を砂層と燃焼室とからなる集中定
数系とみなし，操作入力（制御量に相当）を１次空気流
量Ｆ_1a（１次空気の供給量に相当）と温度Ｔ_1a，２次空
気流量Ｆ_2a（２次空気の供給量に相当）と温度Ｔ_2a，お
よび給じん速度Ｆ_w （被焼却物の供給量に相当），出力
（燃焼状態データに相当）を砂層温度Ｔ_s および燃焼室
温度Ｔ_c （炉内温度に相当）とした場合，焼却炉の状態
モデルＭｏは次のように表現できる。砂層温度Ｔ_s の時
間的変化Ｔ_s ′は，砂層での発生熱量，１次空気潜熱，
および雰囲気への熱放散のバランスから次式で表すこと
ができる。 Ｔ_s ′＝〔ｑ_s Ｈ_s ０．２３２Ｆ_1a−ｃ_a （Ｔ_s −Ｔ_1a）Ｆ_1a −ｋ_s （Ｔ_s −Ｔ₀ ）〕／Ｃ_s ≡ｆ₁ （Ｔ_s ，Ｈ_s ，Ｆ_1a，Ｔ_1a） …（１） ここで， ｑ_s ：砂層燃焼速度係数 ，Ｈ_s ：砂層エンタルピ ｃ_a ：空気比熱 ，ｋ_s ：砂層熱放散係数 Ｔ₀ ：大気温度 ，Ｃ_s ：砂層比熱 この時， ∂ｆ₁ ／∂Ｔ_s ≡ａ₁₁ ∂ｆ₁ ／∂Ｈ_s ≡ａ₁₂ ∂ｆ₁ ／∂Ｆ_1a≡ｂ₁₁ ∂ｆ₁ ／∂Ｔ_1a≡ｂ₁₂ とおくと，線形化した状態方程式として次式が得られ
る。 ｘ₁ ′＝ａ₁₁ｘ₁ ＋ａ₁₂ｘ₂ ＋ｂ₁₁ｕ₁ ＋ｂ₁₂ｕ₂ …（２） また，砂層温度Ｔ_s は直接出力されるため，次式も得ら
れる。 ｙ₁ ＝ｘ₁ …（３） ここで，上記（２），（３）式中の変数ｘ₁ ，ｘ₂ ，ｕ
₁ ，ｕ₂ は上記砂層温度Ｔ_s ，砂層エンタルピＨ_S ，１
次空気流量Ｆ_1a，１次空気温度Ｔ_1aの各入力値を，また
変数ｙ₁ は上記砂層温度Ｔ_s の出力値を表す。

【０００８】次に，砂層の未燃焼エンタルピＨ_s の時間
的変化Ｈ_s ′は_, ごみによる砂層へのエンタルピ流入
量，砂層燃焼速度，および燃焼室へのエンタルピ流出量
のバランスから次式で表すことができる。 Ｈ_s ′＝ｈ_w Ｆ_w −ｑ_s Ｈ_s ０．２３２Ｆ_1a−ｈ_scＨ_s ≡ｆ₂ （Ｈ_s ，Ｆ_1a，Ｆ_w ） …（４） ここで， ｈ_w ：ごみ発熱量 ，ｈ_sc：砂層−燃焼室間
エンタルピ移動係数 この時_, ∂ｆ₂ ／∂Ｈ_s ≡ａ₂₂ ∂ｆ₂ ／∂Ｆ_1a≡ｂ₂₁ ∂ｆ₂ ／∂Ｆ_w ≡ｂ₂₅ とおくと，線形化した状態方程式として次式が得られ
る。 ｘ₂ ′＝ａ₂₂ｘ₂ ＋ｂ₂₁ｕ₁ ＋ｂ₂₅ｕ₅ …（５） ここで，上記（５）式中の変数ｕ₅ は上記給じん速度Ｆ
_w の入力値を示す。次に，燃焼室での発生熱量，１次空
気潜熱，２次空気潜熱，および雰囲気への熱放散のバラ
ンスから，燃焼室の温度は次式で表すことができる。 Ｔ_C ＝〔ｃ_a （Ｔ_s Ｆ_1a ＋Ｔ_2aＦ_2a）＋ｋ_c Ｔ₀ ＋ ｑ_c ｈ_scＨ_s ０．２３２｛（１−ｒ_s Ｈ_s ）Ｆ_1a ＋Ｆ_2a ｝〕／ （ｃ_a Ｆ_1a＋ｃ_a Ｆ_2a＋ｋ_c ） ≡ｆ₃ （Ｔ_s ，Ｈ_s ，Ｆ_1a，Ｆ_2a，Ｔ_2a） …（６） ここで， ｋ_c ：燃焼室熱放散係数 ，ｑ_c ：燃焼室燃焼速度
係数 ｒ_s ：砂層酸素消費係数 この時， ∂ｆ₃ ／∂Ｔ_s ≡ｃ₂₁ ∂ｆ₃ ／∂Ｈ_s ≡ｃ₂₂ ∂ｆ₃ ／∂Ｆ_1a≡ｄ₂₁ ∂ｆ₃ ／∂Ｆ_2a≡ｄ₂₃ ∂ｆ₃ ／∂Ｔ_2a≡ｄ₂₄ とおくと，出力方程式として次式が得られる。 ｙ₂ ＝ｃ₂₁ｘ₁ ＋ｃ₂₂ｘ₂ ＋ｄ₂₁ｕ₁ ＋ｄ₂₃ｕ₃ ＋ｄ₂₄ｕ₄ …（７）

【０００９】ここで，上記（７）式中の変数ｕ₃ ，ｕ₄
は上記２次空気流量Ｆ_2a，２次空気温度Ｔ_2aの入力値
を，また変数ｙ₂ は上記燃焼室温度Ｔ_C の出力値を示
す。以上の状態方程式及び出力方程式を纏めると，焼却
炉の制御モデルＭ₁ は以下の５入力，２出力，２状態量
の多変数システムとして記述できる。 ｘ₁ ′＝ａ₁₁ｘ₁ ＋ａ₁₂ｘ₂ ＋ｂ₁₁ｕ₁ ＋ｂ₁₂ｕ₂ ｘ₂ ′＝ａ₂₂ｘ₂ ＋ｂ₂₁ｕ₁ ＋ｂ₂₅ｕ₅ ｙ₁ ＝ｘ₁ ｙ₂ ＝ｃ₂₁ｘ₁ ＋ｃ₂₂ｘ₂ ＋ｄ₂₁ｕ₁ ＋ｄ₂₃ｕ₃ ＋ｄ₂₄ｕ₄ …（８） 図２に，上記（８）式のブロック図を示す。図中の各パ
ラメータには，ごみの発熱量，ごみの燃焼速度，燃焼の
砂層と燃焼室への分配率などの未知変動要素が反映され
ている。これらのパラメータは全て未知であり，かつ時
間的に変動するため，このままではパラメータを求める
ことができない。そこで，本実施例では制御モデルＭ₁
をＫｒｅｉｓｓｅｌｍｅｉｅｒ型の非最小実現として知
られている手法を用いて適応同定のための標準型に変換
する（Ｋ．Ｓ．Ｎａｒｅｎｄｒａａｎｄ Ａ．Ｍ．Ａｎ
ｎａｓｗａｍｙ；Ｓｔａｂｌｅ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｓ
ｙｓｔｅｍｓ，Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ，ｐｐ．１
５８−１６２，１９８９）。便宜上，図３に示すような
簡略化したモデルを用いて説明する。図中，操作量が陽
に出力に現れる場合（出力量を操作量で表現する場合）
を考える。即ち， ｙ＝ｂｕ₁ ／（ｓ−ａ）＋ｄｕ₂ …（９） を考える。尚，上記（９）式中のｓはラプラス演算子で
あり，このように時間変化分は全てラプラス変換により
１次遅れ要素の形で式中に取り込む。いま，既知定数λ
（＞０）を導入し，上式を書き換えると，次式が得られ
る。 ｙ＝〔（ａ＋λ）ｙ＋ｂｕ₁ ＋（ｓ−ａ）ｄｕ₂ 〕／（ｓ＋λ） …（１０）

【００１０】そこで，出力ｙを，次のように既知量
ｕ₁ ，ｕ_2,ｙの寄与分に分解して，未知係数の重み付き
加算として表す。 ｕ₁ の寄与 μ₁ ＝ｕ₁ ／（ｓ＋λ） …（１１） ｕ₂ の寄与 μ₂ ＝ｕ₂ ／（ｓ＋λ） 及び ｕ₂ …（１２） ｙの寄与 μ₃ ＝ｙ／（ｓ＋λ） …（１３） 加算 ｙ＝ｂμ₁ −ｄ（ａ＋λ）μ₂ ＋ｄｕ₂ ＋（ａ＋λ）μ₃ …（１４） 上式によって，出力ｙが，既知量μ₁ ，μ₂ ，ｕ₂ ，μ
₃ と未知量ａ，ｂ，ｃ（未知パラメータに相当）との積
で表現されたモデルＭが得られた。このモデルＭを図４
に示す。これは，既知量λの導入により，未知量ａ，
ｂ，ｄをすべて比例係数に集約したことになる。このよ
うにして，砂層温度の非最小実現を行った結果を図５に
示す。同様に，燃焼室温度の非最小実現を行った結果を
図６に示す。引続いてモデルＭに含まれる未知量ａ，
ｂ，ｃを一般的なパラメータ解析手法として知られてい
る適応同定手法を用いて推定する手順について述べる。
同定すべき対象式は，一般的に次のように書ける。 Ｙ＝Ａ₁ Ｘ₁ ＋Ａ₂ Ｘ₂ ＋Ｂ …（１５） ここに，Ａ₁ Ａ_2,Ｂは未知のパラメータであり，モデル
Ｍにおける未知量ａ，ｂ，…に相当する。またＹ，Ｘ_1,
Ｘ₂ は既知データであり，モデルＭにおける既知量μ_1,
μ₂ …に相当する。このとき，適応則は次の基本式とな
る。ただし，未知のパラメータＡ_1,Ａ_2,Ｂはいずれも推
定値である。 ｅ＝Ａ₁ Ｘ₁ ＋Ａ₂ Ｘ₂ ＋Ｂ−Ｙ …（１６） Ａ₁ ′＝−γ_A1ｅＸ₁ Ａ₂ ′＝−γ_A2ｅＸ₂ Ｂ′＝−γ_B ｅ …（１７） ここに，γ_A1，γ_A2，γ_B は収束係数であり，ｅは推定
誤差（演算誤差）である。

【００１１】ところで，上記基本式（１５）で未知のパ
ラメータＡ₁ ，Ａ₂ ，Ｂを収束させるためには，収束係
数γ_A1, γ_A2, γ_B の組と未知のパラメータＡ₁ ，
Ａ₂ ，Ｂの初期値とを注意して選ぶ必要がある。ここで
は，既知データＹ，Ｘ₁ ，Ｘ₂ を次のように０−１区間
の値に規格化することにより，収束係数γ_A1, γ_A2, γ
_Bや未知のパラメータＡ₁ ，Ａ₂ ，Ｂを広い範囲で収束
させることを考えた。 Ｙ＝（Ｙ−Ｙ_min ）／（Ｙ_max −Ｙ_min ） Ｘ₁ ＝（Ｘ₁ −Ｘ_1,min ）／（Ｘ_1,max −Ｘ_1,min ） Ｘ₂ ＝（Ｘ₂ −Ｘ_2,min ）／（Ｘ_2,max −Ｘ_2,min ） …（１８） なお，未知のパラメータＡ₁ ，Ａ₂ ，Ｂの初期値は，最
小自乗法を適用することにより，適切な値を求めること
ができる。上記実施例は，モデルＭに含まれる未知のパ
ラメータ数とその適応則を表す数式とが同数の場合を示
したが，実際には未知のパラメータ数よりも適応則を表
す数式が多い場合がある。以下，このような場合の未知
のパラメータの推定方法について述べる。尚未知のパラ
メータ数よりも適応則を表す数式が少ない場合は未知の
パラメータ推定は行えない。

【００１２】ここでは２次空気流量Ｆ_1aと給じん速度Ｆ
_w とを制御量ｃ_i とし，焼却炉の燃焼室温度Ｔ_c と砂層
温度Ｔ_s とを燃焼状態データＤ_i とした時のモデルＭ中
の未知のパラメータを推定する場合について説明する。
上記実施例と同様の手順によりモデルＭを表す数式を導
出した結果，次の２式が得られた。 ｙ₂ ＝ｄ₂₃ｕ₃ ＋ｂ₂₅／（ｓ−ａ₂₂）・ｕ₅ ＋Ｂ₂ …（１９） ｙ₁ ＝ａ₁₂／（ｓ−ａ₁₁）・ｂ₂₅／（ｓ−ａ₂₂）・ｕ₅ ＋Ｂ₁ …（２０） ここに， ｙ₁ ：砂層温度 ，ｙ₂ ：燃焼室温度 ｕ₃ ：２次空気流量 ，ｕ₅ ：給じん速度 ｄ₂₃，ｂ₂₅，ａ₁₁，ａ₂₂，ａ₁₂，Ｂ₁ ，Ｂ₂ ：未知量
（未知のパラメータ） 上記（１９），（２０）式に前述のＫｒｅｉｓｓｅｌｍ
ｅｉｅｒ型の非最小実現を適用すれば，次式が得られ
る。これをブロック図で表したのが図７，図８である。 ｙ₁ ＝ｂ₂₅ａ₁₂μ₅ ′（λ₁ λ₂ −ａ₁₁ａ₂₂）μ_y1′＋（λ₁ ＋λ₂ ＋ａ₁₁ ＋ａ₂₂）μ_y1″＋Ｂ₁ …（２１） ｙ₂ ＝ｄ₂₃（ａ₂₂＋λ）μ₃ ＋ｄ₂₃ｕ₃ ＋ｂ₂₅μ₅ ＋（ａ₂₂＋λ）μ_y2 ＋Ｂ₂ …（２２） ここに，λ，λ′：既知パラメータ（任意設定値） この時，上記（２１），（２２）式中の入出力データの
内のｙ₁ ，ｙ₂ ，ｕ₃，ｕ₅ は時々刻々検出される。従
って，ｕ₅ よりμ₅ 及びμ₅ ′が，ｕ₃ よりμ ₃ が，ｙ
₁ よりμ_y1，μ_y1′，及びμ_y1″が，またｙ₂ よりμ_y2
がそれぞれ時々刻々既知となる。このようにして，出力
データｙ₁ ，ｙ₂ が入力データｕ₅ ，μ₅ ，μ₅ ′，ｕ
₃ ，μ₃ ，μ_y1′，μ_y1″，μ_y2の関数として表現でき
_, 次の適応同定対象式（モデルＭ）が得られる。 ｙ₁ ＝Ｅμ₅ ′＋Ｆμ_y1′＋Ｇμ_y1″＋Ｂ₁ …（２３） ｙ₂ ＝Ａμ₃ ＋Ｂｕ₃ ＋Ｃμ₅ ＋Ｄμ_{y 2} ＋Ｂ₂ …（２４） 上記（２３），（２４）式について，上記実施例のよう
に適応同定手法を用いて未知のパラメータＡ〜Ｇ，
Ｂ₁ ，Ｂ₂ が時々刻々得られる。しかし，無視しうる外
乱であるＢ₁ ，Ｂ₂ を除けば，元の未知量がｄ₂₃，ｄ
_25, ａ₁₁，ａ₂₂，ａ₁₂の５つであるのにＡ〜Ｇの適応則
を表す数式が７つあるため，元の未知量ｄ₂₃，ｄ₂₅，ａ
₁₁，ａ₂₂，ａ₁₂への復元を行う必要がある。この復元方
法としては以下の３方法が考えられる。

【００１３】非線形計画法を用いる方法 この方法では，まず次式で表される制約式を求める。 Ｊ＝Ｗ_A 〔Ａ＋ｄ₂₃（ａ₂₂＋λ）〕² ＋Ｗ_B 〔Ｂ−ｄ₂₃〕² ＋Ｗ_c 〔ｃ−ｄ₂₅ 〕² ＋Ｗ_D 〔Ｄ−（ａ₂₂＋λ）〕² ＋Ｗ_E 〔Ｅ−ｂ₂₅ａ₁₂〕² ＋Ｗ_F 〔Ｆ−（λ ₁ λ₂ −ａ₁₁ａ₂₂）〕² ＋Ｗ_G 〔Ｇ−（λ＋λ′＋ａ₁₁＋ａ₂₂）〕² …（２５） ここに，Ｗ_A 〜Ｗ_G ：重み ，Ａ〜Ｇ：未知
のパラメータ λ₁ ，λ₂ ，λ，λ′：係数 そして，上記（２５）式が最小値を与えるように未知量
ｄ₂₃，ｄ_25, ａ₁₁，ａ _22, ａ₁₂を決める。 上記制約式（２５）の内，未知量ｄ₂₃，ｄ_25, ａ₁₁，
ａ_22, ａ₁₂に対し，線形である項のみを用いる方法 この方法では，上記（２５）式において，例えば Ｗ_A ＝Ｗ_E ＝Ｗ_F ＝Ｗ_G ＝０ として代数方程式を解くことにより未知量ｄ₂₃，ｄ_25,
ａ₁₁，ａ_22, ａ₁₂を決める。 上記制約式（２５）のＡ〜Ｇを表す適応則の内，値の
経時変化の少ないものを用いる方法 以下，焼却能力１１０Ｔ／日を有するごみ焼却炉の操業
データに対して適応同定を行った結果の一例を示す。図
９（ａ）〜（ｄ）は，給じん量（給じん速度Ｆ_W ）と燃
焼室温度Ｔ_C の関係の同定結果を示したものである。
（ａ）に給じん量，（ｂ）に未知のパラメータａ₂₂とｂ
₂₅との適応同定値，（ｃ）に燃焼室温度Ｔ_c の計算値と
計測値とを示す。比較のため，（ｄ）に未知のパラメー
タａ₂₂とｂ₂₅との適応同定の最終値に固定した場合の計
算値と計測値とを示す。上記（ｃ）と（ｄ）とを比較す
ることにより，適応同定は，短期的なパラメータ変動に
よく適応していることがわかる。また，上記（ｄ）よ
り，モデルＭの基となる状態モデルＭ₀ の妥当性，すな
わち，大域的なプロセスの特性をよく表現していること
も確認できる。以上のように，本方法によれば，入力デ
ータを加工してモデルに含まれる未知のパラメータを集
約することにより，時々刻々変化するパラメータを精度
よく捕えると共に制御量間の相互の影響を考慮した信頼
性の高いモデル構築を行うことができる。また，この未
知のパラメータを適応同定することにより演算誤差を考
慮したパラメータ推定が可能となり，上記モデル構築と
相まって信頼性の高い制御方法とすることができる。

【００１４】更に，燃焼状態データとして従来の炉内温
度に加えて例えば砂層温度をも検出し，制御量として従
来のごみ量等に加えて例えば２次空気流量及び／又は温
度をも用いることにより良好な制御性を得ることができ
る。その結果，高い信頼性と良好な制御性とを有する焼
却炉制御方法を得ることができる。尚，上記２つの実施
例ではいずれも適応同定の際には未知のパラメータの初
期値決定にのみ最小自乗法を用いているが，実使用に際
しては，初期値以外についても逐次形の最小自乗法によ
り求めても何ら支障はない。尚，上記２つの実施例では
いずれも流動床式焼却炉の制御方法を例示したが，実使
用に際しては他の種類の焼却炉例えば固定床式焼却炉に
適用しても何ら支障はない。尚，上記２つの実施例に係
る焼却炉制御方法はいずれも従来例と同様の装置に適用
可能であり，その場合には従来装置Ａの制御器５の代り
に本発明の特徴であるモデルＭに含まれる未知のパラメ
ータＰ_i の集約及び未知のパラメータＰ_i の推定を行う
制御器が適用され，砂層温度や２次空気流量及び／又は
温度を検出するためのセンサが追加されることになる。
上記第１の発明では焼却炉の単一のモデルに含まれるパ
ラメータを集約化等することにより高い信頼性と良好な
制御性とを実現したが，このためには上記モデルとは別
にいわゆる模範モデルとよばれる理想的な出力をだすモ
デルを用いてもよい。第２の発明はこの点に着目してな
されものである。

【００１５】引き続いて，第２の発明について説明す
る。図１０に示す如く，第２の発明の一実施例に係る焼
却炉制御方法についても焼却炉内の燃焼状態を示す燃焼
状態データＤ_i と，焼却炉の制御量Ｃ_i との入出力関係
を表す第１のモデルＭ１′設定しておき，燃焼状態デー
タＤ_i を繰り返し検出し，検出された燃焼状態データＤ
_i+1 が所望の値Ｄｍとなるように上記第１のモデルＭ
１′を用いて制御量Ｃ_i を繰り返し調整する点で従来例
と同様である。しかし，本実施例では上記のように制御
量Ｃ_i を繰り返し調整する際に_, 上記第1のモデルＭ
１′とは別に，制御量の目標値Ｃｍと燃焼状態データの
所望値Ｄｍとの入出力関係を表す第２のモデルＭ２′
（規範モデル）を予め設定しておくと共に，第１のモデ
ルＭ１′への制御量の指令値Ｃｃ（＝Ｃ_i ）を燃焼状態
データの検出値Ｄｄ（＝Ｄ_i ）と制御量の目標値Ｃｍと
の重み和にて表現しておき，制御量の指令値Ｃｃを第１
のモデルＭ１′に与えたときの第１のモデルＭ１′の出
力である燃焼状態データの検出値Ｄｄと第２のモデルＭ
２′の出力である燃焼状態データの所望の値Ｄｍとの偏
差ΔＤが小さくなるように上記重みＷを調整するように
構成されている点で従来例と異なる。なお図中，重み調
整は第１のモデルＭ１′の出力によりフィードバック制
御を行うコントローラＣ１に偏差ΔＤを適応機構Ｃ２を
介して伝えることにより実行される。以下，図１１を参
照して第２の発明の制御方法の基本原理について述べ
る。ここでは説明の便宜上，制御量Ｃ_i としてはごみ供
給速度ｕ（ｔ）を，燃焼状態データＤ_i としては炉出口
温度ｙ（ｔ）を考える。ごみ供給速度ｕ（ｔ）による炉
出口温度ｙ（ｔ）の制御を考えるにあたって，焼却炉の
数式モデル（第１のモデルに相当）を次式で表す。 ｙ（ｔ）＝ａｙ（ｔ）＋ｂｕ（ｔ） …（２６） 一方，規範モデル（第２のモデルに相当）を次式で与え
る。 ｙ_m （ｔ）＝ａ_m ｙ_m （ｔ）＋ｂ_m ｒ（ｔ） …（２７）

【００１６】ただし，上記（２６），（２７）式におい
て，ａ，ｂは未知の変動係数であり，ａ_m ，ｂ_m は既知
の係数である。またｙ_m （ｔ）は模範モデル出力，ｒ
（ｔ）はごみ供給速度の目標値（制御量の目標値に相
当）である。そして，焼却炉へのごみ供給速度ｕ（ｔ）
の設定式を次式で与える。 ｕ（ｔ）＝θ（ｔ）ｙ（ｔ）＋ｋ（ｔ）ｒ（ｔ） …（２８） ここに，θ（ｔ）とｋ（ｔ）とは調整パラメータ（重み
に相当）である。この時の制御システムと焼却炉との関
係を図１１に示す。上記（２８）式を上記（２６）式に
代入すると次式が得られる。 ｙ（ｔ）＝（ａ＋ｂθ（ｔ））ｙ（ｔ）＋ｂｋ（ｔ）ｒ（ｔ） …（２９） 調整パラメータθ（ｔ）とｋ（ｔ）とを調整規則にした
がって調整することにより，焼却炉の出力ｙ（ｔ）はモ
デル出力ｙ_m （ｔ）に追従する。次に，調整パラメータ
θ（ｔ）とｋ（ｔ）との調整規則について述べる。規範
モデルと焼却炉との出力の誤差方程式を求める。誤差ｅ
（偏差ΔＤ）を ｅ（ｔ）＝ｙ（ｔ）−ｙ_m （ｔ） …（３０） と定義すると， ｅ（ｔ）＝ａ_m ｅ（ｔ）＋ｂφ（ｔ）ｙ（ｔ）＋ｂψ（ｔ）ｒ（ｔ） ＝｛ｂ／（ｓ−ａ_m ）｝φ（ｔ）ｙ（ｔ）＋｛ｂ／（ｓ−ａ_m ）｝ψ （ｔ）ｒ（ｔ） …（３１） となる。但し， φ（ｔ）＝θ（ｔ）−（ａ_m −ａ）／ｂ ψ（ｔ）＝ｋ（ｔ）−ｂ_m ／ｂ である。そして，調整規則は， φ（ｔ）＝θ（ｔ）＝−αｓｇｎ（ｂ）ｅ（ｔ）ｙ
（ｔ） ψ（ｔ）＝ｋ（ｔ）＝−βｓｇｎ（ｂ）ｅ（ｔ）ｒ
（ｔ） とする。ただし，α，βは調整規則パラメータであり，
また，

【数１】 である。以下，第２の発明の実機への適用例について述
べる。図１２に，処理量１１０トン／日の焼却炉の適用
結果を示す。一点鎖線は第２の発明による制御をしない
場合の炉温出力であり，実線は制御時の炉温出力であ
る。尚，鎖線は規範モデル出力である。制御時には，モ
デル出力により追従していることが判る。このようにし
て焼却炉を理想的な出力状態へと容易にかつ確実に収束
させることができる。その結果，この第２の発明によっ
ても上記第１の発明と同様に高い信頼性と良好な制御と
を有する焼却炉制御方法を得ることができる。

【００１７】

【発明の効果】第１の発明に係る焼却炉制御方法は，上
記したように構成されているため，入力データを加工し
てモデルに含まれる未知のパラメータを集約することに
より，時々刻々変化するパラメータを精度よく捕えると
共に制御量間の相互の影響を考慮した信頼性の高いモデ
ル構築を行うことができる。また，この未知のパラメー
タを適応同定することにより演算誤差を考慮したパラメ
ータ推定が可能となり，上記モデル構築と相まって信頼
性の高い制御方法とすることができる。更に，制御対象
が流動床式焼却炉の場合には，燃焼状態データとして従
来の炉内温度に加えて例えば砂層温度をも検出し，制御
量として従来のごみ量等に加えて例えば２次空気流量及
び／又は温度をも用いることにより良好な制御性を得る
ことができる。その結果，高い信頼性と良好な制御性と
を有する焼却炉制御方法を得ることができる。また，第
２の発明では，焼却炉のモデル（第１のモデル）の他に
規範モデル（第２のモデル）用いることにより焼却炉を
理想的な出力状態へと容易にかつ確実に収束させること
ができる。その結果，この第２の発明によっても上記第
１の発明と同様に高い信頼性と良好な制御性とを有する
焼却炉制御方法を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 第１の発明の一実施例に係る焼却炉制御方法
の概略構成を示すブロック図。

【図２】 上記第１の発明による制御系全体を示すブロ
ック図。

【図３】 操作量が出力に陽に現れる場合を示す第１の
例図。

【図４】 第１の例図に示される場合について更にＫｒ
ｅｉｓｓｅｌｍｅｉｅｒ型の非最小化実現を適用した場
合を示す第２の例図。

【図５】 砂層温度について非最小化実現を適用した場
合を示す第３の例図。

【図６】 燃焼室温度について非最小化実現を適用した
場合を示す第４の例図。

【図７】 砂層温度について非最小化実現を適用した場
合を示す第５の例図。

【図８】 燃焼室温度について非最小化実現を適用した
場合を示す第６の例図。

【図９】 適応同定結果の一例を示す図。

【図１０】 第２の発明の一実施例に係る焼却炉制御方
法の概略構成を示すブロック図。

【図１１】 上記第２の発明による制御システムを示す
ブロック図。

【図１２】 上記制御システムを用いた制御結果を示す
図。

【図１３】 従来の焼却炉制御方法を適用した装置Ａの
一例における概略構成を示す模式図。

【符号の説明】

Ｍ…モデル Ｄ_i ，Ｄ_i+1 …燃焼状態データ Ｃ_i …制御量 Ｐ_i …未知のパラメータ Ｍ１′…第１のモデル Ｍ２′…第２のモデル Ｄｍ…燃焼状態データの所望の値 Ｄｄ…燃焼状態データの検出値 ΔＤ…偏差 Ｃｍ…制御量の目標値 Ｃｃ…制御量の指令値 Ｗ…重み

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 焼却炉内の燃焼状態を示す燃焼状態デー
   タと，該焼却炉の制御量との入出力関係を予めモデル化
   しておき，上記燃焼状態データを繰り返し検出し，上記
   検出された燃焼状態データが所望の値となるように上記
   モデルを用いて上記制御量を繰り返し調整することによ
   り上記焼却炉の燃焼状態を制御する焼却炉制御方法にお
   いて，上記のように制御量を繰り返し調整する際に，上
   記モデルの出力データである後に検出される燃焼状態デ
   ータを，入力データである先に検出された燃焼状態デー
   タと該先に検出された燃焼状態データに対応する制御量
   とのそれぞれの寄与分にラプラス変換を用いて分解し，
   それぞれに重みを付けることにより，上記モデルに含ま
   れる未知のパラメータを集約し，上記集約された未知の
   パラメータを適応同定手法を用いて推定してなることを
   特徴とする焼却炉制御方法。
2. 【請求項２】 上記焼却炉が流動床式焼却炉である場
   合，上記燃焼状態データとして炉内温度に加えて砂層温
   度をも用いる請求項１記載の焼却炉制御方法。
3. 【請求項３】 上記焼却炉が流動床式焼却炉である場
   合，上記制御量として被焼却物の供給量，１次空気の供
   給量及び／又は温度に加えて，２次空気の供給量及び／
   又は温度をも用いる請求項１又は２記載の焼却炉制御方
   法。
4. 【請求項４】 焼却炉内の燃焼状態を示す燃焼状態デー
   タと，該焼却炉の制御量との入出力関係を表す第１のモ
   デルを予め設定しておき，上記燃焼状態データを繰り返
   し検出し，上記検出された燃焼状態データが所望の値と
   なるように上記第１のモデルを用いて上記制御量を繰り
   返し調整することにより上記焼却炉の燃焼状態を制御す
   る焼却炉制御方法において，上記第１のモデルとは別
   に，上記制御量の目標値と上記燃焼状態データの所望の
   値との入出力関係を表す第２のモデルを予め設定してお
   くと共に，上記第１のモデルへの制御量の指令値を上記
   燃焼状態データの検出値と上記制御量の目標値との重み
   和にて表現しておき，上記制御量の指令値を上記第１の
   モデルに与えたときの上記第１のモデルの出力である燃
   焼状態データの検出値と上記第２のモデルの出力である
   燃焼状態データの所望の値との偏差が小さくなるように
   上記重みを調整してなることを特徴とする焼却炉制御方
   法。