JPS63276604A - プロセス制御装置 - 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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、セメント、アルミナ、マグネシア、生石灰等
を製造する焼成炉のようにプロセス応答特性の理論モデ
ルの作成が困難で、特に無駄時間や時定数の大きなプロ
セスについてのプロセス制御装置に関する。

〔従来の技術〕

理論制御モデルの作成が困難なプロセスに対しては、一
般にＡＲＰｉｌｌＡ　（Ａｕｔｏ　Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖ
ｅ　ＭｏｖｉｎｇＡｖｅｒａｇｅ　）モデルやＣＭＤＨ
（Ｇｒｏｎｐ　Ｍｅｔｈｏｄ　ＦｏｒＨａｎｄｉｎｇ　
Ｄａｔａ）法によるモデル等の統計モデルを利用して、
その予測式の入出力関係を変更する、つまり出力である
予測値の代りに目標値を代入して入力とし、入力である
操作量の最新のものを求めて出力とする制御方式や、運
転員の経験等を基に定めたファ・ソイ演算により操作量
を求め制御する制御方式が採用されている。

壕だ、最近では両者を切換使用する方式も考えられてい
る。

第３図にＡＲＭＡモデル利用の従来の制御方式を示す。

制御対象プロセス１００から出力されるプロセス状態量
Ｘ（ｔ　）は、ノロセス状態検出器１１０により検出さ
れる。プロセス状態検出器１１０ｎ検出したプロセス状
態量Ｘ（ｔ）を後続のＡＲＭＡモデル演算をベースとし
た制御演算装置１８０で取扱える形式の信号Ｘ　（ｔ）
に変換し、上記制御演算装置１８０に出力する。

制御演算装置１８０にはプロセス状態信号Ｘ　（ｔ）の
他にプロセス操作量ｙ　（ｔｌが入力として取シ込まれ
ている。これらは制御演算装置１８０に内蔵されている
遅延時間のそれぞれ異なる複数の時間遅れ要素１８１に
より現時点から種々の時間だけ遅れ処理を施される。こ
れにより、Ｘ（ｔ−１・τ）　（１＝ｏ　。

１、〜ｔｍ）及びＶ（ｔ−ｊ・τ）（ｊ＝１．２．〜．
ｎ）が得られる。

さらにこれらの時間遅れ処理を施された各プロセス状態
信号値Ｘ　（ｔ−１・τ）（１＝０，１．〜．ｍ　）及
び操作量Ｖ（ｔ−ｊ・τ）（ｊ＝１．２．〜．ｎ）は乗
算器１８２によシ係数Ａ１及びＢｊを乗じられ、その乗
算結果は加算器１８３に与えられる。加算器１８３は、
別途入力された目標値Ｒと前記乗算結果とを集約加減算
し、今回行うべき操作量ｙ　（ｔｌを決定する。このと
き、操作量決定に用いられる式は の形をとるのが普通である。こうして決定された操作量
ｙ（ｔ＞は制御出力装置１７０の入力となり対象プロセ
ス制御用の信号Ｙ（ｔ）に変換されプロセス操作端に向
は出力される。

第２図にはファジィ制御系の概念を示す。

制御対象プロセス１００からのプロセス状態量Ｘ（ｔ）
はプロセス状態検出器１１０により検出され後続の制御
演算装置１３０にて取換える形式のプロセス状態信号Ｘ
（ｔ）に変換され制御演算装置１３０に入力される。

制御演算装置１３０は加算器１１１、プロセス状態量の
各ファジィダルーグ所属度合演算器１３１、プロセス状
態量のファジィグループ対応の操作量演算器１３２、及
びファジィ論理演算器１３３より構成される。

前記プロセス状態信号刈ｔ）と、このプロセス状態信号
対応で別途入力される目標値Ｒとは加算器１１１に入力
され、目標からの偏差Ｒ−ｘ（ｔ）の演算に使用される
。目標からの偏差Ｒ−ｘ（ｔ）は、プロセス状態量のフ
ァジィグループ所属度合演算器１３１に入力され、予め
経験その他の知識に基いて分類されたいわゆるファジィ
グループの各グルー７’への所属度合に関するメンパシ
ッゾ値ｚｕＸｋ（ｋ＝ｘ　、〜、２）の算出に使用され
る。

このメンバシップ＊ｔｐ、　（ｋ＝１．〜．　ｚ）はさ
らに前記各ファジィグループ対応の操作蓋演算器１３２
に入力され、前記演算器１３１と同様、予め経験その他
の知識に基いて、前記７アノイダルーグに対応して定め
られた操作量のメンバシラノ関数値の調整に供される。

ここで決定された出力メン・マシッゾ関数μ、ｋ（ｋ＝
１．〜．ｚ）は、演算器１３２に貯えられる。

各ファジィグループ対応で調整された操作量のメンバシ
ップ関数ｌμｙｋ（ｋ−１，〜、ｔ）は、ファジィ論理
演算器１３３に入力とされる。ファジィ論理演算器１３
３は、入力された操作量のメンバシップ関数／４ｙ　ｋ
からファジィ演算によって操作量Ｖ（ｔ）を決定する。

こうして決定された操作量ｙ（ｔ）は制御出力装置１７
０の入力となり対象プロセス制御用の信号−６＝ Ｙ（ｔ）に変換されプロセス操作端に向けて出力される
。

〔発明が解決しようとする問題点〕

しかしながら、前述したＡＲＭＡモデルのような統計モ
デルを用いた場合は、モデル決定のために使用したデー
タの性格、たとえば重点操作を行なった操作点の違いや
運転負荷レベル、起動／定格／停上等の運転フェイズの
違い、あるいは季節等、によりモデルの対応範囲が限定
されてしまうため、現在運転中のプロセス状態データの
性格とモデル決定に用いたデータの性格とが異っている
ことが多く、正しい操作量が得られないという問題があ
った。

一方、ファジィ制御等の経験則に基く制御の場合は、動
的なノロセス特性を配慮した制御則の適用が困難なため
静的な状態量に基く制御則が大部分となるので、現在変
動中のグロセス状態値を用いて前記の静的な状態値によ
る経験則にあてはめた場合に系が安定に制御できないこ
とがあった。

本発明は、このような問題点に鑑みなされたもので、環
境変化に伴う予測モデル精度の悪化を防止でき、しかも
系が安定に制御できるプロセス制御装置を提供すること
を目的とする。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明は、プロセスの無駄時間に時定数の１〜数倍（好
１しくは１〜５倍）の時間を加えた所定の時間後のノロ
セフ状態値予測のためのモデルを、ＡＲＭＡモデルやＧ
ＭＤＨ法等の統計モデルにより構築する予ｄ１１］演算
装置と、この装置で得られたゾロセス状態予測値を上記
所定の時間だけ遅らせる時間おくれ要素と、これにより
遅らされたゾロセス状態予測値と現在のプロセス状態検
出値との差を求め、その差が所定の範囲内であったとき
はプロセス状態予測値を選択し、所定の範囲外であった
ときには、現在のプロセス状態検出値を選択するための
スイッチ切換信号を出力するモデル精度判定装置と、こ
の装置に基づき、プロセス状態予測値とプロセス状態検
出値のいずれか一方を選択するプロセス状態信号選択装
置と、この装置により選択された信号を目標値に近づけ
るための操作蓋をファジィ演算等の経験則を加味した制
御演算により求める制御演算装置とを備えたことを特徴
としている。

〔作用〕

第３図の演算の元になる統計モデルは △ であり、従来はｘ（ｔ＋ｎ・τ）の代りに目標値Ｒを代
入して、ｙ（ｔ）を未知数とみなす用途変更により・・
（２） としたものが用いられていた。

これに対し本発明では、 の形で求めた統計モデルを本来の形のまま利用している
。

前記（１）式を変形して（２）式の形式にして利用する
場合ｄ　ａ　ｔ　（Ｂ　Ｏ）の絶対値が小さければＢｏ
の値の精度の悪さが拡大されてｙ（ｔ）が決定される恐
れが大であるのに対し、（３）式は本来の形のまま使用
するのでモデル精度はそのまま保持される。また、操作
量、Ｙ（ｔ）は現在のまま操作を保持したと仮定した場
合の対応プロセス状態量が落ち着くと予想されるプロセ
ス状態予測値に対して経験則を適用しようとしているの
で大きな過誤なく操作量ｙ（ｔ）を決定できるようにな
る。また、予測モデルの精度が悪くなった場合には現在
値対応での別の非常時対応の制御則の組み込みも容易に
なる。

〔実施例〕

第１図に本発明の一実施例に係るプロセス制御装置を示
す。プロセス状態検出器１１０は、制御対象プロセス１
００のゾロセス状態ＪＩｉＸ（ｔ）を検出し、制御装置
において取扱う形式の７０ロセス状態検出値Ｘ（ｔ）に
変換し、出力する。予測演算装置１２０は、プロセス状
態検出器１１０がら出力されるノロセス状態検出値Ｘ（
ｔ）と現在までの操作出力ｙ（ｔ）とを人力し、ＡＲＭ
Ａモデルやω口１■法にょる七デル等の統計モデル演算
を用いて、プロセスの無駄時間に時定数の１〜５倍の範
囲で適当に定めた時間を加えた所定の時間ｎ・τ後のゾ
ロセス状態予測値Ｘ”（ｔ＋ｎ・τ）を決定する。

時間おくれ演算要素１４０は、予測演算装置１２０で求
められた前記プロセス状態予測値Ｘ”（ｔ−１−ｎ・τ
）を入力し、この予測値にｎ・τ時間の時間おくれ処理
を施し、ゾロセス状態計算値Ｘ＊＊、）として出力する
。

モデル精度判定装置１５０は、このプロセス状態計算値
Ｘ＊＊　＜　ｔ　）と、前記のプロセス状態検出値Ｘ（
ｔ）とを入力し、両者の差のチェックする。モデル精度
判定装置１５０は、前記のプロセス状態計算値ｘ　＝（
ｔ　）とプロセス状態検出値Ｘ（ｔ）とを比較して、そ
の差が所定の範囲内であれば前記のゾロセス状態予測値
Ｘ”（ｔ−）−ｎ・τ）を選択し、また所定の範囲外で
あればプロセス状態検出値Ｘ（ｔ）を選択するように指
令するスイッチング信号Ｓを出力する。

前記プロセス状態予測値Ｘ”（ｔ＋ｎ・τうとプロセス
状態検出値Ｘ（ｔ）とはプロセス状態信号選択装置１６
０に入力されている。プロセス状態信号選択装置１６０
は前記モデル精度判定装置１５０からのスイッチング信
号８の指示に従って、前記プロセス状態予測値Ｘ”（ｔ
＋ｎ・τ）とプロセス状態検出値Ｘ（ｔ）の適切な方を
選択して出力Ｚを出力する。

プロセス状態信号選択装置１６０からの出力２は、２対
応で別途外部から与えられるゾロセス状態目標値Ｒとと
もに制御演算装置１３０に入力される。制御演算装置１
３０でｌ−、ｉ　ＺをＲに近づけるためのゾロセス操作
量Ｖ（ｔ）をファジィ演算等の制御演算により決定する
。操作ｘｙ＜ｔ＞は前記の予測演算装置１２０の入力と
なるほか、制御出力変換装置１７０の入力ともなる。制
御出力変換装置１７０は操作Ｍｙ（ｔ）を実際のノロセ
ス操作端駆動用の信号Ｙ（ｔ）Ｋ変換してゾロセス制御
用に出力する。

第２図に予測演算装置１２０の詳細を示す。

この図において１２１，１２２は第３図における１８１
，１８２と対応する時間おくれ侠素及び乗算器であり、
１２３は第３図における１８３に対応しているが目標値
Ｒを入力とせず、また各項をプラスのまま加算する点が
第３図のものと異っている。この回路によれば前述した
（３）式の演算が行われる。

以上の構成の本実施例に係るプロセス制御装置によれば
、（３）式の形で求めた統計モデルを本来の形のまま利
用している。従って、従来方式のようにＢ。の値の精度
の悪さか拡大されてｙ（ｔ）が決定されるようなことが
なく、モデル精度はそのまま保持される。また、操作量
Ｙ（ｔ）は現在の１ま操作を保持したと仮定した場合の
対応ゾロセス状態量が落ち着くと予想されるプロセス状
態予測値に対して経験則を適用しようとしているので大
きな過誤なく操作ｍ　ｙ（ｔ　）を決定できるようにな
る。さらに、予測モデルの精度が悪くなった場合には現
在値対応での別の非常時対応の制御則の組み込みも容易
になる。

なお、本発明では、統計手法による予測モデルの精度が
実際値と大きくズレルか否かを判定しているので、予測
モデルの精度が実際値と大きくズレタ場合には経験その
他の知識による制御則自体も別途予め用意したものに切
換える構成とすることも考えられる。

〔発明の効果〕

以上述べたように、本発明によれば統計モデルを本来の
形のｉｔ利用しているので、環境変化に伴う予測モデル
精度の悪化を防止できる。また、現状の１ま操作を続け
た場合に対応プロセス状態量が落ち着くと予想されるゾ
ロセス状態予測値に対して経験則を適用するので大きな
過誤はなく、系を安定に制御できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係るプロセス制御装置を示
す図、第２図は同装置における予測演算装置の構成を示
す図、第３図はＡＲＭＡモデル利用の従来のプロセス制
御装置を示す図、第４図はファジィ制御系の概念図であ
る。 １００・・・％ｉｌｌ　御対＆　プロセス、１１０・・
・プロセス状態検出器、１２０・・・予測演算装置、１
３０・・・制御演算装置、１４０・・・時間おくれ演算
要素、１５０−１４＝ ・・・モデル精度判定装置、１６０・・・プロセス状態
信号選択装置、１７０・・・制御出力変換装置。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 制御対象プロセスのプロセス状態量を検出するプロセス
   状態検出器と、このプロセス状態検出器からのプロセス
   状態検出値と前時点までの操作量とを入力しプロセスの
   時定数の１〜数倍とプロセス応答のむだ時間に相当する
   時間とを加えた所定の時間後のプロセス状態をＡＲＭＡ
   モデル等の統計モデルを用いて予測するプロセス状態予
   測演算装置と、このプロセス状態予測演算装置からの出
   力であるプロセス状態予測値を入力し該予測値を前記所
   定の時間分だけ遅らせる時間おくれ要素と、この時間お
   くれ要素により遅らされた前記プロセス状態予測値と前
   記プロセス状態検出器から出力される現在のプロセス状
   態検出値とを比較して両者の差が所定の範囲内であると
   きはプロセス状態予測値の選択を指示し、所定の範囲外
   であるときは現在のプロセス状態検出値の選択を指示す
   るスイッチ切換信号を出力するモデル精度判定装置と、
   このモデル精度判定装置から出力されるスイッチ切換信
   号に基づいて前記プロセス状態予測値と現在のプロセス
   状態検出値のいずれか一方を選択出力するプロセス状態
   信号選択装置と、このプロセス状態信号選択装置の出力
   とプロセス状態値の目標値とを入力し前記プロセス状態
   信号選択装置の出力を前記目標値に近付けるための操作
   量をファジィ演算等の経験則を加味した制御演算により
   決定する制御演算装置と、この制御演算装置により決定
   された操作量を入力し該操作量をプロセスへの制御出力
   に変換出力する制御出力変換装置とを具備したことを特
   徴とするプロセス制御装置。