JPS62169920A - ごみ焼却炉の多変数自動燃焼制御方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （２）　　技　　術　　分　　野 この発明はごみ焼却炉の多変数自動燃焼制御方法に関す
る。

ごみ焼却炉を運転する場合、常に、良好な燃焼状態を維
持し、かつＮＯｘの発生を抑制する事が必要である。

ごみの燃焼において、その目的とする所は、１）　ごみ
の性状と供給量に応じて、炉内でのごみの滞留時間を最
適にし、熱灼減量を規定値以下に保持する。

：２）　　ボイラから発生する蒸気をタービン発電機な
どによって効率的にエネルギーに回収するため、ボイラ
蒸発量を安定化する。

３）　燃焼排ガスに含まれるＮＯ濃度を低減し、低公害
化する。

４）焼却能力の維持と機器の消耗の低減のため、燃焼室
内の温度を安定化させる。

ことにある。

（イ）　　従　　来　　技　　術 しかし、ごみ焼却炉は、各種の条件が複雑に入り組んで
フィードバック系を構成しているため、と記の目的を同
時に達成する事は、従来の制御方氏では困難な点が多か
った。

第１図は、これまで、ごみ焼却炉において使用されてき
た自動燃焼制御装置（ＡＣＣ）の構成図でちる。

ごみ投入口１から、ごみピット２内へごみが投入される
。クレーン３によって、ごみピット２から、ごみが焼却
炉のホッパ４へ投入される。これらは乾燥ストーカ５、
燃焼ストーカ６を通過し、燃焼する。後燃焼ストーカ７
を経て、未燃物はシュート８へ落下する。

乾燥ストーカ５、燃焼ストーカ６にはごみ層の高さが一
定値以上であるか以下であるかを検出する、ごみレベル
センサ９．１０が設けである。これらにより、各ストー
カのごみ層レベル１１が分る。

燃焼ストーカ６の上には、燃焼状態を光学的に検出する
燃焼度センサ１２がある。これによって、ごみの燃え切
れ点が分る。これにより燃焼度１３を知る。

ストーカで発生した燃焼ガスは、ストーカ上方の煙道か
らボイラ１６を通る。ボイラの直前には、排ガス湿度セ
ンサ１４があり、これにより排ガス温度１５を知る。

ボイラ１６はガスの持つ熱量によって蒸気を発生する。

蒸気量センサ１７によって、蒸気流量１８が分る。

ボイラ１６を通過した煙道には０２センサ１９が乾燥ス
トーカ５、燃焼ストーカ６、後燃焼ストーカ７には、空
気供給管２１から、空気が供給される。空気量制御ダン
パ２２．２３．２４Ｋよって、乾燥ストーカ、燃焼スト
ーカ、後燃焼ス）　−力への供給空気量が調整される。

又空気流量センサ２５．２６．２７によって、乾燥用空
気流量、燃焼用空気流量、後燃焼用空気流量が測定され
る。各ストーカ下空気流量２８と書いているが３つの流
量変数を含んでいる。

さて、焼却炉を運転するためには、目標焼却量設定３０
、ごみカロリー設定３１、空気過剰率設定３２などが予
めなされている。

目標焼却量が設定され、ごみカロリーが設定されると、
目標蒸発量演算３３がなされる。

空気過剰率が設定され、目標蒸発量が演算された事、及
び蒸気流量１８から燃焼空気量演算３５がなされる。

蒸気流量１８と目標蒸発量とからストーカ速度演算３４
がなされる。ストーカ速度というのけ４つのストーカの
全ての速度を指している。

ストーカ速度演算３４は、ごみ層レベル１１及び燃焼度
１３によって速度補正３７を受ける。これにより、望ま
しいストーカ速度が決定される。

乾燥、燃焼、後燃焼ストーカの速度がこのようにして決
定される。

空気過剰率と排ガス温度１５、排ガスｏ２濃度２０、二
次空気流量３９によって二次空気量演算３６がなされる
。これは、ストーカ上方へ送り込む二次空気量を決定す
るものである。演算の結果によって、二次空気送給路の
ダンパ４０が開度調整される。二次空気の流量センサ４
１は送給路に設けられている。

二次空気というのは、燃焼や乾燥のための空気ではなく
、排ガスの温度を下げるための空気であって、冷却用空
気とも呼ぶ。

燃焼空気量演算３５の結果は、各ストーカ下空気流量２
８によって調整される。つまり、演算３５の結果に等し
い流量を与えるようにセンサ２５．２６．２７とダンパ
２２．２３．２４が連携して運動する。

第１図に示すものは、自動燃焼制御系統の、公知の一例
にすぎない。しかし、典型的な構成を示している。

センサなどによって測定されるべき変数を列挙する。

（１）乾燥ストーカの空気流量 （１１）燃焼ストーカの空気流量 （ＩＩＯ後燃焼ストーカの空気流量 １＋む燃焼度 Ｖ）　乾燥ストーカに於けるごみ層レベルＩ′１１／ｂ
　　燃焼ストーカに於けるごみ層レベル６／１）　　二
次空気流量 ｖａｎ　　排ガス０２濃度 ｄＸ）　　　蒸　　気　　流　　量 （Ｘ）　　排ガス温度 このように、測定定数は１０個ある。この他に、温度の
検出点を複数にする事もあるし、Ｎｏ！濃度を測定する
事もある。

これに対して、制御可能な変数は、 （１）乾燥ストーカの速度 （２）　　燃焼ストーカの速度 （３）後燃焼ストーカの速度 （４）乾燥ストーカの空気流量 （５）燃焼ストーカの空気流量 （６）後燃焼ストーカの空気流量 （７）二次空気流量 などである。測定変数に対して、制御変数はＰＩＤ制御
がなされる。

このような自動燃焼制御（ＡＣＣ）は、焼却炉の変数の
因果関係に基づいて、測定変数と制御変数とが結びつけ
られていた。このようにする事により、次のような効果
を挙げてきた、といわれる。

（つ）従来技術の問題点 従来のＡｃＣは、 （１）　　安定した、良好なごみ送り （２）燃え切れ点の一定化 （３）適切な燃焼用空気の供給 などの効果をあげてきた。

しかし、このような自動燃焼制御法は、センサによって
測定された変数と、制御変数の因果関係が予め分ってい
なければならず、焼却炉について変数間の因果関係につ
いて、深い洞察と経験を必要とする。

たとえ、因果関係が分ったとしても、この関係は固定的
なものとなり、制御の目的を自由に変える、という事が
できない。

又、これら因果関係が正しいとは限らない。因果関係の
ないと思われている変数の間にも因果関係があるかもし
れない。

さらに、従来のＡＣＣは、測定変数の値をフィードバッ
クし、本質的にＰＩＤ制御をするため、擾乱などに対し
て、速すぎる応答をするので、オーバーシュートする事
が多い。安定な焼却炉の運転をするためには、変数がで
きるだけ大きい変動をしないようにするのが望ましい。

ＰＩＤ制御はきめの粗い制御法であったという事ができ
る。

さらに、従来の制御方法の欠点は、変数の独立性に対し
て、詳しい評価がなされていなかった、という事である
。これは評価の方法がなかったからでもある。独立な変
数のみを選んで変量を計算するようにしないと、いたず
らに計算量が増えで、速い制御ができない。

国）　　　目　　　　　的 ごみ焼却炉の操業データより、統計的処理を行ない、ご
み焼却炉の機構をモデル化する事が、本発明の第１の目
的である。

モデル化により、従来の動向が予測可能となるようにし
たごみ焼却炉の自動制御方法を提供する事が本発明の第
２の目的である。

多変数が、同時に、最適制御可能になるようにしたごみ
焼却炉の自動制御方法を提供する事が本発明の第３の目
的である。

（４）多変数自己回帰モデル 定常確率過程を記述するモデルとして、赤池氏は自己回
帰モデ／ｌ／　（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ　Ｍｏ
ｄｅｌ　　）を提案している。

赤池・牛用「ダイナミックシステムの統計的解析と制御
」サイエンス社（昭４７） 定常時系列があり、その平均値を差引いた偏差列をｘｔ
　（ｓ）、ｘ２　（”）　、”’　”＝　Ｘｈ（ｓ）と
する。ここ１゛ｘ１は確率変数である。Ｓは時刻を表現
している。

時刻は離散的に設定する。時刻の単位をΔｔとし、ＳΔ
ｔ＝　　ｔが実際の時刻である。簡単のためΔｔ（・τ
支書かない。

ｋ次元の定常時系列ベクトル Ｘ　（Ｓ　）　　＝　　　（Ｘｓ　（Ｓ）、Ｘ２　（ｓ
）、・・・−・−Ｘ、、（Ｓ）　）を考える。Ｔは転置
行列を示す符号である。

このベクトルＸ（＄）が、これより以前のベタ１−ルｘ
（ｓ−ｍ）の線形結合として表わされるとするものが、
自己回帰モデ／Ｌ／　（Ａｕｔｏｒａｇｒｅｓｓｉｖｅ
Ｍｏｄｅｌ　）である。簡単にＡＲモデルという。この
表現は、 ここでＡ（ｍ）はｋＸｋの自己回帰係数の行列である。

Ｍはモデル次数であって、これは後に決定される。Ｕ（
Ｓ）は残差ベクトルで、平均値がＯのに次元ホワイトノ
イズベクトルである。Ｕ（Ｓ）は、Ｘ（Ｓ）を常に更新
してゆくためのシステムの駆動源となるので、イノベー
ション（１ｎｎｏｖａｔｉｏｎ　　）とも呼ばれる。

任意のＳに対して、定常過程Ｘ１（Ｓ）、Ｘ２　（Ｓ）
、・・・・・・が測定され、分っているとする。これら
の値から、Ａ（ｍ）を求める。このままで、Ａ（ｍ）は
一意的に定まるわけではない。ＵＣ８）が既知でないか
らである。そこで、Ｕ（Ｓ）の各要素の分散値が最少に
なるようにＡ（ｍ）を決定する。こうすればＡ（ｍ）の
値が一意的に定まる。

モデル次数Ｍは有限でなければならない。そうでなけれ
ばＡ（ｍ）の計算ができないからである。

モデル次数は、光洩の予測誤差 が最小になるＭを選ぶ。ここでＮはデータ数、ＵＭは各
Ｍに対する誤差の共分散行列、ＩＩ　ＵＭＩ＋はその行
列式である。

（力）状態空間表現 （１）式のＡＲモデルの表現に於て、確率過程Ｘ１、Ｘ
２、・・・・・・は、２種類の変数を含んでいる。

ひとつは状態変数ｚ１、ｚ２、・・・・・・である。こ
れらは、システムの状態を表わす変数であって、各種の
センサによって測定される量である。これらを状態変数
ベクトルｚ（Ｓ）で表わす。

もうひとつは操作変数ｙ１、ｙ２、・・・・・・である
。これらは、制御系によって自由に測定する事のできる
変数である。これらを操作変数ベクトルＹ（Ｓ）によっ
て表わす。

ｚ（Ｓ）と、Ｙ（Ｓ）で表現された式を状態空間表現と
いう。これは（１）式と同じ内容を表わすが、次のよう
に書く事ができる。

Ｚ（Ｓ＞＝Φ・Ｚ（ｓ−１）＋ｒ’−Ｙ（ｓ−１）＋Ｗ
（Ｓ）（２）ここでΦは状態遷移行列で、Ｚ（Ｓ−１）
からＺ　＜Ｓ＞への移行を規定する。Φは、Ｍｒ　Ｘ　
Ｍｒの行列である。「は操作行列で操作量から状態量へ
の応答を表わす。これはＭｒ　Ｘ　Ｍｌの行列である。

ｒは状態変数の数である。Ｍは先程述べた次数である。

ｌは操作変数の数である。Ｗ（３）はホワイトノイズベ
クトルである。

（２）式の導出について述べる。

ＡＲ％７’ルの式（１）は、時刻（ｎ−１）までの値が
与えられた時、時刻ｎの予測値Ｘ、（ｎ）が、によって
与えられる、とするものである。

時刻（ｎ−１）までの値により、時刻（ｎ＋ｉ）での予
測値を次のように与える事とする。

これは（３）式の拡張である。ｎ〜（ｎ＋１−１）の値
が分らないので、これらに対応するものが（３）式から
抜けている事になる。

Ｘのうち、状態変数ベクトルをＸで表現する。

変数の数はｒである。操作変数ベクトルをｙで表現する
。変数の数はｌである。

（３）式を次のように表現する。

ｒＩ！ ここで操作変数ｙ（ｎ）の予測値の部分は無意味である
ので＊とした。必要なのはｘ（ｎ）の部分だけである。

（４）式で定義される未来値ｘ（ｎ十ｉ）をｚｉ（ｎ）
と書く。これはｒの成分をもつベクトルである。（４）
式％式％ 特にｉ＝Ｑについては、時刻ｎでのイノベーションｕ（
ｎ）を加えるから、 となる。これらの式を具体的に書くと、ｚｏ（ｎ）＝　
ａｔｘ（ｎ　　ｌ）＋ａｚｘ（ｎ　　２）＋−−＋ａＨ
ｘ（ｎ　　Ｍ）十ｂ＋　ｙ　（”　　１　）＋　ｂｚ　
Ｙ　（”　　２　）＋　　−・・・−＋ｂＭｙ（ＩＮ−
Ｍ）＋ｕ（ｎ）（８） ｚ、　（ｎ　）＝　ａ、　ｘ（ｎ−１）＋　ａ３ｘ（ｎ
−２）＋−・曲＋ａＭｘ　（ｎ−Ｍ＋１　）＋ｂ２　Ｖ
　（”−１）　＋ｂｓ　Ｖ　（ｎ２　）　＋・曲・＋　
ｂｗ　ｙ　（ｎ　Ｍ＋　１　）これらの式から、 ｚ、　（”）　＝　ａ２Ｘ（ｎ　１）＋ｂ、ｙ（ｎ　ｌ
）＋ｚ、（ｎ　１）　（１２）ｚ　　（ｎ）＝　ａ３ｚ
（ｎ−１）＋　ｔ）３ｙ（ｎ＝１）＋ｚ　（ｎ−１）　
　（１３）ＺＭ−１（ｎ）＝　’Ｍ　Ｘ（ｎｌ）　＋　
ｂＭｙ（”　　１）　　　　　（１４）を得る。２はｒ
元ベクトル、ａはｒＸｒの行列、ｂはｒＸｊの行列、ｙ
は４元ベクトルである。

Ｍｒ元のベクトル２を次のように定義する。

４元のベクトルＹｎ、を次のように定義する。

Ｙ、＝＝　　（ｙ（ｎ−１））　　　（１６）ｒＭ元の
ノイズベクトル町を次のように定義する。

ｒｘｌの行列であるｂを、縦にＭ個並べたＭｒ　Ｘｌの
行列である操作行列ｒを次のように定義する。

ａはｒＸｒの行列である。■をｒ＞＜ｒの単位行列とし
て、Ｍｒ　ＸＭｒの状態遷移行列Φを次のように定義す
る。

これらによって、 ｚｎ−ΦＺｎ−□＋　ｒＹｎ−１＋　Ｗｎ（２０）が得
られる。ｎを３に換えれば、（２）式になる。定義から
明らかであるが、（１）式の係数行列Ａ（ｍ）の成分が
分っていれば、ｒ及びΦは確定する。

（１）最適制御系設計 （１）式のＡＲモデルの係ｒＩ１．ａ（ｍ）が求められ
ると、（２）式の状態空間表現の行列式の値も決定され
る。

しかし、これは、状態変数ＺＣＳ＞を求める式である。

求めたいのは状態変＊Ｚ＜Ｓ）を既知とした時の、設定
すべき操作変数Ｙ（３）の値である。（２）式から、Ｙ
（！りを求める事はできない。

最適制御系を設計するために、次の線形２次形式評価関
数を考える。

ここで、ｑはＭｒＸ　Ｍｒの行列で、２の各要素の変動
に制約を与える重み係数行列、ＲはＭＩ　Ｘ　Ｍｌの重
み係数行列である。Ｅ〔・・・〕はかっこ内の値の期待
値を示す。Ｔは転置行列を表わす。

与えられた運転区間の長さ工に対して、Ｊｌを最小にす
るようなＹ（Ｓ）の列をダイナミックプログラミング法
（ＤＰ法）により計算する。

こうして、最適操作量Ｙ（Ｓ）がゲイン行列によってＺ
（３）から求められるようになる。

Ｙ（Ｓ）＝　　Ｇ　　Ｚ（Ｓ）　　　（２２）最適操作
量は、状態量の線型変換となる。ここで、制御の目的に
応じた形で、重み行列Ｑ、Ｒを設定する事により、制御
の強弱を調整する事ができる。

（２１）式に於て、ＱＳＲはＩの函数であり得るが、も
しも工によらないと仮定すれば、（２０）式を（２１）
式に入れ、独立変数であるＹ（Ｉ−１）によって、Ｊｌ
を微分した事により、ゲイン行列の表式Ｚ（ｓ２３） 以上に述べたＡＲモデルは、火力発電所のボイラの制御
に用いられて、成功を収めている。

しかしながら、ごみ焼却炉にＡＲモデルを適用した例は
、これまで存在しなかった。

し）本発明の方法 本発明は、〔ごみ焼却プロセス＋ＡＣＣ）を制御対象と
してＡＲモデルを適用する。

従来のＡＣＣは、第１図に例を示した通りであって、主
体はアナログＰＩＤ制御である。

本発明は、従来のＡＣＣと相補的にＡＲモデルを適用し
、ごみ焼却炉を自動運転制御しようとする。

すなわち、ごみ焼却プロセスを（ＡＣＣ（ＰＩＤ）＋　
ＡＲモデル〕による協調制御を行い、それぞれの機能分
担を行なって、プロセスのもつ能力を最大限に引き出す
ものである。

既に述べたように、本発明が適用されるべきごみ焼却炉
は、乾燥ストーカ、燃焼ストーカ、後燃焼ストーカを持
っている。各ストーカの速度は任意に調整できる。

又、各ストーカへ送給する空気の量も任意に調整できる
。二次空気の量も調整できる。

つナリ、これらは操作変数になり得る。

これに対し、排ガス温度、蒸気流量、排ガス０２濃度、
ごみ層レベル、燃焼度、ストーカ下部のドラフト圧力、
ストーカ近傍の温度などは状態変数になり得る。

しかし、ＡＲモデルに於て、これら全ての変数を採用す
るのではない。必要な変数のみを選択する。

以下に、本発明の詳細な説明する。

（１）　　システム同定 （１）式の行列Ａ（ｍ）の値を求めるためのものである
。

第２図に示すように、ＡＣＣ燃焼制御システムに、計算
機により、試験用信号を発生させる。これを、 （ａ）　　乾燥ストーカ空気流量 （ｂ）　　燃焼ストーカ空気流量 （Ｃ）　　後燃焼ストーカ空気流１ （ｄ）　　炉冷却空気流量 （ｅｌ）　　ストーカ速度 へ注入して、プロセスを励振した。

この状態で、プロセスの状Ｈｍと、試験用信号とを適当
な時間間隔Δｔごとにサンプリングして、計算機にこれ
らの値を集録する。

システムを励振させる試験用信号は、同定を行なうシス
テムのどの周波数帯に注目するかによって周波数特性を
変える必要がある。又その大きさは、システムの定常状
態が維持される範囲でなければならない。

以上の条件に基づいて、白色雑音（ε（ｎ））に対して
、ｋ次の指数平滑フィルタによって与えられる試験用信
号（Ｘ、（ｎ））を使用した。

操作変数の変化に対する状態変数の変化を観測するので
あるから、白色雑音（ε（ｎ））は独立な操作変数の数
に等しいか又はそれ以上なければならない。

ひとつひとつの白色雑音の組（ε（ｎ））に対し、ある
操作変数の試験用信号を求めるには、次の指数平滑フィ
ルタを用いる。

Ｘ＋　（ｎ）　＝　ａｔＸ＋　（ｎ−１）　＋　ｂｌｔ
　（ｎ）　　　（２４）Ｘ２　（ｎ）　＝　ａ２Ｘ２（
”　　１）　＋　ｂｚＸｘ（ｎ）　　　（２５）Ｘ、（
ｎ）　＝　ａｋＸｋ（ｎ−１）　＋ｂ、Ｘｋ、（ｎ）　
　（２６）ただし、０≦ａ、≦１　　　　　　　　　　
　（２７）０≦ｂ、≦１　　　　　　　　　　　（２８
）ａ、　＋　ｂ、　＝　１　　　　　　　　　　　（２
９）である。（２４）式は１次の平滑フィルタ、（２４
）、（２５）で２次の平滑フィルタを構成する。

（２４）〜（２６）式まで合わせるとに次の平滑フィル
タとなる。

各操作変数に対して、フィルタの次数や係数が決定され
る。白色雑音（ε（ｎ））に対し、各操作変数に与えら
れるべき試験用信号［Ｘｋ（ｎ）］が決定される。各サ
ンプリング時刻についての値が決まる。

の各サンプリング時に於ける値を測定する。

各サンプリング時の、操作変数、状態変数を含む変数ベ
クトルが（１）式のＸ（Ｓ）である。前記の測定によっ
てＸ（Ｓ　）、Ｘ（３−１）、・・・・・・の値が全て
分る。モデル次数Ｍの決定方法は既に述べている。

−例ではＭ＝１０程度であった。

Ｍ回のサンプリング時のｘ（Ｓ）が全て分ったとする。

独立な白色雑音の組（ε（ｎ））を操作変数の数似上に
発生させているから、白色雑音の組の数だけの（Ｘ（Ｓ
））の値が分る。

第２図に於て、Ｐより制御による自動燃焼制御装置ＡＣ
Ｃが、指令ループ５６．５７を介してストーカ類５２及
びダンパ類５３に指令を与える。

これによって、ごみ焼却炉のプロセス５１が決定される
。

これから状態を表わす変数の測定値５４が出力され、信
号ループ５５を経てＡＣＣ５Ｑに戻る。

このようなループによって、焼却炉の運転がなされてい
る。

コンピュータ６０によって、試験用信号であるＡＲノイ
ズ６１を発生させ、ＡＲループ６２．６３カラストーカ
類５２、ダンパ類５３にＡＲノイズ６１を注入する。

これによって、ごみ焼却炉のプロセス５１が影響を受け
、測定値５４が変動しはじめる。信号ループ５５、ＡＣ
Ｃ５Ｑを経て、変数の測定値がフンピユークロ０に信号
収録６４されてゆく。

（２）　　相互共分散関数とコヒーレンシー相互共分散
関数から、変数間の共線性とタイムラグをチェックする
事ができる。

共線性のある変数が存在する場合、解析を進める上で、
いずれか一方の変数をモデルから削除する。これは不要
だからである。変数の数が少い方が計算が単純化される
ので、相互の動きに関連の強い変数は、代表的なものひ
とつにまとめる。

例えば、０２濃度とＮｏ　濃度とは、強い相関がある、
という事が分った。従来のＡＣＣでは０２濃度を測定し
ていたが、本発明の実施例では０□濃度の測定をやめて
、ＮＯ３濃度を測定するようにした。

コヒーレンシーは周波数領域での相互共分散関数に相当
し、変数間の因果関係を見つける事ができる。強い因果
関係をもつ変数の組があれば、その内のひとつを独立の
変数として残し、他の変数を削除する事ができる。

（３）　　ノイズ寄与率 ＡＲモデルでは、変数の時系列ｘｉ（ｓ）は、他のｘ（
ｓ−ｍ）からの線形和と、固有雑音ｕ　ｉ（ｓ　）の和
で表わせた。

これは、システムが、それぞれのノイズによって駆動さ
れている、という事である。

周波数帯域で見ると、各固有雑音のパワースペクトルが
、それぞれの変数にどのように寄与しているかを知る事
ができる。

Ｘ、（Ｓ）のパワースペクトルをＰｉｉ（ｆ）とする。

ｘ、　（Ｓ　）のパワースペクトルの内、ｕｊに起因す
る成分をｑ、（ｆ’）とする。ｆは周波数である。ノイ
ズ寄によ”って定義する。

２ノイズ寄与率を見る事によって、変数間の作用の関係
を知る事ができる。

システム同定によって得られたデータのノイズ寄与率を
求める事により、モデルをどの変数で構成づれば良いか
、再度検討する。

ノイズ寄与率の高い変数ＸｉとＸ、があったとすると、
これらは同一の雑音源によって変動するという事である
から、いずれか一方を除く事ができる７、固有の雑音源
を持つ変数を選ぶのが望ましい。

相互共分散関数、フヒーレンシー、ノイズ寄与率などを
計算する事により、不要な変数を除く事ができる。

にのようにして、削除されること力、＜、モデル中へ選
択された変数は、 （１）　　ボイラ蒸発量 （２）　　Ｎ０ｘ （３）燃焼室温度 （４）火格子速度 （５）乾燥用空気流量 （６）燃焼用空気流量 （７）後燃焼用空気流量 （８）炉冷却空気流量 である。

温度については、多くの点で温度測定をしたが、これら
は殆ど全てが削除されて、燃焼室温度のみが残る。

ストーカの下のドラフト圧力も測定したが、これらの変
数も削除された。

排ガス中の０２濃度は、従来のＡＣＣに於て、必ず用い
られたものであるが、これも不要な変数である事が分っ
た。これはＮＯｘと強い相関があるからである。

（４）　　多次元ＡＲモデルのあてはめこうして選択し
た変数を（１）式のＡＲモデルにあてはめる。変数ベク
トルＸ（Ｓ）の各時刻での値ｘ、（ｓ−ｍ）が分ってい
る。そこで、残差ベクトルの共分散を最小べするという
条件から、自己回帰係数Ａ（ｍ）及び次数Ｍを決定する
。

状態変数と１、操作変数とが法文っているので、（２）
式のような状態空間表現に変換する。

状ｐ３移行列Φ及び操作行列ｒが求められる。

燻怠１負荷の変化に対して、モデル構造が異なる。

第１図の従来例に於ては、目標蒸発量演算３３をでして
、ストーカ速度、燃焼空気量へ反映するようになってい
る。

本発明では、負荷のちがいにより、Φ、ｒなどが異なっ
てくる。そこで、高負荷時と、低負荷時の２種類のモデ
ルを作成し、直線補間を行ない、焼却負荷設定に応じた
モデルを作成する。

（５）最適制御系の設計 （２）式の状態方程式が得られたので、最適制御系を与
えるＧを求める。

（２１）式の線型二次形式評価関数５１を最小にすると
いう条件によって求める。

このような計算をするためには、重み行列Ｑ１Ｒが与え
られていなければならない。

状態変数に対する重み行列Ｑは、各変数に固有の雑音成
分の分散の逆数とする。

操作変数に対する重み行列Ｈの要素の大きさは、同定実
験時のそれぞれの変数の分散の逆数として計算を開始す
る。

このようにする事により、ＱＳＲを決定できる。

この場合、ＱＳＲは正定値行列であるだけでなく、対角
行列という事になる。ｑｌＲはその後、適当に変更され
る。

はじめに定めたＱ、Ｈの行列の重みによって、ダイナミ
ックプログラミング（ＤＰ）計算により、（２）式を最
小にするＹ、Ｚの組合わせを求め、ゲイン行列Ｇを得る
。

こうして得られたゲイン行列Ｇは最終的なものではなく
　、（２）式、（２２）式を用いたディジタルシミュレ
ーションによってその妥当性を調べる。

そして制御目標に合致するようにｑの重み係数行列を決
定する。

操作変数に対応する重み行列Ｒは、同定実験時のそれぞ
れの変数の分散の４倍の逆数として計算を行ない、得ら
れたゲイン行列Ｇにより、実際に制御を行なう。

この際、制御プログラムでは、制御時刻ごとに最適操作
量が算出されると、これにゲイン調整のだめの係数Ｋを
かけてシステムに送出するようにする。このＫをソフト
ゲインと呼ぶ。これは、各操作変数ごとに与えるゲイン
である。実際に制御ヲ行ないながら、ソフトゲインＫを
調整し、最適ゲインを求める。

重み行列Ｒは、同定実験時のそれぞれの変数の分散の４
Ｋ倍の逆数として再計算を行ない、最終的なゲイン行列
Ｇを決定する。

このようにして、Ｇが定まるので、第３図に示す制御シ
ステムにより、自動制御する。

第３図に於て、コンピュータ６０に、信号収録６４がな
されているので、自己回帰係数行列Ａ（ｍ）を求める事
ができる。これを状態空間表示にした場合の状態変数、
操作変数と、状態遷移行列Φ及び、操作行列Ｐが決まっ
ている。

さらに、Ｑ、Ｒを適当に与えて、最適制御量７１を与え
るべきゲイン行列Ｇを決定する。

Φ、「、０行列７０が得られるので、状態変数の測定値
５４が入力されると、直ちに最適制御量７１が演出され
る。

これが、人Ｒループ６２．６３を経て、ストーカ類５２
、ダンパ類５３へ入力される。

こうして、ＡＣＣ５Ｑと相補的に、ＡＲモデルによるご
み焼却炉の自動燃焼制御を行なう事ができる。

ソフトゲインには制御開始時、及び終了時に於て、パン
プレスに立上げ、立下げを行なうため、０から１の間を
徐々に変化する場合にも利用する。

（６）　　下側無制御のだめのゲイン切替制御ＡＲモデ
ルによる制御は、変数の分散を抑えるように働く。この
ために、安定した自動燃焼制御が可能となるわけである
。

これは、変数Ｘが、平均値からの偏差として定義され、
線型二次形式（２１）が最小である、という条件がある
からである。変数Ｘは、当然平均値へ近づく傾向があり
、このため分散が少なくなる。

他の変数に対して、このような傾向は望ましい事である
が、Ｎｏ　の場合は好ましくない。Ｎｏ　はＸ　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　Ｘ平均値にとどまる事が最
適なのではなく、少ない方が良いのである。つまり下限
に制限がない。

ＮＯｘについても、もちろん平均値を設定し、変数は平
均値からの偏差として定義する。

ＡＲモデルによる最適制御は、Ｎｏ　の場合、これが平
均値以下の時に、引き上げる作用を持っている。

これは好ましくない事である。低いＮＯｔ度を引き上げ
てはいけない。

そこで、重み係数行列ｑのＮＯに対応する重み成分を３
種類準備する。この内ひとつは０とする。

重み成分が大きければ、この変数を平均値へ引き寄せる
力は大きい事になる。重み成分が小さければ、この変数
を平均値へ引き寄せる力は弱い。重み成分がＯであれば
、この変数を平均値へ近づける作用がなくなる。

ＮＯｘが平均値よりかなり大きい時、Ｑの重み成分を大
きくする。ＮＯｘが平均値以下になった時Ｑの重み成分
を０とする。両者の段階に於ては、中間の値の重み成分
を用いる。

３種類の重み成分により、違ったゲイン行列Ｇが計算で
きる。

ＮＯの値によって、重み成分の値を切替えるが、この時
ゲイン行列も切替わる。

こうして、ＮＯについては、平均値以下になつた場合、
これを平均値へ戻すような動きを抑制する事ができるよ
うになっている。

第４図はＡＲモデルによる自動燃焼制御装置システム構
成図である。

管理用ＣＰＵｇＱと、制御用ＣＰＵｇｌとが設けられる
。

管理用ＣＰＵの機能は、 １、制御用ＣＰＵの設定及びモニタリング２、ＡＲモデ
ルによる最適制御演算 である。

制御用ｃｐｕの機能は、 １、管理用ＣＰＵとのデータ通信 ２、フィールドの入出力（計測端８３、操作端８４）と
制御 これはＰＩＩ）制御、又はシーケンス制御である。

沙）　　効　　　果 （１）　　プラントのニーズに応じた多様な制御が可能
である。

広い視野に立ち各種変数の状況を考慮しながら、システ
ムを制御する多変数制御系である。

重み行列Ｑ、Ｒを調整する事により制御目標を種々に設
定する事ができる。

（２）　　ボイラ蒸発量、燃焼室温度の変動（分散）を
精度良く抑える事ができる。

ＡＲモデルに於て、全ての変数は、Ｍ時刻以前までの変
数の一次結合と雑音の和として表わされている。このた
め、変数は過去の値に引張られ、急激な変動をしにくい
という事がある。

−例によると、Ｍ＝１０、Δを冨３Ｑ　！３ｅ５Ｃとす
る。

すると、５分前までの変数の値が、現在の値に反映され
る事になる。

それだけではない。Ｍ時刻以前までの変数の値自体に、
過失の変数の値の影響が含まれている。

又、平均値に近づく作用は、線型二次形式の評価函数Ｊ
Ｉを最少にするという条件から生ずる。

（３）　　ボイラ蒸発量と燃焼室温度の変動が抑えられ
るので、排ガスのエネルギーを効率良く、ボイラによっ
て回収できる。

つまり、エネルギーを高効率で有効利用できる。

（４）　　ボイラ蒸発量、燃焼室温度が安定するから、
ごみ焼却炉の焼却能力が長年にわたって維持される。又
機器の消耗を低減できる。

（５）　　Ｎｏ　　の発生量を低減する事ができる。排
ガス公害を有効に防止できる。

（６）運転制御は全て自動的に行われる。運転者の技量
の相違等による運転効率の低下などという事はない。

又、省力化に寄する所大である。

（７）　　システムの変数間の関係をブラックボックス
として、試験用信号をコンピュータによって発生させ、
これにより操作変数を変動させて、変数の変動を測定し
、自己回帰行列Ａ　（ｍ、）を求める。システム同定に
よって、システム内部の多変数の関係が分る。Ａ（ｍ）
はシステム固有ノモのである。Ａ（ｍ）が既知となる事
により、最適制御設計が可能となる。

従来のＰＩＤ制御のように、個々の操作変数と状態変数
の間の関係について検討する必要が全くない。

つまり、適用の範囲が広いという事である。

（８）　　制御系としてアナログＰＩＤ制御系と、ＡＲ
モデル制御系があるため、万一計算機が故障しても、ア
ナログＰＩＤ制御系でプラントの制御を引き継ぐ事がで
きるため、安定性、信頼性が高い。

（９）　　制御系の設計は、与えられた手順により計算
機の操作を行なう事により半ば自動的に行なわれるだめ
、保守・運用が容易である。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来のごみ焼却炉自動燃焼制御系統図。 第２図はシステム同定を行なうだめの実験システム図。 第３図は（ＡＣＣ＋ＡＲモデル〕による自動燃焼制御シ
ステム図。 第４図はＡＲモデルによる自動燃焼制御装置システム構
成図。 １　・・・・・・・・・　ごみ投入口 ２　・・・・・・・・・　ごみビット ３　・・・・・・・・・　クレーン ４　・・・・・・・・・　ホッパ ５　・・・・・・・・・　乾燥ストーカ６　・・・・・
・・・・　燃焼ストーカ７　・・・・・・・・・　後燃
焼ストーカ８　・・・・・・・・・　’ｉ：ｙ−−ト９
．１０　　・・・・・・　ごみレベルセンサ１１　　・
・・・・・・・・　ごｈｍレベル１２　　・・・・・・
・・・　燃焼度センサ１３　　・・・・・・・・・　燃
焼度 １４　　・・・・・・・・・　排ガス温度センサ１５　
　・・・・・・・・・　排ガス温度１６　　・・・・・
・・・・　ボイラ １７　　・・・・・・・・・　ｍｉＡ量センサ１８　　
・・・・・・・・・　蒸気流量１９　　・・・・・・・
・・　０２センサ２０　　・・・・・・・・・　排ガス
０□濃度２１　　・・・・・・・・・　空気供給管２５
　　・・・・・・・・・　乾燥空気流量センサ２６　　
・・・・・・・・・　燃焼空気流量センサ２７　　・・
・・・・・・・　後燃焼空気流量センサ２８　　・・・
・・・・・・　各ストーカ下空気流量３０　　・・・・
・・・・・　目標焼却量設定３１　　・・・・・・・・
・　ごみカロリー設定３２　　・・・・・・・・・　空
気過剰率設定３３　　・・・・・・・・・　目標蒸発量
演算３４　　・・・・・・・・・　ストーカ速度演算３
５　　・−・・・・・・・　燃焼空気量演算３６　　・
・・・・・・・・　二次空気量演算３７　　・・・・・
・・・・　速度補正３８　　・・・・・・・・・　燃焼
空気量調整３９　　・・・・・・・・・　二次空気流量
４０　　・・・・・・・・・　二次空気調整ダンパ４１
　　・・・・・・・・・　二次空気流量センサ５０　　
・・・・・・・・・　Ａｃｅ ５１　　・・・・・・・・・　ごみ焼却炉プロセス５２
　　・・・・・・・・・　ストーカ類５３　　・・・・
・・・・・　ダンハ類５４　　・・・・・・・・・　変
数測定値５５　　・・・・・・・・・　信号ループ５６
．５７・・・・・・　指令ループ ６０　　・・・・・・・・・　コンピュータ６１　　・
・・・・・・・・　ＡＲノイズ６２　、６３・・・・・
・　ＡＲループ６４　　・・・・・・・・・　信号収録
７０　　・・・・・・・・・　Φ、Ｆ、０行列７１　　
・・・・・・・・・　最適制御量計算８０　　・・・・
・・・・・　管理用ＣＰＵ８１　　・・・・・・・・・
　制御用ＣＰＵ８３　　・・・・・・・・・　計測端 ８４　　・・・・・・・・・　操作端 Ｙ（Ｓ）・・・・・・　操作変数ベクトルＺ＜Ｓ＞・・
・・・・　状態変数ベクトルＷ（Ｓ）・・・・・・　ホ
ワイトノイズベクトルΦ　・・・・・・・・・　状態遷
移行列「　・・・・・・・・・　操作行列 Ｇ　・・・・・・・・・　ゲイン行列 発　　明　　者　　　平　　岡　　正　　層温　　村　
　和　　志 藤　　原　　健　　史 辻　　本　　進　　− 高　　　市　　　克　　　己

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）乾燥ストーカ、燃焼ストーカ及び後燃焼ストーカ
   を持ち、各々のストーカに乾燥用空気、燃焼用空気及び
   おき燃焼用空気を送入する空気供給管と、供給する空気
   量を調整するダンパと、燃焼室内に二次燃焼用及び炉内
   の冷却用空気を送給する二次空気送給管と、送給空気量
   を調整するダンパとを備え、排ガスによつて蒸気を発生
   させるためのボイラを設けたごみ焼却炉において、ごみ
   層レベル、燃焼度センサなどの信号に従ってストーカ速
   度、空気ダンパ開度をアナログＰＩＤ制御する自動燃焼
   制御装置に、システムを励振する為のＡＲノイズよりな
   る試験信号｛ｘ＿ｋ｝を印加し、サンプリング周期Δｔ
   ごとに時刻ｓにおける変数の値ｘ＿ｋ（ｓ）を測定しこ
   れを収録し、実際の値から平均値を差引いた変数の組か
   らなる定常時系列ベクトルＸ（ｓ）＝Ｔ（ｘ＿１（ｓ）
   、ｘ＿２（ｓ）、・・・・・・ｘ＿ｋ（Ｓ））及びホワ
   イトノイズＵ（ｓ）とを含む自己回帰モデル方程式（Ｔ
   は転置行列） Ｘ（ｓ）＝Σ＾Ｍ＿ｍ＿＝＿１Ａ（ｍ）Ｘ（ｓ−ｍ）＋
   Ｕ（ｓ）の自己回帰係数Ａ（ｍ）とモデル次数Ｍとをホ
   ワイトノイズＵ（ｓ）の分散、及び予測誤差が最少にな
   るという条件によつて決定し、ｒ個の状態変数とその（
   Ｍ−１）個の予測値とよりなるＭｒ元の状態変数ベクト
   ルＺ（ｓ）、ｌ個の操作変数とその（Ｍ−１）個の予測
   値とよりなるＭｌ元の操作変数ベクトルＹ（ｓ）及びホ
   ワイトノイズベクトルＷ（ｓ）間の関係を表現する状態
   方程式 Ｚ（ｓ）＝ΦＺ（ｓ−１）＋ΓＹ（ｓ−１）＋Ｗ（ｓ）
   のΦ、Γを求めるシステム同定を行ない、線型二次形式
   評価関数 Ｊ＿Ｉ＝Ｅ〔Σ＾Ｉ＿ｓ＿＝＿１｛＾ＴＺ（ｓ）・Ｑ・
   Ｚ（ｓ）＋＾ＴＹ（ｓ−１）・Ｒ・Ｙ（Ｓ−１）｝〕の
   重み係数行列Ｑ、Ｒを設定し、前記評価関数Ｊ＿Ｉを与
   えられた運転区間の長さＩに対して最少にする操作変数
   Ｙ（ｓ）を求め、これと状態変数ベクトルＺ（ｓ）の関
   係を決定する最適ゲイン行列Ｇを求めて、 Ｙ（ｓ）＝ＧＺ（ｓ） によつて、状態変数の値から操作変数の値を決定できる
   ようにし、状態変数としてはボイラ蒸発量、排ガスＮＯ
   ＿ｘ濃度、燃焼室温度を選択し、操作変数としてはスト
   ーカ速度及び乾燥用空気流量、燃焼用空気流量、後燃焼
   用空気流量、冷却空気流量を選択し、この内ＮＯ＿ｘ濃
   度に対しては、その値が高い時は評価関数Ｊ＿Ｉの中の
   ＮＯ＿ｘに対する重み成分を大きくして求めたゲインＧ
   を使用し、その値が低い時は評価関数Ｊ＿Ｉの中のＮＯ
   ＿ｘに対する重み成分を小の測定値とゲインＧとから操
   作変数を求めてごみ焼却炉を燃焼制御する事を特徴とす
   るごみ焼却炉の多変数自動燃焼制御方法。
2. （２）焼却量負荷の変動がある場合、高負荷時と低負荷
   時の２種類のモデルを作成し、それぞれについて状態遷
   移行列Φ、操作行列Γを求め、直線補間を行ない、焼却
   量負荷設定に応じたモデルを作成する事を特徴とする特
   許請求の範囲第（１）項記載のごみ焼却炉の多変数自動
   燃焼制御方法。
3. （３）評価関数Ｊ＿Ｉの中の状態変数に対する重み係数
   行列Ｑが正定値対角行列であつて、対角成分が各変数に
   固有の雑音成分の分散の逆数とした事を特徴とする特許
   請求の範囲第（１）項記載のごみ焼却炉の多変数自動燃
   焼制御方法。
4. （４）評価関数Ｊ＿Ｉの中の操作変数に対する重み係数
   行列Ｒは、正定値対角行列であつて、対角成分がシステ
   ム同定のために入力された変数の分散の４倍の逆数とし
   た事を特徴とする特許請求の範囲第（１）項記載のごみ
   焼却炉の多変数自動燃焼制御方法。
5. （５）計算された最適操作量にソフトゲインＫをかけて
   システムに送出するようにし、評価関数Ｊ＿Ｉの中の操
   作変数に対する重み係数行列Ｒは正定値対角行列であつ
   て、対角成分がシステム同定のために入力された操作変
   数の分散の４Ｋ倍の逆数とした事を特徴とする特許請求
   の範囲第（１）項記載のごみ焼却炉の多変数自動燃焼制
   御方法。