JPH0822305A - Process controller - Google Patents
Process controllerInfo
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- JPH0822305A JPH0822305A JP15567294A JP15567294A JPH0822305A JP H0822305 A JPH0822305 A JP H0822305A JP 15567294 A JP15567294 A JP 15567294A JP 15567294 A JP15567294 A JP 15567294A JP H0822305 A JPH0822305 A JP H0822305A
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- control
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- Feedback Control In General (AREA)
- Control By Computers (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、石油,化学,鉄鋼など
のプロセス制御に用いられるシステム解析機能付ディジ
タル制御装置に関し、特に、モデリングやシステム同定
などのシステム解析にかかる膨大な演算時間がリアルタ
イム制御演算に影響を与えないようにしたプロセス制御
装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a digital controller with a system analysis function used for process control of petroleum, chemicals, steel, etc., and in particular, a huge amount of calculation time required for system analysis such as modeling and system identification in real time. The present invention relates to a process control device that does not affect control calculation.
【0002】[0002]
【従来の技術】プロセス制御分野における制御システム
の高度化,多様化の要求に応えるため、プロセス制御シ
ステムにも大規模化,複雑化が進み、極めが細かく正確
なプロセス制御が必要となってきている。そのため、近
年プロセス制御システムにおいてプロセス制御を行いな
がらプロセスのモデリングやシステム同定を行ってプロ
セスの動特性の変化にも追従し予測制御や適応制御など
の最適化制御演算ができるディジタル制御装置が出現し
ている。2. Description of the Related Art In order to meet the demands for sophistication and diversification of control systems in the field of process control, process control systems have become larger and more complex, and extremely precise and accurate process control is required. There is. Therefore, in recent years, a digital control device has emerged that can perform process control and process identification in a process control system while performing process modeling and system identification to follow changes in process dynamic characteristics and perform predictive control, adaptive control, and other optimizing control calculations. ing.
【0003】従来技術にあっては、一定周期(数百ms
〜数sec)内でプロセスの制御量や目標値をサンプリ
ングし、ディジタル制御装置内の制御演算用CPUシス
テムがこれらの信号値をもとに制御演算を行いつつ、同
じ制御演算用CPUシステムで制御演算部の制御変数を
最適化させていた。この背景には、マイクロプロセッサ
の処理能力の向上があり、制御装置はそれに伴い制御演
算が高速で処理できるようになり、制御演算以外の処理
が可能になったことがある。しかし、モデリングやシス
テム同定を適用した最適化制御演算の導入が進んだ。こ
れらのモデリングやシステム同定の多くは、プラントの
数式モデルを構築する方式である。そのため、数式モデ
ル作成段階で、次数の大きな行列演算を解く手順があ
り、膨大な計算量となり、時には制御演算に制約をあた
えてしまうことがある。ディジタル制御装置は最適化制
御技術の処理を終了させなければならない制約がある。
この制約を満足する程度のコンパクトな最適化制御アル
ゴリズムの場合、従来方式で支障はないが、モデリング
やシステム同定を高性能に仕上げなければならないとき
は、サンプリング周期内で処理終了しない場合が起こ
る。このような時制御システム設計者は、サンプリング
周期を延ばすか、最適化制御演算を数サンプリング周期
に渡って分割処理させることを試みる。しかし、前者の
方式は応答速度の速い流量プロセスに対する制御が良好
に行えなくなるため注意が必要である。また、後者の場
合、分割処理を行わせるため計算アルゴリズムが複雑に
なる。また、最適化制御を行う部分だけを1台のディジ
タル制御装置として設けてシステム化することもある
が、据付スペースやコストの面でデメリットとなる。In the prior art, a fixed period (several hundred ms)
Within a few seconds), the process control amount and target value are sampled, and the control calculation CPU system in the digital control device performs control calculation based on these signal values, while controlling with the same control calculation CPU system. The control variables of the arithmetic unit were optimized. Behind this, there is an improvement in the processing capacity of the microprocessor, and the control device has been able to process control operations at high speeds accordingly, and processing other than control operations has become possible. However, the introduction of optimization control operations applying modeling and system identification has advanced. Most of these modeling and system identification are methods for constructing a mathematical model of a plant. Therefore, there is a procedure for solving a matrix operation with a large degree at the mathematical model creating stage, resulting in a huge amount of calculation and sometimes giving a restriction to the control calculation. There is a constraint that the digital controller has to finish the process of the optimized control technique.
In the case of a compact optimization control algorithm that satisfies this constraint, there is no problem with the conventional method, but when modeling and system identification must be finished with high performance, the processing may not end within the sampling period. In such a case, the control system designer tries to extend the sampling period or divide the optimization control operation into several sampling periods. However, the former method requires careful attention because it cannot control the flow rate process with high response speed well. In the latter case, the calculation algorithm is complicated because the division processing is performed. Also, only a part for performing the optimization control may be provided as one digital control device for systemization, but this is disadvantageous in terms of installation space and cost.
【0004】[0004]
【発明が解決しようとする課題】従来の方式は、最適化
制御演算と制御演算を組み合わせてアプリケーションの
構築しているため、最適化制御演算の処理時間が制御演
算のサンプリング周期に制限されるという問題が生ず
る。この問題は前述のように様々な工夫を施せば回避は
できる。しかし、制御システム設計者にとってたいへん
煩わしいものであったり、トータルシステムとしてコス
ト高になる。In the conventional method, since the application is constructed by combining the optimization control calculation and the control calculation, the processing time of the optimization control calculation is limited to the sampling cycle of the control calculation. A problem arises. This problem can be avoided if various measures are taken as described above. However, it is very troublesome for the control system designer, and the total system cost becomes high.
【0005】最適化制御演算アルゴリズムの構築段階で
はモデリングやシステム同定アルゴリズムの選択が試行
錯誤的に行われることがある。モデリングやシステム同
定アルゴリズムには、最小二乗法,最ゆう推定法,確率
近似法などの多種多様のアルゴリズムが提案されてお
り、プロセスの特性に合わせて混合されて使われること
もある。従って、モデリングやシステム同定アルゴリズ
ムは、ユーザーが自由に変更しやすいように高級言語
(C言語,BASIC言語など)によって記述できれば
便利である。一方リアルタイム制御アプリケーションの
制御演算部分は、従来の制御装置で実施されているよう
に制御ブロックや演算ブロックなどのサブルーチン形式
になっており、これらのブロックを組み合わせて制御演
算プログラムがされる。一度構築した制御演算プログラ
ムは、変更されることが少なく明瞭であるためソフトウ
ェアの品質は高いのに対し、モデリングやシステム同定
プログラムはソフトウェア作成をユーザーに開放して自
由に作成させているためソフトウェアの品質が低くなる
傾向がある。At the stage of constructing an optimization control calculation algorithm, modeling and selection of a system identification algorithm may be performed by trial and error. Various types of algorithms such as the least squares method, the maximum likelihood estimation method, and the stochastic approximation method have been proposed as modeling and system identification algorithms, and they may be mixed and used according to the characteristics of the process. Therefore, it is convenient if the modeling and system identification algorithms can be described in a high-level language (C language, BASIC language, etc.) so that the user can freely change them. On the other hand, the control calculation part of the real-time control application is in the form of a subroutine such as a control block and a calculation block as is implemented in a conventional control device, and a control calculation program is made by combining these blocks. Once the control calculation program is constructed, the quality of the software is high because it is rarely changed and it is clear, whereas the modeling and system identification programs open the software to users and let them create it freely. Quality tends to be low.
【0006】本発明の目的は、ユーザーがリアルタイム
制御アプリケーションへの影響を意識せずに膨大な計算
量のモデリングやシステム同定アルゴリズムを自由に組
み込め、その上リアルタイム制御アプリケーションと、
モデリングやシステム同定を含んだ最適化制御演算を並
列に動作させることによってリアルタイム制御アプリケ
ーションを実行する制御演算用CPUシステムの負荷を
軽減することである。さらに、本発明の目的には、試行
錯誤的に構築される最適化制御演算プログラムを制御演
算実行中にも作成できるようにし、アプリケーション作
成時間の短縮を図ることもある。An object of the present invention is to allow a user to freely incorporate a huge amount of calculation modeling or system identification algorithm without being aware of the influence on the real-time control application.
This is to reduce the load on the CPU system for control calculation for executing the real-time control application by operating the optimization control calculations including modeling and system identification in parallel. Further, an object of the present invention is to allow an optimized control calculation program constructed by trial and error to be created even during execution of control calculation, thereby shortening the application creation time.
【0007】[0007]
【課題を解決するための手段】制御演算用CPUシステ
ムは、外部のセンサやアクチュエータなどからプロセス
量を一定周期で入力し、ディジタル制御装置が目指す目
標値に近づくように制御演算を行い、操作量を決定し、
その結果を外部に毎周期出力している。プロセス量,操
作量,目標値などの状態変数からプロセスの動特性を知
ることが出来るため、これらの状態変数を双方向メモリ
に格納し、システム解析用CPUシステムに渡す。シス
テム解析用CPUシステムは、モデリングやシステム同
定を行いプロセスの動特性を求める。プロセス動特性を
特徴づけるモデリングができれば、プロセスの変化動向
の予測や解析ができ、それに基づいて制御演算の最適制
御変数を求めることが出来る。求まった制御変数を双方
向メモリに格納することによって制御演算用CPUシス
テムで最適制御変数を制御演算に反映することができ
る。双方向メモリから変数情報を取り出すタイミングを
とるため、双方向メモリにイベント変数を用意する。送
り手側の条件が整ったときイベント変数を真にし、受け
手側に変数情報を取り出してもよいことを知らせる。受
け手側は、情報を取り出した後にイベント変数をクリア
する。A CPU system for control calculation inputs a process amount from an external sensor or actuator in a constant cycle, performs a control calculation so as to approach a target value aimed by a digital control device, and operates a manipulated variable. Decide
The result is output to the outside every cycle. Since the dynamic characteristics of the process can be known from the state variables such as the process amount, manipulated variable and target value, these state variables are stored in the bidirectional memory and passed to the system analysis CPU system. The system analysis CPU system performs modeling and system identification to obtain the dynamic characteristics of the process. If modeling that characterizes the process dynamics can be performed, it is possible to predict and analyze the change trend of the process, and to find the optimum control variable for the control calculation based on it. By storing the obtained control variable in the bidirectional memory, the optimum control variable can be reflected in the control calculation in the control calculation CPU system. Event variables are prepared in the bidirectional memory so that the variable information can be fetched from the bidirectional memory. When the conditions on the sender side are satisfied, the event variable is set to true and the receiver side is notified that the variable information may be retrieved. The receiving side clears the event variable after extracting the information.
【0008】以上に述べた手段をディジタル制御装置に
具備することにより、リアルタイム制御演算と最適化制
御演算の並列処理を可能にした。By equipping the digital controller with the means described above, real-time control calculation and optimization control calculation can be performed in parallel.
【0009】[0009]
【作用】本発明により膨大な計算が必要なモデリングや
システム同定プログラムがシステム解析用CPUシステ
ムのメモリ容量が許す限り組み込めるようになり、制御
演算用CPUシステムには影響を与えない。システム解
析用CPUシステムは、制御演算用CPUシステムに対
し、制御変数だけを伝達するため、制御変数を制御演算
用CPUシステムに渡す条件となるイベント変数をアク
ティブにしたり、制御変数を変えない限り、システム解
析用CPUシステムが動作しなくてもリアルタイム制御
演算には影響を及ぼさない。したがって、システム解析
用CPUシステムの動作プログラムがリアルタイム制御
中でも自由に変更することができる。また、最適化制御
演算は、ユーザーによって自由にプログラム内容が変更
できるためにメモリ領域破壊やプログラムループや数値
エリアのオーバフローなどが発生しやすいが、制御演算
を行う制御演算用CPUシステムと独立しているので、
これらのソフト異常で制御動作に対する悪影響を最小限
に抑えることが可能となる。According to the present invention, a modeling or system identification program requiring enormous calculation can be incorporated as long as the memory capacity of the system analysis CPU system allows, and does not affect the control calculation CPU system. Since the system analysis CPU system transmits only control variables to the control calculation CPU system, unless an event variable that becomes a condition for passing the control variable to the control calculation CPU system is activated or the control variable is changed, Even if the system analysis CPU system does not operate, it does not affect the real-time control calculation. Therefore, the operation program of the system analysis CPU system can be freely changed even during real-time control. In addition, since the optimized control operation can change the program contents freely by the user, memory area destruction and program loops and numerical area overflows are likely to occur, but it is independent of the control operation CPU system that performs the control operation. Because
It is possible to minimize adverse effects on the control operation due to these soft abnormalities.
【0010】[0010]
【実施例】以下、図面を参照し本発明の実施例を詳細に
説明する。Embodiments of the present invention will now be described in detail with reference to the drawings.
【0011】図1は本発明に係るディジタル制御装置の
構成ブロックである。本図において制御演算用CPUシ
ステム16は、制御演算プロセッサのバスにA/D変換
部11,D/A変換部10,ディジタル入力部12,デ
ィジタル出力部13,周期タイマー部8,リアルタイム
制御用メモリ部3,4,双方向メモリ7,表示器制御部
14,キー入力制御部15が接続されている。また、シ
ステム解析用CPUシステム17は、システム解析プロ
セッサ2のバスに周期タイマー部9,システム解析用メ
モリ部5,6,双方向メモリ7が接続されている。FIG. 1 is a block diagram of a digital controller according to the present invention. In the figure, the control calculation CPU system 16 includes an A / D conversion unit 11, a D / A conversion unit 10, a digital input unit 12, a digital output unit 13, a cycle timer unit 8, a real-time control memory on a bus of the control calculation processor. The parts 3, 4, the bidirectional memory 7, the display controller 14, and the key input controller 15 are connected. Further, in the system analysis CPU system 17, the cycle timer unit 9, the system analysis memory units 5, 6, and the bidirectional memory 7 are connected to the bus of the system analysis processor 2.
【0012】リアルタイム制御用メモリ部3,4には、
リアルタイム制御用アプリケーションが記憶され、制御
演算プロセッサ1がこのアプリケーションを解読してプ
ロセス制御動作を行う。プロセスにあるセンサやアクチ
ュエータから取り込んだアナログ量は、A/D変換部1
1を経由してディジタル量に変換され、プロセスからの
ディジタル信号はそのままディジタル入力部12を経由
し制御演算用CPUシステムに取り込まれる。これらデ
ィジタル量は、周期タイマー部8に制御され一定周期で
サンプリングされる。ここでは、プロセスから入手した
アナログ量を制御量(PV)と呼ぶ。キー入力制御部1
5は、設定値(SV)などを取り込む。制御演算用CP
Uシステムは、設定値(SV)や制御量(PV)をもと
に制御演算を行い操作量(MV)を導出する。求まった
操作量は、D/A変換器10でアナログ量に変換されア
クチュエータなどに周期的に出力される。設定値,制御
量,操作量は表示器制御部14を介してディスプレイや
バーグラフ表示灯で表示する。The real-time control memory units 3 and 4 include
A real-time control application is stored, and the control arithmetic processor 1 decodes this application to perform a process control operation. The analog amount taken from the sensor or actuator in the process is converted into the A / D conversion unit 1
The signal is converted into a digital quantity via 1 and the digital signal from the process is directly taken into the control calculation CPU system via the digital input section 12. These digital quantities are controlled by the cycle timer unit 8 and sampled at a constant cycle. Here, the analog quantity obtained from the process is called a control quantity (PV). Key input control unit 1
Reference numeral 5 captures a set value (SV) and the like. CP for control calculation
The U system derives an operation amount (MV) by performing a control calculation based on the set value (SV) and the control amount (PV). The calculated operation amount is converted into an analog amount by the D / A converter 10 and periodically output to an actuator or the like. The set value, controlled variable, and manipulated variable are displayed on the display or bar graph indicator via the indicator control unit 14.
【0013】従来のディジタル制御装置は、制御演算C
PUシステムがリアルタイム制御用アプリケーションの
一部として最適化制御演算となる適応演算機能が備わっ
ていて、図2に示す構成でプロセス制御を実施してい
た。従って、適応演算部18は、リアルタイム制御用メ
モリ部3に記憶されるため、適応演算アルゴリズムを変
更するときは、制御演算を停止させなければならなかっ
た。The conventional digital control device has a control calculation C
The PU system has an adaptive calculation function that is an optimization control calculation as a part of the real-time control application, and the process control is performed with the configuration shown in FIG. Therefore, since the adaptive calculation unit 18 is stored in the real-time control memory unit 3, the control calculation must be stopped when changing the adaptive calculation algorithm.
【0014】本発明では、この適応演算部で行っている
最適化制御演算を図1に示すシステム解析用CPUシス
テム17に割り当てる。システム解析用CPUシステム
は、システム解析用メモリ部5,6に記憶された最適化
制御演算を双方向メモリ7から受け取った状態変数をも
とに行い、その演算結果を双方向メモリ7に戻す。周期
タイマー部9は、双方向メモリから状態変数を取り出し
たり、演算結果を双方向メモリに格納するタイミングを
つかさどる。In the present invention, the optimization control calculation performed by this adaptive calculation unit is assigned to the system analysis CPU system 17 shown in FIG. The system analysis CPU system performs the optimization control operation stored in the system analysis memory units 5 and 6 based on the state variable received from the bidirectional memory 7, and returns the operation result to the bidirectional memory 7. The cycle timer unit 9 controls the timing of taking out a state variable from the bidirectional memory and storing the calculation result in the bidirectional memory.
【0015】リアルタイム制御用アプリケーションに
は、制御演算の他にアラーム監視やディジタル入出力処
理,通信制御などがあるが、そのなかの制御演算は、プ
ロセス特性やシステム構成に合わせて決まる。制御演算
は、プロセス制御システムを構築するシステムエンジニ
アなどにより作成される。そのためプログラミングしや
すいように、図3右図に示すような制御演算ブロックの
組み合わせで簡単に組めるようになっており、この図を
機能接続図と呼んでいる。機能接続図は、図3左図のよ
うな簡易言語形式で書き表せる。例えば、図3左図の機
能接続プログラムの4行目は、PID演算を呼び出すサ
ブルーチンになっていて、PID演算を詳細に組み込ま
なくても済む。このプログラムの場合、プロセスの制御
量がAI1に格納されており、キー入力制御部15から
取り込んだ目標値SVと合わせてPID演算ブロックに
送り込まれ、その結果を操作量MVとしてAO1に出力
している。5行目の“OPT CTL01 P,I,
D”は、PID演算ブロックCTL01の制御変数P,
I,Dを双方向メモリから取り出してPID演算ブロッ
クCTL01の制御パラメータに設定する記述文であ
る。1行目と2行目は、双方向メモリに格納する変数を
宣言する宣言文で、DL(データリード)は、双方向メ
モリから2バイトの制御変数P,I,Dを取り出すため
の領域を確保する。DS(データセーブ)は、2バイト
の状態変数AI1,SV,AO1を双方向メモリに書き
込む。各変数は、転送時間が記述されていないため、制
御演算用CPUシステムの制御周期で毎周期双方向メモ
リにAI1,SV,AO1を書き込み、毎周期双方向メ
モリからP,I,D変数を取り出しPID演算ブロック
CTL01に反映させる。ここで指定時間間隔tごとに
双方向メモリとアクセスしたいときは、時間変数を状態
変数に付けておけばよい。つまり、AI1(t),SV
(t),AO1(t)と書けば時間間隔tで双方向メモリ
とアクセスすることになる。また、ある起動条件が成立
したら双方向メモリより制御変数を取り出したいとき
は、P(s),I(s),D(s)とする。ここでsは
イベント変数でsが真のとき取り込みができ、sが偽の
ときは双方向メモリから取り込みを行わない。イベント
変数を使うときは、状態変数や制御変数と同じように宣
言文をつかって双方向メモリに記憶エリアを確保してお
かなければならない。The real-time control application includes alarm monitoring, digital input / output processing, communication control, etc. in addition to control calculation, and the control calculation among them is determined according to the process characteristics and system configuration. The control calculation is created by a system engineer who constructs the process control system. Therefore, for easy programming, the control operation blocks can be easily assembled by the combination shown in the right diagram of FIG. 3, and this diagram is called a functional connection diagram. The functional connection diagram can be written in a simple language format as shown on the left side of FIG. For example, the fourth line of the function connection program in the left diagram of FIG. 3 is a subroutine for calling the PID operation, and it is not necessary to incorporate the PID operation in detail. In the case of this program, the control amount of the process is stored in AI1, is sent to the PID operation block together with the target value SV fetched from the key input control unit 15, and the result is output to AO1 as the manipulated variable MV. There is. The fifth line, "OPT CTL01 P, I,
D ″ is a control variable P of the PID operation block CTL01,
It is a descriptive statement for fetching I and D from the bidirectional memory and setting them in the control parameters of the PID operation block CTL01. The first and second lines are declaration statements that declare the variables to be stored in the bidirectional memory, and DL (data read) is an area for taking out the 2-byte control variables P, I, and D from the bidirectional memory. Secure. DS (data save) writes 2-byte state variables AI1, SV, AO1 in the bidirectional memory. Since the transfer time is not described for each variable, AI1, SV, AO1 are written to the bidirectional memory every cycle at the control cycle of the control calculation CPU system, and the P, I, and D variables are taken out from the bidirectional memory every cycle. It is reflected in the PID calculation block CTL01. If it is desired to access the bidirectional memory at every specified time interval t, a time variable may be attached to the state variable. That is, AI1 (t), SV
If (t) and AO1 (t) are written, the bidirectional memory is accessed at time interval t. Further, when it is desired to take out the control variable from the bidirectional memory when a certain start condition is satisfied, P (s), I (s) and D (s) are set. Here, s is an event variable and can be taken in when s is true, and is not taken from the bidirectional memory when s is false. When using an event variable, you must reserve a storage area in the bidirectional memory by using a declaration statement like a state variable or control variable.
【0016】機能接続プログラムは、機能接続プロクラ
マーと呼ぶ装置でプログラムを行う。プログラム終了
後、制御演算用CPUシステムのリアルタイム制御用メ
モリ部3,4にマシン語形式で書き込む。このとき図4
に示すデータ定義表をファイルとして作成する。システ
ム解析用CPUシステムで動作させる最適化制御演算プ
ログラムにこのデータ定義表ファイルをインクルードす
ることにより、双方向メモリ上で変数のコネクションが
可能となる。データ定義表には、変数名とその変数がア
スキーなのか16進整数なのかなどを識別する型とその
変数がどこの双方向メモリに格納されているかを示すア
ドレスが記述されている。アドレスが示す先の領域の先
頭にはハンドシェークコード(HCODE)が1バイト
あり、その次のアドレスに型で指定された分のデータが
入る領域が確保される。HCODEは、データを書き込
んだとき、書き手側で1を自動設定し、読み手側でデー
タを読んだとき0クリアする。HCODEが0クリアさ
れなければ、書き手側で再書き込みできないようにして
おく。図5は、この一連のハンドシェークがはたらき、
イベント変数sswのもとで制御変数PAsetに最適
制御変数PAoptが置き換えられる様子をフローチャ
ートで示したものである。The function connection program is executed by a device called a function connection proclaimer. After the program is finished, it is written in the real-time control memory units 3 and 4 of the control calculation CPU system in the machine language format. At this time
Create the data definition table shown in as a file. By including this data definition table file in the optimization control calculation program operated by the system analysis CPU system, it becomes possible to connect variables on the bidirectional memory. The data definition table describes a variable name, a type for identifying whether the variable is ASCII or a hexadecimal integer, and an address indicating in which bidirectional memory the variable is stored. A handshake code (HCODE) is 1 byte at the beginning of the area indicated by the address, and an area for storing data specified by the type is secured at the next address. The HCODE automatically sets 1 on the writer side when writing data, and clears 0 when the reader side reads data. If HCODE is not cleared to 0, the writer cannot rewrite. Figure 5 shows how this series of handshakes work,
It is a flowchart showing how the optimum control variable PAopt is replaced with the control variable PAset under the event variable ssw.
【0017】以上述べたように、図1に示すシステム構
造をディジタル制御装置に用意すれば、入力処理,出力
処理,制御演算処理を行いながら最適化制御演算も行え
るようになり、図6に示すように従来方式に比べ制御演
算用CPUシステムの負荷が軽減できる。As described above, when the system structure shown in FIG. 1 is prepared for the digital controller, the optimized control operation can be performed while performing the input processing, the output processing, and the control operation processing, as shown in FIG. As described above, the load on the control calculation CPU system can be reduced as compared with the conventional method.
【0018】[0018]
【発明の効果】本発明によれば、膨大な計算量になるモ
デリングやシステム同定に対する処理能力が上がるだけ
でなく、制御演算の負荷も軽減させられる。高級言語に
よるモデリングやシステム同定アルゴリズムの作成がで
き、ユーザーにも容易に最適化制御機能の構築ができる
ため、システム解析や予測制御,適応制御の導入がしや
すくなる。また、リアルタイム制御中にモデリングやシ
ステム同定を使った最適化制御機能の変更が行えるた
め、アプリケーション作成時間も短縮でき、ソフト作成
工数が減る。According to the present invention, not only the processing capacity for modeling and system identification, which requires a huge amount of calculation, is increased, but also the control calculation load is reduced. High-level language modeling and system identification algorithms can be created, and users can easily build optimization control functions, making it easy to introduce system analysis, predictive control, and adaptive control. Also, since the optimization control function using modeling and system identification can be changed during real-time control, application creation time can be shortened and software creation man-hours can be reduced.
【図1】本発明の一実施例を示す構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram showing an embodiment of the present invention.
【図2】ディジタル制御装置内の状態変数の流れを説明
する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a flow of state variables in the digital control device.
【図3】機能接続プログラム例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of a function connection program.
【図4】双方向メモリ内の変数領域確保の説明図であ
る。FIG. 4 is an explanatory diagram of securing a variable area in a bidirectional memory.
【図5】ハンドシェーク動作の一例を示すフローチャー
トである。FIG. 5 is a flowchart showing an example of a handshake operation.
【図6】従来方式と本方式の違いを示すタイムチャート
である。FIG. 6 is a time chart showing the difference between the conventional method and the present method.
1…制御演算プロセッサ、2…システム解析プロセッ
サ、3,4…リアルタイム制御用メモリ部、5,6…シ
ステム解析用メモリ部、7…双方向メモリ、8,9…周
期タイマー部、10…D/A変換部、11…A/D変換
部、12…ディジタル入力部、13…ディジタル出力
部、14…表示器制御部、15…キー入力制御部、16
…制御演算用CPUシステム、17…システム解析用C
PUシステム、18…適応演算部、19…制御演算部、
20…プロセス、21…ディジタル制御装置。1 ... Control operation processor, 2 ... System analysis processor, 3, 4 ... Real-time control memory section, 5, 6 ... System analysis memory section, 7 ... Bidirectional memory, 8, 9 ... Period timer section, 10 ... D / A conversion section, 11 ... A / D conversion section, 12 ... Digital input section, 13 ... Digital output section, 14 ... Display control section, 15 ... Key input control section, 16
... CPU system for control calculation, 17 ... C for system analysis
PU system, 18 ... Adaptive computing unit, 19 ... Control computing unit,
20 ... Process, 21 ... Digital control device.
Claims (2)
あって、一定周期ごとにプロセスの制御量や目標値を取
り込んで定値制御やカスケード制御などの制御演算を行
いプラントへの操作量を決定したり、プラントの監視を
行ったりするリアルタイム制御用アプリケーションを動
作させる制御演算用CPUシステムと、プロセスの測定
値や前記制御演算用CPUシステムで計算した結果から
プロセスのモデリングやシステム同定を行い最適化制御
演算をするシステム解析用CPUシステムと、これら両
方のCPUシステム間に接続されて情報を交信させ、か
つCPUシステムが独立に動作することを可能にする双
方向メモリとからなり、前記双方向メモリ内には、目標
値やプロセスの制御量を含んだ状態変数,制御演算に使
用する制御変数,前記システム間の情報の受取タイミン
グをとるイベント変数が格納されて、前記システム解析
用CPUシステムが状態変数から解析した結果から前記
制御演算用CPUシステムで動作している制御演算の制
御変数を導く動作と制御演算動作が並行して行えること
を特徴とするプロセス制御装置。1. A digital control device for performing process control, wherein a process control amount and a target value are fetched at regular intervals and control calculations such as constant value control and cascade control are performed to determine an operation amount to a plant. , A control calculation CPU system that operates a real-time control application that monitors a plant, and a process calculation and system identification from the process measurement value and the result calculated by the control calculation CPU system, and an optimized control calculation And a bidirectional memory connected between both CPU systems for communicating information and allowing the CPU systems to operate independently. Is a state variable that contains the target value or process control amount, a control variable used for control calculation, An operation in which an event variable for timing of receiving information between the systems is stored, and a control variable of a control calculation operating in the control calculation CPU system is derived from a result analyzed by the system analysis CPU system from a state variable. And the process control operation can be performed in parallel.
ェークコードを具備することにより、前記制御演算用C
PUシステムと前記システム解析用CPUシステム間で
複数の状態変数を一括して相手のシステムに渡すことを
可能にしたことを特徴とする請求項1記載のプロセス制
御装置。2. A C for control operation is provided by providing a handshake code for each variable of the bidirectional memory.
2. The process control device according to claim 1, wherein a plurality of state variables can be collectively passed to a partner system between a PU system and the system analysis CPU system.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP15567294A JPH0822305A (en) | 1994-07-07 | 1994-07-07 | Process controller |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP15567294A JPH0822305A (en) | 1994-07-07 | 1994-07-07 | Process controller |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0822305A true JPH0822305A (en) | 1996-01-23 |
Family
ID=15611064
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP15567294A Pending JPH0822305A (en) | 1994-07-07 | 1994-07-07 | Process controller |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0822305A (en) |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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- 1994-07-07 JP JP15567294A patent/JPH0822305A/en active Pending
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