JPH10210656A

JPH10210656A - 制御対象の状態表示装置

Info

Publication number: JPH10210656A
Application number: JP2716197A
Authority: JP
Inventors: Masahiro Shikayama; 昌宏鹿山; Koichi Doi; 幸一土井; Shohei Fukuoka; 昇平福岡; Yoichi Sugita; 洋一杉田; Yasuo Morooka; 泰男諸岡
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1997-01-27
Filing date: 1997-01-27
Publication date: 1998-08-07

Abstract

(57)【要約】【課題】限られたセンサからの状態量の情報を利用
し、制御対象の状態を実際に則し、かつ、制御対象全体
の状態量を図形表示すると共に、状態表示の高精度化を
図り、また、センサ故障等の情報を可視化することにあ
る。【解決手段】制御対象の挙動を模擬した制御対象モデ
ル１０３と、制御対象モデルを用いて制御対象の推定状
態量を算出して出力する状態量算出手段１０４と、状態
量算出手段の出力を格納するデータベース１０４と、状
態量算出手段の出力と直接計測された制御対象の状態量
を合成する合成情報手段１０５と、情報合成手段の出力
を格納するデータベース１０６と、データベース１０６
の内容を表示する表示内容出力手段１０７を備え、表示
手段１１０に制御対象の推定状態量を可視化すると共
に、可視化した推定状態量１１５に直接計測された制御
対象の状態量１１１〜１１４を重畳して図形表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、鉄鋼、電力、一般
産業等の制御システムを対象とし、特に、制御対象の状
態をグラフィカルに表示する制御対象の状態表示装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】制御対象の状態をディスプレイに表示し
て、ユーザに対してグラフィカルに報知する従来技術と
しては、「情報処理」第３３巻第１１号”ユーザインタ
フェース管理システムの制御システムへの適用”に記載
のように、テレビカメラによって撮影した制御対象の映
像をワークステーションやパソコンに表示する手法があ
る。また、電気学会「産業計測制御研究会」IIＣ−９０
−１２に記載のように、制御対象に高密度にセンサを備
え、これらから取り込んだ値を直接表示することによっ
て制御対象の状態を視覚的に表示する手法がある。さら
に、電気学会「金属産業研究会」ＭＩＤ−９６−２０に
一例が記載されているように、制御対象の状態量をこれ
を模擬した制御対象モデルに基づいて数値計算し、ユー
ザの入力に応じてディスプレイに表示する手法がある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術には、以
下の問題点があった。「情報処理」第３３巻第１１号の
手法は、表示可能な部位はカメラが設置されている箇所
に限られるため、制御対象の裏側や、カメラの取付けが
物理的に不可能な部位の表示ができない。また、光線や
周囲の輝度、カメラの分解能の影響等により画質が低下
する。さらに、画像を見て判断できる以上の情報を得る
ことに配慮がされていないため、映像情報の一部の状態
量がセンサにより直接検出可能であっても、これと画像
を直接融合して表示すること、例えば制御精度の低下等
の厳密な情報をユーザに報知することはできなかった。
また、電気学会「産業計測制御研究会」IIＣ−９０−１
２の手法では、センサを多数備えるのが可能な用途に適
用が限定されること、多数のセンサの購入やメンテナン
スに多大なコストが必要となること、さらにセンサが故
障すると、その部分の情報が欠落することが問題であっ
た。電気学会「金属産業研究会」ＭＩＤ−９６−２０に
記載の手法には、モデルの制御対象に対する誤差が表示
の誤差に直接対応するため、モデルに誤差があると、表
示の信頼性が低下する問題があった。また、モデルが算
出した値を制御対象から実際に検出した値と表示上で対
比し、モデル誤差を直感的に把握することには配慮され
ていない。

【０００４】本発明の課題は、限られたセンサから検出
された状態量の情報を利用し、制御対象の状態を実際に
則し、かつ、制御対象の全体の状態量を図形表示すると
共に、状態表示の高精度化を図り、また、モデル誤差及
びセンサ故障の情報を可視化するに好適な制御対象の状
態表示装置を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記課題は、制御対象モ
デルとこれを用いて制御対象の状態量を推定する状態量
算出手段を備え、センサから検出した制御対象の状態量
と状態量算出手段が出力した推定状態量を合成してグラ
フィックに表示することにより、解決される。すなわ
ち、状態量の検出値を制御モデルを用いて算出した推定
状態量で補間することにより、検出値のみの断片的な表
示でなく、制御対象全体を模式的に表示することができ
る。また、上記課題は、制御モデルを用いて算出した推
定状態量と検出した状態量の偏差が一定値以下になるよ
うに、制御対象モデルをチューニングするモデルチュー
ナを備えることにより、解決される。これにより、制御
対象の状態表示を誤差が少なく、高精度化することがで
きる。また、上記課題は、センサから検出した制御対象
の状態量と制御モデルを用いて算出した推定状態量を独
立して図形表示し、さらに必要に応じてモデル誤差の大
きさやセンサ故障を報知する手段を設けることにより、
解決される。これにより、モデル誤差やセンサの出力精
度、センサ故障等を両者の対比により明らかにする情報
を可視化することができる。

【０００６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面に
したがって詳細に説明する。図１、本発明の第１の実施
形態による制御対象の状態表示装置の構成を示す。制御
対象の状態表示装置１０は、制御手段１００と表示手段
１１０から構成し、制御手段１００は、入出力装置（Ｉ
／Ｏ）１３０、ネットワーク１２０を介して制御対象１
４０の状態量を取り込み、表示手段１１０に制御対象１
４０の状態量を図形表示する。制御手段１００は、ネッ
トワーク１２０から取り込んだデータを受信する通信Ｉ
／Ｆ１０１、通信Ｉ／Ｆ１０１を介して得た制御対象の
情報を入力し、制御対象モデル１０３を用いて制御対象
の状態量を算出し、算出結果を出力して推定状態量デー
タベース１０４を構築する状態量算出手段１０２、通信
Ｉ／Ｆ１０１を介して得た制御対象の情報と推定状態量
データベース１０４を合成し、合成状態量データベース
１０６を構築する情報合成手段１０５、合成状態量デー
タベース１０６の内容を表示手段１１０に出力する表示
内容出力手段１０７から構成する。一方、制御対象１４
０として本実施形態では、図示のように多数設けられた
ロール１４２で圧延鋼板１４１を圧延し、徐々に薄くし
ていくことで薄鋼板を生成する圧延ミルシステムを例と
する。この圧延ミルシステムは、形状センサ１４３が板
幅方向に４個設けられた例を示し、それぞれ各部の板の
厚みを検出し、制御手段１００に送信する。さらに圧下
荷重計１４４、張力計１４５、速度計１４６が必要に応
じて各ロール１４２や圧延鋼板１４１に備えられ、ロー
ルにかけられている圧下荷重や鋼板の張力を検出して、
制御手段１００に送信する。本実施形態において表示手
段１１０は、圧延鋼板１４１の厚み方向の形状を幅方向
および長手方向に表示する。実際には、長手方向の表示
は断面情報の時系列変化に対応する。

【０００７】次に、制御手段１００の各部の動作を詳細
に説明する。図２に、状態量算出手段１０２が実行する
アルゴリズムを示す。本実施形態における制御対象モデ
ル１０３は、鋼板のひずみ挙動を記述した以下のような
汎関数により表わされる。

【数１】ただしｘ：板の長さ方向，ｙ：板の幅方向，ｚ：板の
厚み方向ｕ_x〜ｕ_z：ｘ、ｙ、ｚ方向の変位，ｅ_ij：ひずみｅ’_ij：偏差ひずみ，ｅ＝（ｅ_xx＋ｅ_yy＋ｅ_zz）／３Ｐx〜Ｐz：外力，Ｅ_R：ヤング率，ρ：ポアソン比Ｇ：横弾性係数まず、Ｓ２-１において、外力項Ｐx，Ｐy，Ｐzをロール
荷重や板の移動速度、板の張力等から設定する。ロール
１４２が圧延鋼板１４１に及ぼす外力は主としてＰzで
あり、さらに板の厚み方向の変形を表示の対象としてい
るため、Ｐx，Ｐyの効果は微小であることから、計算を
簡単化するためにＰx，Ｐyを０とすることも考えられ
る。次に、Ｓ２-２において、設定された外力条件の基
で汎関数Φ_Eの最小化を評価基準にして各部位における
ひずみの値を求める。計算手法の一例としては有限要素
法が用いられ、詳細は文献「第４２回塑性加工連合講演
会予稿集」Ｐ４７３”自由表面処理による３次元剛塑性
圧延解析法”（１９９１年９月）に記述されている。Ｓ
２-３において、得られた結果から形状センサ１４３が
備えられている部位のｕ_z（板厚方向の変位）値を幅方
向に抽出し、その時刻の状態量として推定状態量データ
ベース１０４に出力する。この結果、推定状態量データ
ベース１０４には、制御対象モデル１０３を用いて算出
された状態量の推定値が蓄えられる。

【０００８】図３に、推定状態量データベース１０４の
構成例を示す。図３は、出力された幅方向の変位が時系
列に格納され、各時刻ｔ毎に板幅方向にｍ個の状態量で
構成された例を示している。すなわち、検出時刻ｔのそ
れぞれに対応して（ｕ_z1，ｕ _z2，……，ｕ_zm）の値が格
納される。ｕ_zb1は形状センサ１４３で検出可能な部位
に対応した推定変位である。本実施形態の場合、形状セ
ンサは４個であるので、対応してこのような状態量もｕ
_zb1〜ｕ_zb4の計４種類が存在する。図４は、情報合成手
段１０５が実行するアルゴリズムを示す。Ｓ４-１にお
いて、状態量算出手段１０２で生成した状態量データべ
ース１０４の中で、形状センサ１４３で検出可能な部位
に対応した推定変位ｕ_zb1〜ｕ_zb4に形状センサ１４３で
検出した状態量(ｕ_zb1)’〜(ｕ_zb4)’を付加することに
より、両者をマージする。Ｓ４-２において、マージし
た結果を出力し、合成状態量データベース１０６を構築
する。

【０００９】図５に、合成状態量データベース１０６の
構成を示す。図５は、形状センサ１４３で検出可能な部
位に対応した(ｕ_zb1)の値が形状センサ１４３の検出値
(ｕ_zb ₁)’とマージされた例を示しているが、実際に
は、ｕ_zb2〜ｕ_zb4も同様に検出値とマージされている。
表示内容出力手段１０７では、合成状態量データベース
１０６の内容をグラフィックス変換し、表示手段１１０
に出力して表示する。図１の表示結果において、形状セ
ンサ１４３の検出値１１１〜１１４（点表示）は
(ｕ_zb1)’〜(ｕ_zb4)’に対応した値であり、曲線１１５
は制御対象モデル１０３を用いて推定した値を表し、こ
の表示結果では、(ｕ_zb1)’〜(ｕ_zb4)’に対応した形状
センサ１４３の検出値１１１〜１１４（点表示）は制御
対象モデル１０３を用いて推定した値１１５と概ね一致
している。したがって、この表示結果は、制御対象モデ
ル誤差が小さく、形状センサの検出値も大きな誤差を有
していないことを示している。また、形状センサ故障が
発生していないことも分かる。

【００１０】ここで、図６に、表示手段１１０における
その他の表示例を示す。図６(ａ)は、検出された状態量
１１２に対応した形状センサが故障しており、値を出力
していない場合の表示例を示す。図６(ａ)の表示情報か
ら、検出した状態量１１１，１１３，１１４は概ね正常
であるのに対し、１１２は異常であることが視覚的に把
握できる。同様に(ｂ)は、形状センサから検出した値１
１２と制御対象モデル１０３を用いて推定した値１１５
が一致していない例を示す。一致しない理由としては、
制御対象１４０の経年変化や季節変化等により制御対象
モデル１０３と制御対象１４０の間で不一致が生じ、こ
れに起因してモデル誤差が生じたことが考えられる。同
様に、形状センサそのものの出力に異常が発生している
ことも考えられる。いずれにしても、ユーザは、表示画
面から得た異常情報を手掛かりに、対応する形状センサ
１４３の出力チェックや、制御対象モデル１０３の再構
築に着手できる。

【００１１】本実施形態では、制御対象モデル１０３と
これを用いて制御対象の状態量を推定する状態量算出手
段１０２を備えることにより、形状センサ１４３から検
出した制御対象の状態量を制御モデルを用いて算出した
推定状態量で補間してグラフィック表示するするので、
形状センサ４個による検出値のみの断片的な表示でな
く、制御対象全体を模式的に表示することができ、制御
対象の状態を実際に則して図形表示することが可能にな
る。また、表示画面に表示された形状センサ１４３の検
出値と制御対象モデル１０３による推定値の関係から得
た異常情報を手掛かりに、対応する形状センサ１４３の
出力チェックや、制御対象モデル１０３の再構築に着手
することができる。

【００１２】図７は、本発明の第２の実施形態を示す。
図１に示す第１の実施形態と異なるところは、制御手段
１００に新たにモデルチューナ７０１を備えることにあ
る。モデルチューナ７０１は、状態量算出手段１０２に
より起動され、制御対象モデル１０３を微調整する。

【００１３】図８に、状態量算出手段１０２が実行する
処理アルゴリズムを示す。Ｓ８-１において、状態量算
出手段１０２を介して得た形状センサ１４３の検出値
(ｕ_zb1)’〜(ｕ_zb4)’を、制御対象モデル１０３を求解
するときの制約条件に設定する。すなわち、推定値(ｕ
_zb1)〜(ｕ_zb4)が検出値(ｕ_zb1)’〜(ｕ_zb4)’と予め定
めた一定値以下であることを解の条件として求解を行
う。Ｓ８-２〜Ｓ８-３では、図２と同様の処理により、
外力項を設定した後、モデルを求解し、状態量を算出す
る。Ｓ８-４において、算出した状態量がＳ８-１で設定
した制約条件を満足しているかどうかを判定する。すな
わち、形状センサ１４３の検出値(ｕ_zb1)’〜(ｕ_zb4)’
と状態量推定値(ｕ_zb1)〜(ｕ_zb4)のそれぞれの偏差が予
め定めた一定値以下かどうかを判定する。満足している
場合には、Ｓ８-５において算出した状態量を推定状態
量データベース１０４に出力する。満足していない場合
には、Ｓ８-６においてモデルチューナ７０１を起動す
る。

【００１４】図９に、モデルチューナ７０１の構成を示
す。図９は、モデルチューナ７０１を多層ニューラルネ
ットにより構成した例を示す。本実施形態では、モデル
の補正量として横弾性係数Ｇ（数１参照）を修正する例
を示すが、一般には制御対象モデルの誤差を代表するパ
ラメータを選択すればよい。また、修正するパラメータ
は複数でもよい。ニューラルネットは、入力層９０１、
中間層９０２、出力層９０３から構成され、各層に複数
備えられたニューロン９０４をシナプス９０５で結合し
た構成となっている。入力層９０１には(ｕ_zb1)〜(ｕ
_zb4)のそれぞれについて、形状センサ１４３の検出値
(ｕ_zb1)’〜(ｕ_zb4)’とＳ８-３で算出した状態量の(ｕ
_zb1)〜(ｕ_zb4)に対応する値の差分(Δｕ_zb1)〜(Δ
ｕ_zb4)を入力する。そして、ニューラルネットの計算手
法にしたがって、出力層９０３からモデルの補正量ΔＧ
を出力する。ＧとΔＧを加算することにより新しいＧが
決定される。ニューラルネットの計算手法は広く知られ
ており、例えば「ニューラルネットとファジィシステ
ム」近代科学社（１９９５）に詳しく記載されている。
制御対象モデル１０３のチューニングが完了すると、Ｓ
８-３に戻り、新しいＧのもとで再度モデルの求解を行
う。Ｓ８-４で得られた状態量に関して差分Δｕ_zb1〜Δ
ｕ_zb4を計算し、制約条件が満足されているかどうかを
判定する。満足されていない場合には、Ｓ８-６、Ｓ８-
３の処理を繰り返す。

【００１５】本実施形態では、形状センサ１４３の検出
した状態量を制約条件にして、制御対象モデル１０３を
用いて算出した状態量と検出した状態量の偏差が一定値
以下になるように、制御対象モデル１０３をチューニン
グしながら求解し、結果を表示手段１１０に表示するこ
とにより、形状センサ1４３の検出値とこれと対応した
部位の推定状態量の相違が一定値以下となり、滑らかな
図形表示が可能になると共に、現在の制御対象１４０の
状態を反映した高精度な表示を行うことができる。

【００１６】なお、本実施形態では、モデルチューナ７
０１をニューラルネットで構成した例を示したが、モデ
ルチューナの構成として、この外に差分Δｕ_zb1〜Δｕ
_zb4とΔＧの関係を線形式や非線形式で近似した形態と
してもよい。

【００１７】ここで、本発明は、第１、第２の実施形態
として、形状センサから検出した制御対象の状態量につ
いて説明したが、その他のセンサすなわち圧下荷重計１
４４、張力計１４５、速度計１４６から検出した制御対
象の状態量においても同様に適用することができる。

【００１８】図１０は、本発明の第３の実施形態を示
す。図１に示す第１の実施形態と異なるところは、入力
手段１００１を備え、表示手段１１０に表示可能な内容
の一部を拡大して表示することにある。図１０の表示手
段１１０には、特定の形状センサ１４３に着目し、これ
が検出する状態量１１１の近傍に限定して、検出された
状態量１１１と推定された状態量１１２を拡大して表示
した画面を示す。本実施形態において、表示内容出力手
段１０７は、合成状態量データベース１０６の中から表
示に必要なデータを選択し、表示手段１１０に送信す
る。表示部位はユーザが入力手段１００１から入力し、
指定する。指定方法としては、全体画像から部位を指定
する方法、スクロールにより連続的に表示を選択する方
法等がある。これにより、故障の疑いにあるセンサ周辺
の部位の状態をより厳密に把握する等の目的に応じた多
様な表示が可能となる。

【００１９】図１１は、本発明の第４の実施形態を示
す。図１に示す第１の実施形態と異なるところは、制御
装置１００に表示内容保存手段１１００を備え、プロフ
ァイル形状の偏差が目標値に対して精度の許容値を越え
たタイミングでその情報を画面上に表示として残すこと
にある。図１１の表示手段１１０には、サブ画面１１０
１〜１１０３が設けられ、サブ画面１１０１〜１１０３
はプロファイル形状の偏差が目標値に対して精度の許容
値を越えた状態が発生したときの情報を示す。サブ画面
１１０１では、１２月１９日の７時２６分の日時１１０
４にプロファイル形状の偏差が目標値に対して精度の許
容値を越えた状態が発生したことを表す。白丸で表した
検出値１１０５は許容値を越えていることを示し、黒丸
で表した検出値１１０６は許容値の範囲内を示し、ま
た、レンジの指定１１０７は推定値の中で許容値を越え
た範囲を示す。サブ画面１１０２〜１１０３についても
同様である。表示内容保存手段１１００は、合成状態量
データべース１０６のデータを入力し、サブ画面として
残すべき情報を表示内容出力手段１０７に出力する。

【００２０】図１２に、表示内容保存手段１１００が実
行するアルゴリズムを示す。まず、Ｓ１２−１で合成状
態量データべース１０６の対応した時刻のデータを板幅
方向（テーブルの行方向）にスキャンし、目標値からの
偏差が許容値を越えている部分があるかどうか判定す
る。逸脱していない場合にはデータをサブ画面に表示す
る必要はないので、処理を終了し、逸脱する場合にはＳ
１２−２でサブ画面１１０１〜１１０３を生成するため
の処理を行う。すなわち、対応した時刻の合成状態量デ
ータベース１０６を表示内容出力手段１０７に出力し、
サブ画面の生成を指示する。表示内容の出力タイミング
で連続して目標値からの偏差が許容値を越えていた場合
には、代表的な画面を出力し、他を省略してもよい。こ
こで、サブ画面の数やメイン画面との位置関係に制約は
なく、任意の形態で画面を構成すればよい。

【００２１】図１３は、本発明の第５の実施形態を示
す。図１に示す第１の実施形態と異なるところは、制御
装置１００に表示内容保存手段１３００を備え、形状セ
ンサ１４３からの検出値と状態量算出手段１０２で計算
された推定値の差分がモデル誤差の許容値を越えたタイ
ミングで、その情報を画面上に表示として残す。図１３
の表示手段１１０には、サブ画面１３０１〜１３０３が
設けられ、サブ画面１３０１〜１３０３はモデル誤差が
許容値を越えたときの情報を示す。サブ画面１３０１で
は、１２月１９日７時２６分の日時１３０４にモデル誤
差が許容値を越えたことを表し、数値１３０７は検出値
１３０５と推定値１３０６の差分の最大値を示す。サブ
画面１３０２〜１３０３についても同様である。表示内
容保存手段１３００は、通信インタフェース１０１から
取り込んだ形状センサ１４３から検出した状態量と、状
態量推定データベース１０４から取り込んだ推定値の差
分からモデル誤差を算出し、モデル誤差が一定値以上の
時、検出値と推定値を表示内容出力手段１０７に出力す
る。

【００２２】図１４に、表示内容保存手段１３００が実
行するアルゴリズムを示す。まず、Ｓ１４−１で形状セ
ンサ１４３から検出した状態量（ｕ_zb1）’〜
（ｕ_zb4）’と、状態量推定データベース１０４から取
り込んだ形状センサ１４３の取付け部位に対応した推定
値（ｕ_zb1）〜（ｕ_zb4）の差分（Δｕ_zb1）〜（Δ
ｕ_zb4）をモデル誤差を代表する値として算出する。次
に、Ｓ１４−２で（Δｕ_zb1）〜（Δｕ_zb4）の最大値を
抽出する。Ｓ１４−３では抽出した値がモデル誤差の許
容値を逸脱しているかどうかを判定し、逸脱していない
場合にはデータをサブ画面に表示する必要はないので、
処理を終了する。逸脱する場合にはＳ１４−４でサブ画
面１３０１〜１３０３を生成するための処理を行う。す
なわち、検出した状態量と推定した状態量、および検出
値と推定値の差分を表示内容出力手段１０７に出力し、
サブ画面の生成を指示する。

【００２３】ここで、本発明の第３〜第５の実施形態に
示す入力手段１００１、表示内容保存手段１１００，１
３００は、第１の実施形態に適用する場合について説明
したが、図７の第２の実施形態に適用できることは云う
までもない。

【００２４】図１５は、本発明の第６の実施形態を示
す。本実施形態は、制御対象１５４０が熱間圧延ライン
の加熱炉プラントである場合を例に説明する。加熱炉１
５５０は、圧延に先だって鋼板を高温に加熱するプラン
トであり、スラブと呼ばれる鋼板１５６０が挿入され、
バーナ１５８０〜１５８３で鋼板１５６１を熱して１１
００℃程度に昇温した後、高温のスラブ１５６２として
出力する。加熱炉１５５０は通常、図示のように４つ程
度の炉帯（予熱帯、第１加熱帯、第２加熱帯、均熱帯）
から構成される。また、センサ１５７０は炉に入る前の
スラブ温度θ₀を測定し、センサ１５７１〜１５７４は
各炉帯の温度ｔ１〜ｔ４をそれぞれ測定する。さらに、
センサ１５７５は炉の出側でスラブ温度θ_outを測定す
る。制御手段１５００は、入出力装置（Ｉ／Ｏ）１３
０、ネットワーク１２０を介して制御対象１５４０の状
態量を取り込み、表示手段１５１０に制御対象１５４０
の状態量を図形表示する。制御手段１５００は、ネット
ワーク１２０から取り込んだデータを受信する通信Ｉ／
Ｆ１５０１、通信Ｉ／Ｆ１５０１を介して得た制御対象
１５４０の情報を入力し、制御対象モデル１５０３を用
いて制御対象１５４０の状態量を算出し、算出結果を出
力して推定状態量データベース１５０４を構築する状態
量算出手段１５０２、制御対象モデル１５０３の特性を
制御対象１５４０にチューニングするモデルチューナ７
７０１、通信Ｉ／Ｆ１５０１を介して得た制御対象１５
４０の情報と推定状態量データベース１５０４を合成
し、合成状態量データベース１５０６を構築する情報合
成手段１５０５、合成状態量データベース１５０６の内
容を表示手段１５１０に出力する表示内容出力手段１５
０７から構成する。表示手段１５１０は、スラブ１５６
０の表面および内部の温度を温度センサ１５７０，１５
７５から検出した温度とともに表示する。

【００２５】次に、制御手段１５００の各部の動作を詳
細に説明する。図１６に、状態量算出手段１５０２が実
行するアルゴリズムを示す。ここでは、加熱炉出側のス
ラブ１５６２の温度分布を表示する例を示す。制御対象
モデル１５０３は、単位時間あたりのスラブの熱伝導、
熱伝達を記述した以下のような方程式で表わされる。熱輻射方程式

【数２】熱伝達方程式

【数３】ただしＱ：雰囲気中から鋼材が吸収する熱量 Φ_cg：総括熱吸収係数（熱伝導係数）Ｔ：炉温，θ_s：鋼材の表面温度，θ：鋼材の内部温度ｃ_s：比熱，ρ：密度，ｋ：熱伝達係数まず、Ｓ１６−１でθ_outを制約条件に設定し、Ｓ１６
−２でθ₀を初期条件に設定する。次に、Ｓ１６−３で
設定された初期条件の基で（数２）（数３）を解き、ス
ラブの出側位置における表面温度を算出する。Ｓ１６−
４では得られた結果とθ_outを比較し、偏差が予め定め
た一定値以下であるかどうかを判定する。一定値以下の
とき、制約条件は満足されているので、Ｓ１６−５で状
態量を推定状態量データベース１５０４に出力する。こ
の結果、推定状態量データベース１５０４には制御対象
モデル１５０３を用いて算出された状態量の推定値が蓄
えられる。制約条件が満足されていない場合にはＳ１６
−６でモデルチューナ７７０１を起動し、制御対象モデ
ル１５０３の特性を制御対象１５４０のスラブの昇温現
象に一致させる。チューニングした制御対象モデル１５
０３を用いてＳ１６−３でモデルを求解する処理を再度
行い、Ｓ１６−４で制約条件を満足するまで繰り返す。

【００２６】図１７は、モデルチューナ７７０１の構成
例を示す。ここでは、モデルチューナ７７０１をアジャ
スティングニューラルネット１７００により構成した場
合の例を示す。ここで、アジャスティングニューラルネ
ットに関する詳細は「ニューラルネットとファジィシス
テム」近代科学者（１９９５）とともに、特開平７−１
２１２０６に詳細に記述されている。本実施形態では、
モデルの補正量として（数２）のΦｃｇを修正する例を
示すが、ｃ_sやρを修正してもよい。また、修正するパ
ラメータは複数でもよい。アジャスティングニューラル
ネット１７００は、第１のニューラルネット１７０１と
第１のニューラルネット１７０１の出力誤差を算出する
第２のニューラルネット１７０２から構成される。第１
のニューラルネット１７０１と第２のニューラルネット
１７０２は同一の構成およびシナプス荷重を備えてい
る。第１のニューラルネット１７０１には上述した温度
の偏差Δθ_outの外に、スラブの厚み、各炉帯の温度ｔ
１（〜ｔ４）、制御対象モデルに現在備えられているΦ
_cgが入力される。第２のニューラルネット１７０２には
Δθ_outの代わりに０が入力される。各ニューラルネッ
ト構成は図９と同様に入力層１７０３、中間層１７０
４、出力層１７０５から構成され、各層に複数備えられ
たニューロン１７０６をシナプス１７０７で結合した構
成となっている。第１のニューラルネット１７０１の出
力から第２のニューラルネット１７０２の出力を差し引
いた値をモデルの補正量ΔΦ_cgとして出力する。Φ_cgと
ΔΦ_cgを加算することにより、新しいΦ_cgが決定され
る。

【００２７】図１８に、推定状態量データベース１５０
４の構成例を示し、図１９に、スラブ１５６２の断面の
ｉｊセクションに対応した部位の温度を示す。例えば、
図１９のｉ＝１、ｊ＝１は図１８の横軸の１、縦軸の１
に該当し、スラブ１５６２の断面１１の温度１１３９℃
を表す。このように、推定状態量データベース１５０４
には、図１９に示したスラブ断面のｉｊセクションに対
応した部位の温度がそれぞれ２次元的に格納される。因
に、ｊ＝１に対応した状態量（１１〜ｍ１の横一列）は
表面温度に対応している。

【００２８】図２０に、合成状態量データベース１０６
の構成を示す。温度センサ１５７５で検出可能な部位が
スラブ表面のため、ｊ＝１に対応した状態量の上部にθ
_outで検出した表面温度を格納する。表示内容出力手段
１５０７では、合成状態量データベース１５０６の内容
をグラフィックス変換し、表示手段１５１０に出力して
表示する。図１５の表示結果では、スラブ１５９０にお
いて合成状態量データベース１０６の内容にしたがって
断面温度を１０℃毎に異なった色で表示し、さらに、温
度センサ１５７５から直接計測したθ_outを上部表面温
度１１４１℃として表示した例を示している。また、温
度の絶対値を１５９１，１５９２のように直接数値（１
１４１℃、１１００℃、１１１０℃、１１２０℃、１１
３０℃）で表示している。

【００２９】本実施形態によれば、圧延鋼板１４１やス
ラブ１５６２の表示を固定された角度ではなく、裏側等
の任意の視点から表示することができる。また、視点を
予め定めた時間タイミングで切り替えて表示することも
容易である。

【００３０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
制御対象に設置されたセンサの個数が限られていても、
制御モデルを用いた演算で得た推定状態量を相補的に活
用することにより、制御対象の状態を実際に則して図形
表示できると共に、制御対象のあらゆる部位の状態量を
表示可能とすることができる。また、カメラ画像等に比
べて安定した表示性能によって可視化することができ
る。また、センサによる状態量の検出値に対して、制御
対象モデルを用いて算出した対応部位の状態量をもとに
モデル誤差を算出し、モデル誤差が検出された場合に
は、制御対象モデルを表示系のタイミングに合わせてチ
ューニングすることにより、誤差の少ない、高精度の状
態表示を行うことができる。さらに、センサによる状態
量の検出値と制御モデルを用いて推定した状態量を同一
画面上に図形表示することにより、モデル誤差やセンサ
の出力精度、センサ故障等のプラントの運転監視に有意
義な情報を両者の対比により明らかにし、これらを可視
化してオペレータに報知することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明において実現された制御対象の状態表示
装置

【図２】状態量算出手段の処理アルゴリズム

【図３】推定状態量データベースの構成図

【図４】情報合成手段の処理アルゴリズム

【図５】合成状態量データベースの構成図

【図６】表示手段の表示例

【図７】制御対象の状態表示装置のその他の構成図

【図８】状態量算出手段の処理アルゴリズム

【図９】モデルチューナの構成例

【図１０】表示手段の表示例

【図１１】表示手段の表示例

【図１２】表示内容出力手段の処理アルゴリズム

【図１３】表示手段の表示例

【図１４】表示内容出力手段の処理アルゴリズム

【図１５】制御対象が加熱炉のときの制御対象の状態表
示装置

【図１６】状態量算出手段の処理アルゴリズム

【図１７】モデルチューナの構成図

【図１８】推定状態量データベースの構成図

【図１９】スラブの部位特定図

【図２０】合成状態量データベースの構成図

【符号の説明】

１０，１１：制御対象の状態表示装置１００，１５０
０：制御手段１１０，１５１０：表示手段１４０，１５４
０：制御対象１０２，１５０２：状態量算出手段１０３，１５０
３：制御対象モデル１０４，１５０４：推定状態量データベース１０５，１５０５：情報合成手段１０６，１５０６：合成状態量データベース１０７，１５０７：表示内容出力手段１４１：圧延鋼
板１４３：形状センサ７０１，７７０
１：モデルチューナ１５６０〜１５６２：鋼板１５７０〜１５
７５：温度センサ１７００：アジャスティングニューラルネット

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号ＦＩＧ０６Ｆ 3/14 ３２０Ｇ０６Ｆ 3/14 ３２０Ｃ // Ｇ０９Ｇ 5/00 ５１０Ｇ０９Ｇ 5/00 ５１０Ｃ (72)発明者杉田洋一茨城県日立市大みか町七丁目２番１号株式会社日立製作所電力・電機開発本部内 (72)発明者諸岡泰男茨城県日立市大みか町七丁目２番１号株式会社日立製作所電力・電機開発本部内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】制御対象の状態量を取り込み、表示手段
に前記状態量を図形表示する制御対象の状態表示装置に
おいて、制御対象の挙動を模擬した制御対象モデルと、
前記制御対象モデルを用いて制御対象の推定状態量を算
出して出力する状態量算出手段を備え、前記制御対象の
推定状態量を可視化すると共に、可視化した前記推定状
態量に前記直接計測された制御対象の状態量を重畳して
図形表示することを特徴とする制御対象の状態表示装
置。
【請求項２】請求項１において、前記状態量算出手段
の出力と直接計測された制御対象の状態量を合成する合
成情報手段を備えることを特徴とする制御対象の状態表
示装置。
【請求項３】制御対象の状態量を取り込み、表示手段
に前記状態量を図形表示する制御対象の状態表示装置に
おいて、制御対象の挙動を模擬した制御対象モデルと、
前記制御対象モデルを用いて制御対象の推定状態量を算
出して出力する状態量算出手段と、直接計測された制御
対象の状態量と前記状態量算出手段が算出した対応する
状態量の出力の偏差を基に前記制御対象モデルの特性を
制御対象にチューニングするモデルチューナと、前記状
態量算出手段の出力と前記直接計測された制御対象の状
態量を合成する合成情報手段を備え、前記制御対象の推
定状態量を可視化すると共に、可視化した前記推定状態
量に前記直接計測された制御対象の状態量を重畳して図
形表示することを特徴とする制御対象の状態表示装置。
【請求項４】請求項３において、前記状態量算出手段
は、前記モデルチューナによりチューニングされた制御
対象モデルを用いて制御対象の推定状態量を算出し、前
記偏差が望ましい値より小さくなるまで、この処理を繰
り返した後、得られた制御対象モデルを用いて制御対象
の推定状態量を算出して出力することを特徴とする制御
対象の状態表示装置。
【請求項５】請求項１から請求項４のいずれかにおい
て、前記状態量算出手段の出力を格納する推定状態量デ
ータベースと、前記情報合成手段の出力を格納する合成
状態量データベースと、合成状態量データベースの内容
を表示手段に図形表示または拡大ないしはスクロール表
示する表示内容出力手段を備えることを特徴とする制御
対象の状態表示装置。
【請求項６】請求項５において、前記表示内容出力手
段は、前記合成状態量データベースの内容を検索して制
御対象の推定状態量が制御精度の許容値を逸脱している
データを抽出し、前記合成状態量データベースの内容に
加えて前記抽出したデータを特定する情報を前記表示手
段に図形表示することを特徴とする制御対象の状態表示
装置。
【請求項７】請求項５において、前記表示内容出力手
段は、前記合成状態量データベースの内容を検索して前
記直接計測された制御対象の状態量とこれに対応した状
態量算出手段の出力の偏差が予め定められた値より大き
いデータを抽出し、前記合成状態量データベースの内容
に加えて前記抽出したデータを特定する情報を前記表示
手段に図形表示することを特徴とする制御対象の状態表
示装置。
【請求項８】制御対象の状態量を取り込み、表示手段
に前記状態量を図形表示する制御対象の状態表示装置に
おいて、制御対象の挙動をパラメータを用いて模擬した
制御対象モデルと、前記制御対象モデルを用いて制御対
象の推定状態量を算出して出力する状態量算出手段と、
前記状態量算出手段の出力と直接計測された制御対象の
状態量を合成する合成情報手段を備えると共に、前記直
接計測された制御対象の状態量と前記状態量算出手段が
算出した対応する状態量の出力の偏差を入力し、前記偏
差から制御対象モデルが備えているパラメータの修正量
を算出する第１のニューラルネットと第１のニューラル
ネットの誤差を算出する第２のニューラルネットを並列
に備えたアジャスティングニューラルネットを有し、第
１のニューラルネットの出力から第２のニューラルネッ
トの出力を減じた値をパラメータ修正量として出力する
モデルチューナを設け、前記制御対象の推定状態量を可
視化すると共に、前記直接計測された制御対象の状態量
を表示することを特徴とする制御対象の状態表示装置。