JPWO2014112074A1 - プラント制御装置 - Google Patents
プラント制御装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JPWO2014112074A1 JPWO2014112074A1 JP2014557242A JP2014557242A JPWO2014112074A1 JP WO2014112074 A1 JPWO2014112074 A1 JP WO2014112074A1 JP 2014557242 A JP2014557242 A JP 2014557242A JP 2014557242 A JP2014557242 A JP 2014557242A JP WO2014112074 A1 JPWO2014112074 A1 JP WO2014112074A1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- target value
- correction target
- value
- candidate
- plant
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B11/00—Automatic controllers
- G05B11/01—Automatic controllers electric
- G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B15/00—Systems controlled by a computer
- G05B15/02—Systems controlled by a computer electric
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
本発明に係るプラント制御装置によれば、リファレンスガバナは、制御出力の修正目標値候補に基づき、プラントとフィードバックコントローラとを含む閉ループ系がモデル化された予測モデルを用いて、制約が課せられた特定状態量を含むプラントの状態量の予測値を有限の予測ホライズンにわたって順次計算する。その際、ある修正目標値候補に関して特定状態量の予測値が制約に抵触した場合、リファレンスガバナは、当該修正目標値候補を最終的な修正目標値の対象から除外する。これにより、制約の充足性は担保されつつ制御出力の目標値の修正に要する演算負荷は低減される。
Description
本発明は、プラントの制御装置に関し、詳しくは、プラントの状態量に課せられる制約が充足されるようにリファレンスガバナを用いてプラントの制御出力の目標値を修正する制御装置に関する。
一般的なプラント制御装置は、プラントの制御出力に関して目標値が与えられた場合、同制御出力を目標値に追従させるようにフィードバック制御によってプラントの制御入力を決定するように構成されている。ただし、実際のプラントの制御においては、プラントの状態量に関してハード上或いは制御上の様々な制約が存在している場合が多い。それらの制約が充足されない場合、ハードの破損や制御性能の低下が生じるおそれがある。制約の充足性は、制御出力の目標値に対する追従性と同じく、プラントの制御において求められる重要な性能の1つである。
リファレンスガバナは上記要求を満たすための1つの有効な手段である。リファレンスガバナは制御対象であるプラントとフィードバックコントローラとを含む閉ループ系(フィードバック制御システム)をモデル化した予測モデルを備え、制約が課せられている状態量の将来値を予測モデルによって予測する。そして、状態量の予測値とそれに課せられた制約とに基づいてプラントの制御量の目標値を修正する。
リファレンスガバナをプラントの制御に適用した先行技術の例としては、下記の特許文献1に開示された先行技術を挙げることができる。この先行技術は多段圧延装置における圧延材の張力制御に関するものである。特許文献1に開示された先行技術では、圧延材の張力の時間変化を規定した目標軌道データがリファレンスガバナによって予め演算され、圧延材の張力実績値と目標軌道データとの偏差に基づいて圧延材の張力が制御される。
上記公報に開示された発明では、リファレンスガバナによるオフライン計算が行われている。多段圧延装置における圧延材の張力の目標値は予め与えられているため、リファレンスガバナによる目標値の修正はオフラインで行うことができる。しかし、プラントの種類によっては、オフライン計算ではなくオンライン計算が必要とされる場合がある。自動車の動力装置として用いられる内燃機関はそのようなプラントの一種である。内燃機関では、運転条件によって刻々と目標値が変化することから、状態量に課せられた制約を満たすためにはオンライン計算による目標値の修正が必要となる。ところが、リファレンスガバナのオンライン計算に掛かる演算量は多大であるため、リファレンスガバナによるオンライン計算を制御装置に実装する場合、制御装置には多大な演算負荷がかかってしまう。
本発明は、上述のような課題に鑑みてなされたもので、プラントの状態量に課せられた制約が充足されるようにリファレンスガバナを用いて制御出力の目標値を修正するにあたり、制御装置にかかる演算負荷を低減することを目的とする。
本発明に係るプラント制御装置はフィードバックコントローラとリファレンスガバナとを備える。フィードバックコントローラは、プラントの制御出力を目標値に近づけるようにフィードバック制御によってプラントの制御入力を決定するように構成される。制御対象であるプラントの種別や構成には限定はない。リファレンスガバナは、フィードバックコントローラに与えられる目標値を修正するように構成される。
リファレンスガバナは、少なくとも予測モデル演算処理と評価関数演算処理と修正目標値決定処理とを実行することができる。予測モデル演算処理によれば、制御出力の修正目標値候補に基づき、プラントとフィードバックコントローラとを含む閉ループ系がモデル化された予測モデルを用いて、制約が課せられた特定状態量を含むプラントの状態量の予測値を有限の予測ホライズンにわたって順次計算することが行われる。評価関数演算処理によれば、予測モデル演算で得られた計算結果に基づき、予め定義された評価関数を用いて、修正目標値候補の評価値を計算することが行われる。修正目標値決定処理によれば、予測モデル演算処理と評価関数演算処理とを複数の修正目標値候補に関して実行し、複数の修正目標値候補のそれぞれの評価値に基づいて最終的な修正目標値を決定することが行われる。
本発明に係るプラント制御装置では、リファレンスガバナは、ある修正目標値候補に関する予測モデル演算処理により予測された特定状態量の予測値が制約に抵触した場合、当該修正目標値候補を最終的な修正目標値の対象から除外する。このような機能をリファレンスガバナが備えることにより、リファレンスガバナによる目標値の修正に要する演算負荷は低減される。
さらに、リファレンスガバナは、ある修正目標値候補に関する予測モデル演算処理の途中で特定状態量の予測値が制約に抵触した場合、当該修正目標値候補に関する予測モデル演算処理の残りの計算をキャンセルすることができる。このような機能をリファレンスガバナがさらに備えることにより、必要のない予測モデル演算処理は途中で打ち切られるようになって、その分、目標値の修正に要する演算負荷はさらに低減される。なお、リファレンスガバナにより実行される予測モデル演算処理では、予め設定された予測周期で離散的に状態量の予測値を計算することができる。この場合、上記機能によれば、ある修正目標値候補に関する予測モデル演算処理において最初の離散時刻から最終の離散時刻までの間の途中の離散時刻で特定状態量の予測値が制約に抵触したとき、残りの離散時刻における状態量の予測値の計算がキャンセルされる。
リファレンスガバナにより実行される評価関数演算処理では、予測モデル演算処理で計算された各離散時刻における制御出力の予測値と制御出力の本来の目標値との距離が小さいほど望ましい評価値を与える評価関数を使用することができる。また、リファレンスガバナにより実行される修正目標値決定処理では、評価値が最も望ましい値となる修正目標値候補を最終的な修正目標値として決定することができる。
リファレンスガバナにより実行される修正目標値決定処理では、予め定義された更新規則に従って修正目標値候補を更新することができる。好ましい更新規則によれば、前回の修正目標値候補の評価値に対する今回の修正目標値候補の評価値の変化の方向と、前回の修正目標値候補に対する今回の修正目標値候補の変化の方向との組み合わせによって次回の修正目標値候補が決定される。また、修正目標値候補を順次更新していくのであれば、好ましくは、前回の修正目標値候補の評価値に対して今回の修正目標値候補の評価値がより望ましい値であれば、今回の修正目標値候補を最終的な修正目標値として仮決定し、前回の修正目標値候補の評価値に対して今回の修正目標値候補の評価値がより望ましい値でなければ、前回仮決定した最終的な修正目標値をそのまま保持する。
以下、本発明の実施の形態について図を用いて説明する。
本実施の形態に係る制御装置は、自動車に搭載されるディーゼルエンジン、より詳しくは、ディーゼルエンジンの後処理システムを制御対象プラントとする制御装置である。図1はディーゼルエンジンの後処理システムの構成を示す概略図である。後処理システムは、排気通路にDOC(ディーゼル酸化触媒)とDPF(ディーゼル微粒子除去装置)とを備え、シリンダヘッドの排気ポートに燃料添加弁を備えている。排気通路におけるDPFの下流には、後処理システムの制御出力であるDPF温度(詳しくは、DPFの出口ガス温度)を計測するための温度センサが取り付けられている。
本実施の形態に係る制御装置は、DPF温度に課せられた各制約を満足させながら、DPF温度を目標値に追従させるための制御構造を備えている。その制御構造が図2に示す目標値追従制御構造である。本実施の形態に係る目標値追従制御構造は、目標値マップ(MAP)、リファレンスガバナ(RG)、及び、フィードバックコントローラを備える。
目標値マップは、制御対象プラントの運転条件を示す外生入力dが与えられると、制御出力であるDPF温度の目標値rを出力する。外生入力dには、排気ガスの質量流量や大気温度等が含まれる。外生入力dに含まれるこれらの物理量は計測値でもよいし推定値でもよい。
リファレンスガバナは、DPF温度の目標値rが与えられると、DPF温度に課せられた制約が満たされるように目標値rを修正し、DPF温度の修正目標値wを出力する。図2中に示すzは制御入力や制御出力を状態量のうち制約のある特定状態量を表現している。ここでは、制約のある特定状態量zは制御出力であるDPF温度を意味するものとする。DPF温度には制約として上限値が設けられている。DPF温度が上昇し続けるとDPFの溶損に至るおそれがある。制約として設定された上限値は、溶損を防いでDPFの信頼性を担保することのできる値とされている。
フィードバックコントローラは、リファレンスガバナからDPF温度の修正目標値wが与えられると、DPF温度の現在値を示す状態量xを取得し、修正目標値wと状態量xとの偏差eに基づくフィードバック制御によって制御対象プラントに与える制御入力uを決定する。本実施の形態に係る制御対象プラントは後処理システムであるので、制御入力uには、燃料添加弁によって排気ガス中に添加される燃料量、すなわち、燃料添加量が用いられる。フィードバックコントローラの仕様に限定はなく、公知のフィードバックコントローラを用いることができる。例えば、比例積分フィードバックコントローラを用いることが可能である。
図3は図2に示す目標値追従制御構造を等価変形して得られたフィードフォワード構造を示す図である。図2において破線で囲まれた閉ループ系は既に設計済みであるとして、図3に示すフィードフォワード構造では1つのモデルとされている。閉ループ系のモデルは次のモデル式(1)で表される。式(1)において、f,gはモデル式の関数である。また、kは閉ループ系のサンプル時間に対応した離散時刻を表している。
リファレンスガバナは、プログラムされたアルゴリズムに従って動作する。このアルゴリズムによれば、リファレンスガバナは、与えられた目標値rに基づいて修正目標値wの候補を決定する。そして、外生入力dと修正目標値候補のそれぞれを上記の式(1)で表される予測モデルに入力してDPF温度の将来の予測値を計算する。リファレンスガバナは予め定められた予測ホライズンにわたってDPF温度の予測値を計算し、DPF温度の予測値が制約に抵触するかどうか、つまり、予測値がDPF温度の上限値を超えていないかどうか修正目標値候補ごとに判定する。そして、予測値が制約に抵触しない範囲で本来の目標値rに最も近い修正目標値候補を最終的な修正目標値wとして決定する。
リファレンスガバナアルゴリズムは、詳しくは、図4のフローチャートと付随する図5−図9の説明図とによって説明することができる。以下、図4のフローチャートに沿ってリファレンスガバナアルゴリズムの詳細を説明する。
図4のフローチャートに示すリファレンスガバナアルゴリズムは、閉ループ系のサンプル時間ごとに繰り返し実行される。ステップS1では、DPF温度の修正目標値候補が初期化される。修正目標値候補の初期値Trg_iniには、前回の離散時刻k-1において出力された修正目標値Trg_fin(k-1)が用いられる。また、ステップS1では、修正目標値候補の探索を反復して行った回数(反復回数)jが初期値の1に初期化される。なお、以下では今回の修正目標値候補、すなわち、反復回数jにおける修正目標値候補をTrg_mod(j)と表記する。
ステップS2では、予測モデルを用いたDPF温度の予測回数iが初期値の1に初期化される。なお、予測回数iはリファレンスガバナの予測周期に対応した離散時刻を意味し、i=1に対応する離散時刻からi=Pendに対応する離散時刻までの期間が予測ホライズンである。Pendは目標予測回数であって、予測ホライズンの最終の離散時刻に対応する。
ステップS3では、予測モデル演算処理、すなわち、予測モデルを用いたDPF温度の予測値の計算が行われる。予測モデル演算処理によれば、DPF温度の今回の修正目標値候補Trg_mod(j)に基づき、予測モデルを用いて予測回数iにおけるDPF温度の予測値T(j,i)が計算される。なお、予測モデルの離散時刻の間隔、つまり、予測周期は任意に設定することができる。図5は、予測モデル演算処理のイメージを示す図であって、予測周期が2秒に設定されている場合にDPF温度予測値の演算が3回まで実行された例が描かれている。なお、図5においてDPF温度予測値の折線と併せて描かれている直線は、DPF温度の本来の目標値(最終目標値)Treqを示す直線である。
ステップS4では、DPFの信頼性要件についての判定が行われる。信頼性要件とは、DPF温度が制約である上限値以上になっていないことである。ステップS3で計算されたDPF温度予測値T(j,i)と上限値Tlimitとが比較され、DPF温度予測値T(j,i)が上限値Tlimitよりも小さければ、制約に抵触していない、つまり、信頼性要件が満たされていると判定される。
信頼性要件が満たされている場合、処理はステップS5に進む。ステップS5では、予測回数iが目標予測回数Pendに達したかどうか判定される。
予測回数iが目標予測回数Pend未満の場合、処理はステップS6に進む。ステップS6では、予測回数iがインクリメントされる。そして、処理は再びステップS3に進み、予測モデルを用いて今回の予測回数iにおけるDPF温度の予測値T(j,i)が計算される。そして、予測回数iが目標予測回数Pendに達するまで、ステップS3−S6の処理が繰り返し実行される。
予測回数iが目標予測回数Pendに達した場合、処理はステップS7に進む。ステップS7では、評価関数演算、すなわち、予め定義された評価関数を用いて今回の修正目標値候補Trg_mod(j)の評価値J(j)を計算することが行われる。評価値J(j)はゼロが最も望ましい値であり、評価値J(j)が大きいほど修正目標値候補Trg_mod(j)の評価は低くなる。評価値J(j)を与える評価関数は、具体的には以下の式(2)で表される。式(2)におけるmap[Treq-T(j,i)]は、最終目標値TreqとDPF温度予測値T(j,i)との偏差を引数とするマップから決められるマップ値である。
図6は、評価値J(j)の計算に使用されるマップの設定を示している。DPF温度予測値T(j,i)は最終目標値Treqに近いほど望ましく、また、最終目標値Treqを超えないほうが望ましい。このため、図6に示すマップでは、DPF温度予測値T(j,i)が最終目標値Treqに一致するときにマップ値はゼロとなり、DPF温度予測値T(j,i)が最終目標値Treqから離れるにつれてマップ値が大きくなるように設定されている。また、このマップでは、DPF温度予測値T(j,i)が最終目標値Treqより大きい場合のほうが、小さい場合よりも、DPF温度予測値T(j,i)と最終目標値Treqとの距離の増分に対するマップ値の増分が大きくなるように設定されている。
ステップS8−S10では、離散時刻kにおいて出力すべき修正目標値Trg_fin(k)の更新が行われる。まず、ステップS8では、以下の式(3)に示すように、今回計算された修正目標値候補Trg_mod(j)の評価値J(j)と、反復回数j-1における修正目標値候補Trg_mod(j-1)の評価値J(j-1)との偏差J_dltが計算される。そして、偏差J_dltがゼロ以下かどうか判定される。
図7は、評価値演算処理のイメージを示す図であって、反復回数による評価値の変化の例が描かれている。図7におけるcase1のように前回の評価値J(j-1)よりも今回の評価値J(j)のほうが大きい場合、偏差J_dltはゼロより大きくなる。偏差J_dltがゼロより大きいことは、今回の修正目標値候補Trg_mod(j)よりも前回の修正目標値候補Trg_mod(j-1)の方が評価が高いことを意味する。一方、case2のように前回の評価値J(j-1)よりも今回の評価値J(j)のほうが小さい場合、偏差J_dltはゼロよりも小さくなる。偏差J_dltがゼロ以下であることは、今回の修正目標値候補Trg_mod(j)の方が前回の修正目標値候補Trg_mod(j-1)よりも評価が高いことを意味する。
偏差J_dltがゼロ以下の場合、処理はステップS9に進む。ステップS9では今回設定された修正目標値候補Trg_mod(j)が最終的な修正目標値Trg_fin(k)として仮決定される。より評価が高い修正目標値候補へと修正目標値Trg_fin(k)の値を更新していくことにより、修正目標値Trg_fin(k)は最終目標値Treqへと近づけられていく。
偏差J_dltがゼロより大きい場合、処理はステップS10に進む。ステップS10では、出力すべき修正目標値Trg_fin(k)の値は前回の仮決定値のまま保持される。つまり、現在までにおいて最終目標値Treqに最も近い修正目標値候補がそのまま最終的な修正目標値Trg_fin(k)として保持される。
また、ステップS4において信頼性要件が満たされていないと判定された場合、処理はステップS5−S8をスキップしてステップS10に直接進む。つまり、DPF温度予測値T(j,i)が上限値Tlimitに達したら、今回の修正目標値候補Trg_mod(j)に基づく予測モデル演算は直ちに打ち切られる。この場合、残りの離散時刻、つまり、予測回数i+1から目標予測回数Pendまでの離散時刻におけるDPF温度予測値の計算はキャンセルされる。そして、今回の修正目標値候補Trg_mod(j)は最終的な修正目標値Trg_fin(k)の対象から除外され、ステップS10では、修正目標値Trg_fin(k)の値は前回の仮決定値のまま保持される。DPF温度を制約に抵触させるような修正目標値候補は、最終的な修正目標値としては相応しくない。よって、当該修正目標値候補に係る予測モデル演算を途中で打ち切ったとしても不都合はなく、むしろ、それにより制御装置の演算負荷を低減することができる。
ステップS9或いはステップS10の後、処理はステップS11に進む。ステップS11では、反復回数jが予め設定された予定反復回数Lendに達したかどうか判定される。
反復回数jが予定反復回数Lend未満の場合、処理はステップS12に進む。ステップS12では、次回の反復回数j+1における修正目標値候補Trg_mod(j+1)が決定される。つまり、予測モデル演算で使用する修正目標値候補の更新が行われる。本アルゴリズムによれば、基本的には、前回の修正目標値候補Trg_mod(j-1)の評価値J(j-1)に対する今回の修正目標値候補Trg_mod(j)の評価値J(j)の変化の方向と、前回の修正目標値候補Trg_mod(j-1)に対する今回の修正目標値候補Trg_mod(j)の変化の方向との組み合わせによって次回の修正目標値候補Trg_mod(j+1)が決定される。
図8は、修正目標値候補の更新規則を具体的に示した表である。図8の表におけるTrg_dltは、以下の式(4)に示すように、今回の修正目標値候補Trg_mod(j)と前回の修正目標値候補Trg_mod(j-1)との偏差として算出される。修正目標値候補Trg_mod(j)が前回よりも増側に更新されていれば、偏差Trg_dltはゼロより大きくなり、修正目標値候補Trg_mod(j)が前回よりも減側に更新されていれば、偏差Trg_dltはゼロより小さくなる。
図8の表によれば、偏差Trg_dltが正の値で偏差J_dltが負の値の場合、つまり、 修正目標値候補Trg_mod(j)を前回よりも増側に補正したことにより評価値が前回よりも好転した場合には、次回の修正目標値候補Trg_mod(j+1)は今回値よりもさらに増側に補正される。つまり、今回の修正目標値候補Trg_mod(j)に正値の修正量mod(j+1)を加算した値が、次回の修正目標値候補Trg_mod(j+1)として設定される。次回の修正量mod(j+1)の大きさは、今回の修正量mod(j)と同じ大きさに設定される。なお、修正量の初期値は、最終目標値Treqと修正目標値候補の初期値Trg_iniとの偏差に1以下の所定の係数を乗じた値とされている。
一方、偏差Trg_dltが正の値で偏差J_dltが正の値の場合、つまり、修正目標値候補Trg_mod(j)を前回よりも増側に補正したことにより評価値が前回よりも悪化した場合には、次回の修正目標値候補Trg_mod(j+1)は今回値よりも減側に補正される。つまり、今回の修正目標値候補Trg_mod(j)に負値の修正量mod(j+1)を加算した値が、次回の修正目標値候補Trg_mod(j+1)として設定される。次回の修正量mod(j+1)の大きさは、今回の修正量mod(j-1)の大きさに1未満の所定の係数を乗じた大きさとされる。つまり、補正の方向が同方向である場合には修正量mod(j+1)の大きさは維持されるが、補正の方向を逆方向に修正する場合には、修正量mod(j+1)の大きさは小さくされる。
偏差Trg_dltが負の値で偏差J_dltが負の値の場合、つまり、修正目標値候補Trg_mod(j)を前回よりも減側に補正したことにより評価値が前回よりも好転した場合には、次回の修正目標値候補Trg_mod(j+1)は今回値よりもさらに減側に補正される。つまり、今回の修正目標値候補Trg_mod(j)に負値の修正量mod(j+1)を加算した値が、次回の修正目標値候補Trg_mod(j+1)として設定される。次回の修正量mod(j+1)の大きさは、今回の修正量mod(j)と同じ大きさに設定される。
偏差Trg_dltが負の値で偏差J_dltが正の値の場合、つまり、修正目標値候補Trg_mod(j)を前回よりも減側に補正したことにより評価値が前回よりも悪化した場合には、次回の修正目標値候補Trg_mod(j+1)は今回値よりも増側に補正される。つまり、今回の修正目標値候補Trg_mod(j)に正値の修正量mod(j+1)を加算した値が、次回の修正目標値候補Trg_mod(j+1)として設定される。次回の修正量mod(j+1)の大きさは、今回の修正量mod(j)の大きさに1未満の所定の係数を乗じた大きさとされる。
上記更新規則の例外は、ある予測回数iにおけるDPF温度予測値T(j,i)が上限値Tlimitに達したためにステップS4から直接ステップS10に進んだケースである。このケースでは、次回の修正目標値候補Trg_mod(j+1)は今回値よりも減側に補正される。つまり、次回の修正量mod(j+1)は負値であり、その大きさは今回の修正量mod(j)の大きさに1未満の所定の係数を乗じた大きさとされる。また、このケースでは、次回の更新処理における演算の整合性のため、今回の修正目標値候補Trg_mod(j)の評価値J(j)が最大値Jmaxに定められる。
ステップS12では、上記のように修正目標値候補の更新が行われた後、反復回数jがインクリメントされる。そして、処理は再びステップS2に進み、予測モデルを用いたDPF温度の予測回数iが初期値の1に初期化される。そして、反復回数jが予定反復回数Lendに達するまで、ステップS2−S12の処理が繰り返し実行される。
反復回数jが予定反復回数Lendに達した場合、処理はステップS13に進む。ステップS13では、仮決定されていた修正目標値Trg_fin(k)が最終的な修正目標値として正式決定され、フィードバックコントローラに出力される。これにより、今回の離散時刻kにおける修正目標値決定処理が完了する。今回出力された修正目標値Trg_fin(k)は次回の離散時刻k+1において修正目標値候補の初期値Trg_iniとして用いられる。
図9は、上述のアルゴリズムによって達成されるリファレンスガバナの動作のイメージを示す図である。図9の上段は修正目標値候補Trg_modの反復回数による変化を示し、中段は修正量modの反復回数による変化を示し、下段は評価値Jの反復回数による変化を示している。反復回数1で設定される修正目標値候補Trg_mod(1)は初期値であり、前回出力された修正目標値Trg_finの値とされる。反復回数2で設定される修正量mod(2)は初期値であり、最終目標値Treqと修正目標値候補Trg_mod(1)との偏差に1以下の所定の係数を乗じた値とされる。
図9に示す例では、反復回数2のとき、修正目標値候補Trg_mod(1)に正値の修正量mod(2)が加えられることで、修正目標値候補Trg_mod(2)は増側に補正される。その結果、評価値J(2)が前回値よりも減少した場合、反復回数3の修正量mod(3)は修正量mod(2)と同値とされ、修正目標値候補Trg_mod(3)はさらに増側に補正される。
図9に示す例では、反復回数3のときの予測モデル演算において、予測回数2のときにDPF温度予測値T(3,2)が上限値Tlimitを超えている。このため、無駄な予測モデル演算は打ち切って制御装置の演算負荷を低減すべく、修正目標値候補Trg_mod(3)に関する予測回数3以降の予測モデル演算はキャンセルされ、評価値J(3)は最大値Jmaxに設定される。この場合、反復回数4の修正量mod(4)は負値に変更されるとともに、その大きさは修正量mod(3)の大きさよりも小さくされる。
修正量mod(4)が負値とされることで、反復回数4における修正目標値候補Trg_mod(4)は減側に補正される。その結果、評価値J(4)が前回値よりも減少した場合、反復回数5の修正量mod(5)は修正量mod(4)と同値とされ、修正目標値候補Trg_mod(5)はさらに減側に補正される。その補正によって評価値J(5)が前回値よりも増大した場合、反復回数6の修正量mod(6)は正値に変更されるとともに、その大きさは修正量mod(5)の大きさよりも小さくされる。これにより、反復回数6における修正目標値候補Trg_mod(6)は僅かに増側に補正される。このように、修正目標値候補Trg_modの補正の方向が増側から減側へ、或いは減側から増側へ変更されるごとに補正量modの大きさは小さくされる。これにより、修正目標値候補Trg_modはある一定の値に収束していくことになる。
以上、本発明の実施の形態の1つについて説明した。ただし、本発明は上述の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。例えば、以下のような変形例を採ることができる。
予測モデルには予測誤差が含まれるため、予測モデルで予測されるDPF温度よりも真のDPF温度のほうが高いことはあり得る。よって、予測誤差によってDPF温度が上限値を超えてしまうことのないよう、DPF温度予測値の上限値に予測誤差に対する余裕度を加えても良い。つまり、予測誤差の分だけ制約を厳しくするように、予測誤差に応じて上限値を低く設定しても良い。なお、予測誤差は予測モデル演算のループ回数が進むほど拡大することが分かっている。よって、予測回数に応じてDPF温度の上限値を低く設定することは、制約への抵触を防止する上で好ましい方法である。
上述のアルゴリズムによれば、反復回数が予定反復回数に達したら修正目標値候補の更新は終了される。しかし、その途中、制約への抵触により予測モデル演算が途中でキャンセルされている場合には、計算のキャンセルに伴う演算負荷の減少分に応じて修正目標値候補の更新回数を増やしてもよい。修正目標値候補の更新回数を増やすことで、より良い修正目標値を探索することが可能になり、DPF温度の制御精度を向上させることができる。
上述のアルゴリズムによれば、修正目標値候補は更新規則に従って順次更新される。しかし、一度に複数の修正目標値候補を設定することもできる。例えば、本来の目標値を基準にして一定の温度間隔で複数の修正目標値候補を設定してもよい。この場合、それら複数の修正目標値候補のそれぞれに基づいて予測モデル演算処理と評価値演算処理とを実行し、評価値間の比較に基づいてそれら複数の修正目標値候補の中から最終的な修正目標値を選定すればよい。
上述のアルゴリズムではDPF温度のみに制約が課せられているが、DOC温度や燃料添加量或いはその他の状態量にも制約が課せられていてもよい。この場合、ステップS3では、制御対象プラントの状態量のうち制約が課せられている特定状態量の全てに関して予測ホライズンにわたる予測を実行すればよい。そして、ステップS4では、制約が課せられている特定状態量の少なくとも1つが制約に抵触したら、予測モデル演算を停止して残りの計算をキャンセルすればよい。
上述のアルゴリズムで用いられている評価関数はあくまでも一例である。好ましくは、予測モデル演算処理で計算された各離散時刻におけるDPF温度の予測値と本来の目標値との距離が小さいほど望ましい評価値を与える評価関数であればよい。上述のアルゴリズムによれば、制約への抵触の判定はステップS3で別途行われるので、例えばペナルティ法のような制約を考慮した評価関数の設計は行わなくてよい。また、上述のアルゴリズムによれば、制約への抵触が起こり得る修正目標値候補は最終的な修正目標値の対象から確実に除外されるので、ペナルティ法などに比較して制約への抵触をより確実に防止することができる。
上述の実施の形態では、本発明に係るプラント制御装置をディーゼルエンジンの後処理システムに適用した。しかし、本発明に係るプラント制御装置は、制御対象プラントをディーゼルエンジン本体とすることができる。制御対象プラントがディーゼルエンジン本体である場合、制御入力を可変ノズル開度とし、制御出力を過給圧とすることができる。つまり、本発明はディーゼルエンジンの過給圧制御に適用することができる。また、制御入力をEGR弁開度とし、制御出力をEGR率とすることができる。つまり、本発明はディーゼルエンジンのEGR制御に適用することもできる。さらに、制御入力を可変ノズル開度とEGR弁開度とディーゼルスロットル開度とし、制御出力を過給圧とEGR率とすることができる。つまり、本発明はディーゼルエンジンにおける過給圧とEGR率の協調制御に適用することもできる。
さらに、本発明に係るプラント制御装置が適用されるプラントはディーゼルエンジンのみに限定されない。例えば、ガソリンエンジンやハイブリッドシステム等の他の車載動力プラントの他、燃料電池システムにも適用することができる。さらに、リファレンスガバナとフィードバックコントローラを用いて制御を行うことができるプラントであれば、定置型プラントも含めて広い範囲のプラントに適用することができる。
Claims (8)
- プラントの制御出力を目標値に近づけるようにフィードバック制御によって前記プラントの制御入力を決定するフィードバックコントローラと、
前記フィードバックコントローラに与えられる目標値を修正するリファレンスガバナとを備え、
前記リファレンスガバナは、
前記制御出力の修正目標値候補に基づき、前記プラントと前記フィードバックコントローラとを含む閉ループ系がモデル化された予測モデルを用いて、制約が課せられた特定状態量を含む前記プラントの状態量の予測値を有限の予測ホライズンにわたって順次計算する予測モデル演算処理と、
前記予測モデル演算処理で得られた計算結果に基づき、予め定義された評価関数を用いて、前記修正目標値候補の評価値を計算する評価関数演算処理と、
前記予測モデル演算処理と前記評価関数演算処理とを複数の修正目標値候補に関して実行し、前記複数の修正目標値候補のそれぞれの評価値に基づいて最終的な修正目標値を決定する修正目標値決定処理と、を実行するように構成され、
前記リファレンスガバナは、ある修正目標値候補に関する予測モデル演算処理により予測された前記特定状態量の予測値が制約に抵触した場合には、当該修正目標値候補を最終的な修正目標値の対象から除外することを特徴とするプラント制御装置。 - 前記リファレンスガバナは、ある修正目標値候補に関する予測モデル演算処理の途中で前記特定状態量の予測値が制約に抵触した場合には、当該修正目標値候補に関する予測モデル演算処理の残りの計算をキャンセルすることを特徴とする請求項1に記載のプラント制御装置。
- 前記リファレンスガバナは、前記予測モデル演算処理では、予め設定された予測周期で離散的に前記状態量の予測値を計算し、
前記リファレンスガバナは、ある修正目標値候補に関する予測モデル演算処理において最初の離散時刻から最終の離散時刻までの間の途中の離散時刻で前記特定状態量の予測値が制約に抵触した場合には、残りの離散時刻における前記状態量の予測値の計算をキャンセルすることを特徴とする請求項2に記載のプラント制御装置。 - 前記リファレンスガバナは、前記予測モデル演算処理に係る離散時刻が進むにつれて、前記特定状態量の予測値が制約に抵触したかどうか判定するための閾値をより厳しい値に変更することを特徴とする請求項3に記載のプラント制御装置。
- 前記リファレンスガバナは、前記評価関数演算処理では、前記予測モデル演算処理で計算された各離散時刻における前記制御出力の予測値と前記制御出力の本来の目標値との距離が小さいほど望ましい評価値を与える評価関数を使用し、
前記リファレンスガバナは、前記修正目標値決定処理では、前記評価値が最も望ましい値となる修正目標値候補を最終的な修正目標値として決定することを特徴とする請求項3又は4に記載のプラント制御装置。 - 前記リファレンスガバナは、前記修正目標値決定処理では、予め定義された更新規則に従って前記修正目標値候補を更新し、
前記更新規則によれば、前回の修正目標値候補の評価値に対する今回の修正目標値候補の評価値の変化の方向と、前回の修正目標値候補に対する今回の修正目標値候補の変化の方向との組み合わせによって次回の修正目標値候補が決定されることを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載のプラント制御装置。 - 前記リファレンスガバナは、前記修正目標値決定処理では、前回の修正目標値候補の評価値に対して今回の修正目標値候補の評価値がより望ましい値であれば、今回の修正目標値候補を最終的な修正目標値として仮決定し、前回の修正目標値候補の評価値に対して今回の修正目標値候補の評価値がより望ましい値でなければ、前回仮決定した最終的な修正目標値をそのまま保持することを特徴とする請求項6に記載のプラント制御装置。
- 前記リファレンスガバナは、制約への抵触により前記予測モデル演算処理の途中で残りの計算のキャンセルした場合、前記修正目標値決定処理では、計算のキャンセルに伴う演算負荷の減少分に応じて前記修正目標値候補の更新回数を増やすことを特徴とする請求項6又は7に記載のプラント制御装置。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2013/050811 WO2014112074A1 (ja) | 2013-01-17 | 2013-01-17 | プラント制御装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP5930074B2 JP5930074B2 (ja) | 2016-06-08 |
JPWO2014112074A1 true JPWO2014112074A1 (ja) | 2017-01-19 |
Family
ID=51209195
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014557242A Expired - Fee Related JP5930074B2 (ja) | 2013-01-17 | 2013-01-17 | プラント制御装置 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20150356413A1 (ja) |
JP (1) | JP5930074B2 (ja) |
CN (1) | CN104937506A (ja) |
DE (1) | DE112013006439T5 (ja) |
WO (1) | WO2014112074A1 (ja) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6032253B2 (ja) * | 2014-09-17 | 2016-11-24 | トヨタ自動車株式会社 | 内燃機関の制御装置 |
JP6443311B2 (ja) * | 2015-11-30 | 2018-12-26 | オムロン株式会社 | 制御装置、制御プログラムおよび記録媒体 |
JP6508158B2 (ja) * | 2016-10-17 | 2019-05-08 | トヨタ自動車株式会社 | プラント制御装置 |
JP6927770B2 (ja) * | 2017-07-07 | 2021-09-01 | 株式会社日立製作所 | プラント操作支援装置、および、プラント操作支援方法 |
JP6874697B2 (ja) * | 2018-01-10 | 2021-05-19 | トヨタ自動車株式会社 | プラント制御装置 |
JP6935775B2 (ja) * | 2018-03-15 | 2021-09-15 | トヨタ自動車株式会社 | プラント制御装置 |
JP6952018B2 (ja) * | 2018-10-03 | 2021-10-20 | 株式会社日立製作所 | 制御装置および制御方法 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2691628B2 (ja) * | 1990-02-23 | 1997-12-17 | トヨタ自動車株式会社 | 減衰力可変式サスペンション制御装置 |
JPH10225973A (ja) * | 1997-02-14 | 1998-08-25 | Toshiba Mach Co Ltd | 熱変位式自動tダイの制御方法 |
JP2003122402A (ja) * | 2001-10-09 | 2003-04-25 | Yaskawa Electric Corp | サーボ制御装置の制御方法 |
JP4440827B2 (ja) * | 2005-05-23 | 2010-03-24 | 株式会社山武 | アンチワインドアップコントローラ |
JP4877285B2 (ja) * | 2008-06-18 | 2012-02-15 | トヨタ自動車株式会社 | 駆動装置およびその制御方法並びにハイブリッド車 |
CN105589448A (zh) * | 2009-02-02 | 2016-05-18 | 费希尔-罗斯蒙特系统公司 | 具有用以补偿模型失配的可调节积分分量的模型预测控制器 |
CN101750964B (zh) * | 2009-12-14 | 2012-09-19 | 浙江大学 | 烧成系统基于脉冲响应模型的多变量预测控制方法 |
US8073556B2 (en) * | 2009-12-16 | 2011-12-06 | General Electric Company | System and method for controlling a machine |
US20120073268A1 (en) * | 2010-09-29 | 2012-03-29 | Navin Khadiya | Fuel-fired burner for no2 based regeneration |
-
2013
- 2013-01-17 DE DE112013006439.1T patent/DE112013006439T5/de not_active Ceased
- 2013-01-17 WO PCT/JP2013/050811 patent/WO2014112074A1/ja active Application Filing
- 2013-01-17 CN CN201380070863.XA patent/CN104937506A/zh active Pending
- 2013-01-17 US US14/760,847 patent/US20150356413A1/en not_active Abandoned
- 2013-01-17 JP JP2014557242A patent/JP5930074B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE112013006439T5 (de) | 2015-10-08 |
US20150356413A1 (en) | 2015-12-10 |
JP5930074B2 (ja) | 2016-06-08 |
CN104937506A (zh) | 2015-09-23 |
WO2014112074A1 (ja) | 2014-07-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5930074B2 (ja) | プラント制御装置 | |
JP6967836B2 (ja) | 測定された外乱に対する制約を不確実な予見によって処理する手法およびシステム | |
JP5874836B2 (ja) | プラント制御装置 | |
JP2014127083A (ja) | 車両動力プラントの制御装置 | |
JP2011253536A (ja) | 多変数制御装置 | |
JP6032253B2 (ja) | 内燃機関の制御装置 | |
JP5621744B2 (ja) | 車載動力プラントの制御装置 | |
US11008966B2 (en) | Method for determining a position of at least one actuator | |
EP3066328B1 (en) | Method and apparatus for controlling an internal combustion engine | |
JP2014048715A (ja) | プラント制御装置 | |
JP6065822B2 (ja) | 内燃機関の制御装置 | |
JP6044590B2 (ja) | 内燃機関の制御装置 | |
JP2016169688A (ja) | 内燃機関の制御装置 | |
JP2015197087A (ja) | 内燃機関の制御装置 | |
JP2014127101A (ja) | プラント制御装置 | |
JP2016051196A (ja) | プラント制御装置 | |
JP2014074987A (ja) | プラント制御装置 | |
JP6079604B2 (ja) | 内燃機関の制御装置 | |
JP2015049577A (ja) | プラント制御装置 | |
JP2018063586A (ja) | プラント制御装置 | |
JP2017020357A (ja) | 内燃機関の制御装置 | |
JP2014084845A (ja) | 内燃機関の制御装置 | |
JP2019160030A (ja) | プラント制御装置 | |
JP2014227974A (ja) | 内燃機関の制御システム | |
JP2014047757A (ja) | 内燃機関の制御装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160405 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160418 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5930074 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |