WO2014033858A1 - プラント制御装置 - Google Patents

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target value
value
control
reference governor
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勇人 仲田
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トヨタ自動車株式会社
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D29/00—Controlling engines, such controlling being peculiar to the devices driven thereby, the devices being other than parts or accessories essential to engine operation, e.g. controlling of engines by signals external thereto
    • F02D29/02—Controlling engines, such controlling being peculiar to the devices driven thereby, the devices being other than parts or accessories essential to engine operation, e.g. controlling of engines by signals external thereto peculiar to engines driving vehicles; peculiar to engines driving variable pitch propellers
    • 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
    • G05B13/048—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 using a predictor

Definitions

  • the present invention relates to a plant control device, and more particularly, to a control device that corrects a target value of a plant control amount using a reference governor so that constraints imposed on a plant state quantity are satisfied.
  • a general plant control device is configured to determine a control input of a plant by feedback control so that an output value of the control amount follows the target value when a target value is given for the control amount of the plant. Yes.
  • various constraints on hardware or control exist regarding the state quantity of the plant If these restrictions are not satisfied, there is a risk that hardware breakage or control performance will be degraded. Satisfaction of constraints is one of the important performances required in plant control, as is the followability of output values to target values.
  • the reference governor is one effective means for satisfying the above requirements.
  • the reference governor includes a prediction model that models a closed-loop system (feedback control system) including a plant to be controlled and a feedback controller, and predicts future values of state quantities to which constraints are imposed by the prediction model. Then, the target value of the controlled variable of the plant is corrected based on the predicted value of the state quantity and the constraints imposed thereon.
  • a closed-loop system feedback control system
  • the important thing in the design of the reference governor is the content of the evaluation function used to calculate the corrected target value.
  • Various evaluation functions can be adopted if only the satisfaction of the constraints is considered.
  • the output value follow-up characteristics with respect to the control amount target value vary greatly, and the output value transient response characteristics with respect to changes in the control amount target value Will change greatly.
  • the transient response characteristics of output values with respect to changes in the target value of the control amount vary greatly depending on the operating conditions. Being able to achieve good transient response characteristics while satisfying constraints is an important issue for plant control devices, especially plant control devices that control plants whose response characteristics change according to operating conditions. is there.
  • Patent Document 1 Examples of the prior art in which the reference governor is applied to plant control include the prior art disclosed in Patent Document 1 below.
  • This prior art relates to tension control of a rolled material in a multistage rolling mill.
  • target trajectory data that defines temporal changes in the tension of the rolled material is calculated in advance by the reference governor, and the rolled material is based on the deviation between the actual tension value of the rolled material and the target trajectory data. The tension is controlled.
  • this prior art does not control a plant whose response characteristics change according to operating conditions, and calculation of target trajectory data by a reference governor is performed offline. For this reason, even if this prior art is applied to a plant whose response characteristics change according to operating conditions, the problem of achieving good transient response characteristics while satisfying the constraints cannot be achieved.
  • JP 2010-253501 A JP 2010-084523 A JP 2004-270657 A
  • the inventor of the present application has conducted intensive research on what evaluation function can achieve the above-mentioned problem.
  • the evaluation function is an evaluation function represented by an objective function and a penalty function with the corrected target value candidate as a variable.
  • the penalty function is configured to penalize the objective function when the predicted value of the state quantity to which the constraint is imposed violates the constraint.
  • the objective function is configured to take a smaller value as the distance between the original target value and the corrected target value candidate is smaller. According to this evaluation function, it was confirmed that good transient response characteristics can be achieved while satisfying the constraints imposed on the state quantity of the plant. Further, since this evaluation function can be solved as an unconstrained optimization problem, it is possible to reduce the calculation load of the plant control device by suppressing the amount of calculation required for the online calculation of the reference governor.
  • the plant control apparatus includes a feedback controller and a reference governor.
  • the feedback controller is configured to determine the control input of the plant by feedback control so that the output value of the control amount of the plant approaches the target value.
  • the reference governor uses a model of a closed-loop system that includes a plant and a feedback controller to calculate the future predicted value of a specific state quantity of the plant and based on the predicted value of the specific state quantity and the constraints imposed on the specific state quantity. And configured to correct a target value given to the feedback controller.
  • the reference governor uses the above evaluation function in calculating the corrected target value. Specifically, the reference governor is configured to search for the optimal value of the evaluation function while changing the correction target value candidate, and determine the correction target value candidate that optimizes the evaluation function as the correction target value.
  • the correction target value candidate is updated with the update amount proportional to the gradient of the evaluation function, and the proportionality coefficient multiplied by the gradient is reduced each time the gradient sign is inverted. More preferred.
  • the plant control device further includes an observer.
  • the observer is configured to estimate the state of the closed loop system using a model of the closed loop system.
  • the reference governor calculates the error between the estimated value of the specific state quantity estimated by the observer and the actual value of the specific state quantity obtained from the plant, and a constraint defined by a penalty function according to the error. Configured to correct the value of.
  • DOC diesel oxidation catalyst
  • Embodiment 1 FIG. Embodiment 1 of the present invention will be described below with reference to the drawings.
  • FIG. 1 is a diagram showing a target value tracking control structure of the plant control apparatus according to the present embodiment.
  • the plant control apparatus includes a target value map (MAP), a reference governor (RG), and a feedback controller.
  • a control input u and an exogenous input d from a feedback controller are input to a plant that is a control target of the plant control apparatus. These inputs determine the state quantity x of the plant and the control output (control value output value) y.
  • the plant state quantity x and the control output y can be expressed in detail by the following equation (1).
  • Expression (1) is a model expression that models a plant. In this model formula, f and g are functions of the model formula. The subscript k of each symbol represents a discrete time step.
  • the feedback controller determines the plant control input u by feedback control so that the plant control output y approaches the corrected target value w given from the reference governor.
  • the feedback controller is a proportional-integral feedback controller represented by the following equation (2).
  • K p is a proportional gain
  • e is an error
  • K i is an integral gain
  • v is an error integral value.
  • the proportional-integral feedback controller introduced here is merely an example of a feedback controller that can be used in the present invention. Depending on the desired response characteristics of the system, a proportional-integral-derivative controller can be used.
  • the feedback controller and the plant constitute a closed loop system as indicated by a broken line frame in FIG.
  • the reference governor has a prediction model that models this closed loop system.
  • the prediction model is a model in which a plant model represented by Expression (1) and a feedback controller represented by Expression (2) are combined.
  • the reference value of the control amount determined based on the exogenous input d in the target value map is input to the reference governor. Further, the state quantity x of the plant, the error integrated value v that is the state quantity of the feedback controller, and the exogenous input d are input to the reference governor.
  • the reference governor calculates the predicted value y ⁇ of the control output y of the plant using the prediction model.
  • the control output y is one of the state quantities of the plant, and restrictions are imposed on the control output y.
  • the restriction imposed on the control output y is that the control output y is less than or equal to the upper limit value y ⁇ .
  • the corrected target value w is used in addition to the plant state quantity x, the error integral value v, and the exogenous input d.
  • the reference governor calculates a corrected target value w using an evaluation function described below based on the predicted control output value y ⁇ and the control output upper limit value y ⁇ .
  • the evaluation function as a comparative example is expressed as a constrained optimization problem that selects a target value w closest to the original target value r from among the corrected target value candidates w that satisfy the constraint of the control output y at each time k.
  • k) represents a predicted control output value at time k + i based on information at time k.
  • N h is a predicted horizon (number of predicted steps).
  • Equation (3) The evaluation function as a comparative example represented by Equation (3) is temporarily applied to the target value tracking control structure shown in FIG. 1, and what kind of constraint satisfaction and transient response characteristics can be obtained by simulation using a plant model. It was investigated. Two plant models were used in the simulation. One is a nominal system, and the other is a perturbation system in which dead time and parameter perturbation are added. The nominal system has a transfer function described by the following equation (4), and the perturbation system has a transfer function described by the following equation (5). In each equation, z is a shift operator.
  • FIG. 2 shows the simulation results for each of the actual plant simulated with the nominal system and the perturbation system.
  • the graph of (a) shows the simulation result of the nominal system
  • the graph of (b) shows the simulation result of the perturbation system.
  • the dotted line indicates the original target value.
  • the original target value is 0 when 0 ⁇ k ⁇ 5, and 1 when k ⁇ 6.
  • a solid line indicates a corrected target value, and a broken line indicates a control output.
  • the plant control apparatus employs an evaluation function that can achieve good transient response characteristics while satisfying the constraints even when the plant has uncertainty.
  • An evaluation function J (w) represented by the following equation (6) is an evaluation function employed in the plant control apparatus according to the present embodiment.
  • the first term on the right side of the evaluation function J (w) shown in Expression (6) is an objective function that uses the corrected target value candidate w as a variable. This target function is configured to take a smaller value as the distance between the original target value r and the corrected target value candidate w is smaller.
  • the second term on the right side of the evaluation function J (w) is a penalty function.
  • the penalty function is configured to add a penalty to the objective function when the predicted control output y ⁇ violates the constraints.
  • a weight constant ⁇ for weighting the penalty and an offset constant ⁇ for taking a margin from the control output upper limit value y ⁇ and expanding the restricted area are set.
  • the weight constant ⁇ is added to the difference between the control output predicted value y ⁇ and the constraint.
  • the multiplied value is added to the objective function.
  • the correction target value candidate w that minimizes the evaluation function J (w) shown in Expression (6) is used as the correction target value w k at time k. Note that the evaluation function J (w) shown in Equation (6) can be solved as an unconstrained optimization problem.
  • the effectiveness of the evaluation function J (w) represented by Expression (6) is confirmed by simulation using a reference governor in which the evaluation function J (w) is mounted.
  • the simulation result is shown in FIG.
  • the graph of (a) shows the simulation result when the weight constant ⁇ is set to 0.1
  • the graph of (b) shows the simulation result when the weight constant ⁇ is set to 10
  • the graph of (c) is The simulation result when the weight constant ⁇ is set to 100 is shown.
  • the gain of the feedback controller and the control output upper limit value y ⁇ were set to the same settings as in the comparative example, and the offset constant ⁇ was set to 0.05.
  • the dotted line indicates the original target value.
  • the original target value is 0 when 0 ⁇ k ⁇ 5, and 1 when k ⁇ 6.
  • a solid line indicates a corrected target value
  • a broken line indicates a control output.
  • Item (i) can be realized by repeatedly calculating a closed-loop system with the state x (k) at each time k as an initial value.
  • the item (ii) can also be achieved if there is a future prediction of the state and output obtained in the item (i).
  • a minimum value search method capable of online search and real-time implementation must be selected. Don't be.
  • the steepest descent method which is a known method, is employed as a method for searching for the minimum value of the evaluation function J (w).
  • FIG. 4 is a diagram showing a program description of the optimization algorithm of the evaluation function J (w) adopted in the present embodiment.
  • the gradient ⁇ of the evaluation function J (w) is expressed by the following equation (7 ) Approximate calculation.
  • w cand is a correction target value candidate
  • ⁇ ref is a predetermined minute value.
  • the gradient ⁇ calculated by Expression (7) represents the gradient near the correction target value candidate w cand .
  • ⁇ in the program shown in FIG. 4 is a proportional coefficient for searching for the correction target value candidate w cand in proportion to the gradient ⁇ of the evaluation function.
  • a value ⁇ ⁇ obtained by multiplying the gradient ⁇ by a proportional coefficient ⁇ is the amount of update from the current correction target value candidate to the next correction target value candidate.
  • the magnitude of the gradient ⁇ approaches zero as the corrected target value candidate w cand approaches the optimum value.
  • the sign of the gradient ⁇ is reversed.
  • the value of the proportional coefficient ⁇ is halved each time the sign of the current gradient ⁇ is reversed from the sign of the previous gradient ⁇ prev , as described in lines 5-6 of the program. . That is, every time the sign of the gradient ⁇ is inverted, the update amount of the correction target value candidate w cand is reduced. By performing such processing, it is possible to reduce the repeated iterations of the search in the vicinity of the optimal correction target value and to speed up the convergence of the calculation while preventing search hunting.
  • the plant control device according to the present embodiment was configured as a control device for a diesel engine aftertreatment system.
  • the aftertreatment system of a diesel engine is a plant whose characteristics change according to operating conditions, and is one of the plants that is particularly suitable as a control target of the plant control device according to the present invention.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing the configuration of a diesel engine aftertreatment system.
  • the aftertreatment system includes a DOC (diesel oxidation catalyst) and a DPF (diesel particulate removal device).
  • a temperature sensor for measuring an inlet temperature of the DOC is attached upstream of the DOC in the exhaust passage and downstream of the turbocharger turbine.
  • a temperature sensor for measuring the outlet temperature of the DOC is attached between the DOC and the DPF.
  • a temperature sensor for measuring the outlet temperature of the DPF is attached downstream of the DPF.
  • the post-processing system shown in FIG. 5 includes a fuel addition valve in the exhaust port of the cylinder head as an actuator for controlling the temperature.
  • a fuel addition valve in the exhaust port of the cylinder head as an actuator for controlling the temperature.
  • the catalyst temperature rises due to a chemical reaction.
  • Acceptable upper temperature limits exist in both DOC and DPF, which are a limitation in the temperature control of aftertreatment systems.
  • temperature models were prepared for each of the DOC and DPF, and the future prediction by the reference governor was performed using them.
  • FIG. 6 is a schematic diagram showing heat transfer in the DOC.
  • Q air doc is a heat transfer coefficient from DOC to air
  • Q exo doc is an exothermic reaction heat of DOC
  • Q exh doc is a heat transfer coefficient from DOC to exhaust gas.
  • a differential equation relating to the DOC temperature T doc shown in the following equation (8) can be obtained.
  • C doc is the specific heat capacity of DOC
  • M doc is the mass of DOC.
  • Expression (8) can be expressed as the following expression (9).
  • Q exo, doc (Q inj , T doc ) in equation (9) means that Q exo, doc is a function of the fuel addition amount Q inj and the DOC temperature T doc .
  • K atm is the heat transfer constant between the outside air
  • T atm is the outside air temperature
  • h doc is the convection heat transfer constant between the DOC and the exhaust gas
  • a doc is the convection surface area of the DOC
  • W is the mass flow rate of the exhaust gas
  • C gas is the specific heat capacity of the exhaust gas
  • T doc, us is the exhaust gas temperature upstream of the DOC
  • R doc is the temperature weighting constant of the DOC.
  • a differential equation related to the DOC temperature T doc represented by the equation (9) is prepared as a DOC temperature model.
  • FIG. 7 is a schematic diagram showing heat transfer in the DPF.
  • Q air dpf is a heat transfer coefficient from the DPF to the air
  • Q exo dpf is an exothermic reaction heat of the DPF
  • Q exh dpf is a heat transfer coefficient from the DPF to the exhaust gas.
  • a differential equation relating to the DPF temperature T dpf shown in the following equation (10) can be obtained.
  • C dpf is the specific heat capacity of DPF
  • M dpf is the mass of DPF.
  • Expression (10) can be expressed as the following expression (11).
  • Q exo, dpf (W, m pm , Q inj , T doc ) indicates that Q exo, dpf is the exhaust gas mass flow rate W, the fine particle mass m pm , the fuel addition amount Q inj, and the DPF temperature T Means a dpf function.
  • h dpf is the convective heat transfer constant between the DPF and the exhaust gas
  • a dpf is the convective surface area of the DPF
  • R dpf is the temperature weight constant of the DPF.
  • a differential equation related to the DPF temperature T dpf represented by the equation (11) is prepared as a DPF temperature model.
  • a state space model represented by the following Expression (12) can be obtained.
  • the DOC temperature T doc and the DPF temperature T dpf are system state quantities x p , each having an upper limit constraint.
  • the exhaust gas mass flow rate W, the outside air temperature T atm , the fine particle mass m pm, and the exhaust gas temperature T doc, us upstream of the DOC are exogenous inputs d input to the system.
  • the control input u of the system in this state space model is the fuel addition amount Q inj
  • the control output y of the system is the DPF temperature T dpf .
  • the state space model represented by Expression (12) is used as a model of the post-processing system.
  • FIG. 8 shows the experimental results in this example.
  • the first graph from the top in FIG. 8 shows the time change of the vehicle speed.
  • the second graph shows the time change of the DOC temperature.
  • the third graph shows the time change of the DPF temperature.
  • the fourth graph shows each time change of the original target value and the corrected target value.
  • the 5th graph has shown the time change of the fuel addition amount.
  • the curves drawn with solid lines indicate the control results according to this embodiment, that is, the control results obtained by applying the above-described reference governor to the feedback controller.
  • a curve drawn with a broken line is a comparative example, and shows a control result obtained only by the feedback controller without correcting the target value by the reference governor.
  • the original target value of the DPF temperature was set to 630 ° C.
  • the upper limit temperature which is a constraint on the DOC temperature and the DPF temperature
  • FIG. 9 is a diagram showing a target value tracking control structure of the plant control apparatus according to the present embodiment.
  • the plant control apparatus includes a target value map (MAP), a reference governor (RG), a closed loop system, and an observer.
  • the closed loop system includes a feedback controller and a plant that is a control target.
  • the closed loop system receives the corrected target value w and the exogenous input d from the reference governor. These inputs determine the state quantity x and control output y of the closed loop system.
  • the state quantity x and the control output y can be expressed in detail by the following equation (13).
  • Expression (13) is a model expression that models a closed-loop system.
  • the reference governor uses the model represented by Expression (13) as a prediction model.
  • the observer is configured to estimate the state of the closed loop system using a model of the closed loop system.
  • the estimated value x ⁇ of the state quantity x calculated by the observer and the estimated value y ⁇ of the control output y can be expressed in detail by the following equation (14).
  • Expression (14) is a model expression of a model used by the observer.
  • the functions f and g are equal to those of the prediction model used by the reference governor.
  • L is an observer gain, and is multiplied by an error between the control output y and the control output estimated value y ⁇ .
  • the difference between the actual control output y of the plant and the control output estimated value y ⁇ estimated by the observer is calculated as the output estimation error e y .
  • This calculation can be performed by a reference governor.
  • the output estimation error e y indicates the presence / absence and size of a modeling error. If there is a modeling error, the output estimation error e y will not be zero.
  • Modeling error affects the conflict judgment of the constraint by the evaluation function J (w). Since the control output prediction value predicted by the model is used in the conflict determination of the constraint, if the modeling error is large, the actual control output becomes a constraint even if the control output prediction value does not conflict with the constraint. There is a possibility of conflict. If the influence of the modeling error on the sufficiency of the constraint is taken into consideration, it is desirable to widen the constraint range in the constraint conflict determination by the evaluation function J (w) in the region where the modeling error is large.
  • the evaluation function J (w) used by the reference governor in the present embodiment is the evaluation function J (w) represented by the expression (6) as in the first embodiment.
  • the reference governor is designed so that the offset constant ⁇ of the evaluation function J (w) is changed in proportion to the output estimation error e y .
  • the control output upper limit in the region modeling error is large values y - since the margin from the spread is greatly taken by constraint regions, sufficiency of constraints due to the modeling error prevents the decrease be able to.
  • the plant control apparatus according to the first embodiment is applied to a diesel engine aftertreatment system.
  • the plant control apparatus according to Embodiment 1 can set the control target plant as the diesel engine body (DE) as shown in FIGS. 10 (a) to 10 (i). The same applies to the plant control apparatus according to the second embodiment.
  • the control input can be a variable nozzle opening (VN opening), and the control output can be a supercharging pressure. That is, the present invention can be applied to supercharging pressure control of a diesel engine.
  • the control input can be a variable nozzle opening and a diesel throttle opening (D opening).
  • control input can be an EGR valve opening
  • control output can be an EGR rate. That is, the present invention can be applied to EGR control of a diesel engine.
  • control input can be an EGR valve opening and a diesel throttle opening.
  • control input can be a variable nozzle opening, an EGR valve opening, and a diesel throttle opening
  • control output can be a supercharging pressure and an EGR rate. That is, the present invention can be applied to cooperative control of the supercharging pressure and the EGR rate in a diesel engine.
  • the control input is the EGR valve opening (LPL-EGR) of the low pressure EGR system. Valve opening) and the EGR valve opening (HPL-EGR valve opening) of the high pressure EGR system.
  • the control output can be set to the EGR amount (LPL-EGR amount) of the low pressure EGR system and the EGR amount (HPL-EGR amount) of the high pressure EGR system. it can.
  • the plant to which the plant control apparatus according to the present invention is applied is not limited to a diesel engine.
  • the present invention can be applied to other in-vehicle power plants such as gasoline engines and hybrid systems, as well as fuel cell systems.
  • any plant that can be controlled using a reference governor and a feedback controller can be applied to a wide range of plants including stationary plants.

Abstract

　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、プラントの制御量の出力値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。リファレンスガバナは、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システムのモデルを用いてプラントの特定状態量の将来の予測値を計算し、特定状態量の予測値と特定状態量に課せられた制約とに基づいて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。詳しくは、リファレンスガバナは、修正目標値候補を変数とする目的関数と特定状態量の予測値が制約に抵触する場合に目的関数にペナルティを加えるペナルティ関数とで表される評価関数の最適値を探索し、評価関数を最適化する修正目標値候補を修正目標値として決定するように構成される。

Description

プラント制御装置
　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量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、プラントの制御量に関して目標値が与えられた場合、同制御量の出力値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、目標値に対する出力値の追従性と同じく、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システム（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の設計において重要とされるのが、修正目標値の計算に使用する評価関数の内容である。制約の充足性のみを考慮するのであれば様々な評価関数を採ることができる。しかし、どのような評価関数を用いて修正目標値を決定したかにより、制御量の目標値に対する出力値の追従特性は大きく変わり、また、制御量の目標値の変化に対する出力値の過渡応答特性も大きく変わってくる。特に、自動車用の内燃機関のように運転条件に応じて応答特性が変動するプラントの場合には、制御量の目標値の変化に対する出力値の過渡応答特性は運転条件によって大きく変動する。制約を充足しつつ良好な過渡応答特性を達成できるようにすることは、プラント制御装置、特に、運転条件に応じて応答特性が変化するプラントを制御対象とするプラント制御装置にとっての重要な課題である。
　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。しかし、この先行技術は運転条件に応じて応答特性が変化するプラントを制御対象とするものではなく、また、リファレンスガバナによる目標軌道データの計算はオフラインで行われている。このため、この先行技術を運転条件に応じて応答特性が変化するプラントに適用したとしても、制約を充足しつつ良好な過渡応答特性を達成するという課題は達成することはできない。
特開２０１０－２５３５０１号公報 特開２０１０－０８４５２３号公報 特開２００４－２７０６５７号公報
　本出願の発明者は、どのような評価関数であれば上記課題を達成することができるか鋭意研究を行った。そして、様々な評価関数を比較検討した結果、次に述べる評価関数がプラント制御装置のリファレンスガバナにとって最適な評価関数であることをつきとめた。その評価関数とは、修正目標値候補を変数とする目的関数とペナルティ関数とで表される評価関数である。ペナルティ関数は、制約が課せられた状態量の予測値が制約に抵触する場合に目的関数にペナルティを加えるように構成される。目的関数はオリジナルの目標値と修正目標値候補との距離が小さいほど小さな値を取るように構成される。この評価関数によれば、プラントの状態量に課せられた制約を充足しつつ良好な過渡応答特性を達成できることが確認された。また、この評価関数は制約無し最適化問題として解くことができることから、リファレンスガバナのオンライン計算にかかる計算量を抑えてプラント制御装置の演算負荷を低減することもできる。
　以下、上記評価装置が適用された本発明に係るプラント制御装置の概要について説明する。
　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、プラントの制御量の出力値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。ただし、本発明に係るプラント制御装置は自動車用の内燃機関のように運転条件に応じて応答特性が変化するプラントに対して特に好適に適用することができる。リファレンスガバナは、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システムのモデルを用いてプラントの特定状態量の将来の予測値を計算し、特定状態量の予測値と特定状態量に課せられた制約とに基づいて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。修正目標値の計算においてリファレンスガバナは上記評価関数を使用する。詳しくは、リファレンスガバナは、修正目標値候補を変化させながら上記評価関数の最適値を探索し、評価関数を最適化する修正目標値候補を修正目標値として決定するように構成される。
　リファレンスガバナによる評価関数の最適値の探索方法としては、最急降下法を用いた繰り返し計算が好ましい。また、最急降下法を用いた繰り返し計算においては、評価関数の勾配に比例する更新量で修正目標値候補が更新され、勾配の符号が反転するごとに勾配に乗じる比例係数が小さくされることがより好ましい。
　本発明に係るプラント制御装置の好ましい形態では、プラント制御装置はオブザーバをさらに備える。オブザーバは、閉ループシステムのモデルを用いて閉ループシステムの状態を推定するように構成される。この形態では、リファレンスガバナは、オブザーバで推定された特定状態量の推定値とプラントから得られた特定状態量の実際値との誤差を計算し、同誤差に応じてペナルティ関数で定義される制約の値を補正するように構成される。
本発明の実施の形態１に係るプラント制御装置の目標値追従制御構造を示す図である。 比較例としての目標値追従制御構造で得られる過渡応答特性のシミュレーション結果を示す図である。 本発明の実施の形態１に係るプラント制御装置の目標値追従制御構造で得られる過渡応答特性のシミュレーション結果を示す図である。 本発明の実施の形態１に係るプラント制御装置の評価関数の最適化アルゴリズムのプログラム記述を示す図である。 ディーゼルエンジンの後処理システムの構成を示す図である。 ＤＯＣ（ディーゼル酸化触媒）内の熱伝達を示す図である。 ＤＰＦ（ディーゼル微粒子除去装置）内の熱伝達を示す図である。 本発明の実施の形態１に係るプラント制御装置を図６に示す後処理システムの制御に適用した場合の実験結果を示す図である。 本発明の実施の形態２に係るプラント制御装置の目標値追従制御構造を示す図である。 本発明に係るプラント制御装置を適用可能なディーゼルエンジンの制御入力及び制御出力の例を示す図である。
実施の形態１．
　以下、本発明の実施の形態１について図を参照して説明する。
　図１は本実施の形態に係るプラント制御装置の目標値追従制御構造を示す図である。本プラント制御装置は、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。本プラント制御装置の制御対象であるプラントには、フィードバックコントローラからの制御入力uと外生入力dとが入力される。これらの入力によってプラントの状態量xと制御出力（制御量の出力値）yとが決まる。プラントの状態量xと制御出力yとは詳しくは次の式（１）で表すことができる。式（１）はプラントをモデル化したモデル式である。このモデル式においてf及びgはモデル式の関数である。各記号の添字kは離散時間ステップを表している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　フィードバックコントローラは、プラントの制御出力yをリファレンスガバナから与えられる修正目標値w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uを決定する。フィードバックコントローラは、次の式（２）で表される比例積分フィードバックコントローラである。式（２）においてKpは比例ゲインであり、eは誤差である。また、Kiは積分ゲインであり、vは誤差積分値である。なお、ここで紹介する比例積分フィードバックコントローラは本発明で用いることのできるフィードバックコントローラの一例に過ぎない。所望するシステムの応答特性によっては、比例積分微分コントローラを用いることも可能である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　フィードバックコントローラとプラントとは、図１に破線枠で示すように閉ループシステムを構成する。リファレンスガバナは、この閉ループシステムをモデル化した予測モデルを備えている。予測モデルは式（１）に示すプラントモデルと式（２）に示すフィードバックコントローラとが結合されたモデルである。リファレンスガバナには、目標値マップにて外生入力dに基づき決定された制御量の目標値rが入力される。また、リファレンスガバナには、プラントの状態量xとフィードバックコントローラの状態量である誤差積分値vと外生入力dとが入力される。
　リファレンスガバナは、予測モデルを用いてプラントの制御出力ｙの予測値y^を計算する。本実施の形態において制御出力ｙはプラントの状態量の１つであり、制御出力yには制約が課せられている。制御出力yがその上限値y-以下であることが制御出力yに課せられた制約である。制御出力予測値y^の計算には、プラント状態量x、誤差積分値v及び外生入力dに加えて修正目標値wが用いられる。リファレンスガバナは、制御出力予測値y^と制御出力上限値y-とに基づき、以下に説明する評価関数を用いて修正目標値wを計算する。
　まず、本実施の形態に係るプラント制御装置で採用した評価関数の説明に先立ち、評価関数の比較例について説明する。比較例としての評価関数は、各時刻kにおいて制御出力yの制約を充足する修正目標値候補wの中からオリジナルの目標値rに最も近いものを選択する制約付き最適化問題として表される。具体的には、次の式（３）で記述されるように、有限の予測ホライズンにわたって、上記制約が充足される範囲内でオリジナルの目標値rとの距離が最小になる修正目標値候補w、つまり、評価関数J(w)を最小にする修正目標値候補wが探索される。そして、この式（３）を解いて得られた最適解が時刻ｋにおける修正目標値wkとして用いられる。なお、y^(k+i|k)は時刻kの時点での情報に基づく時刻k+iの時点の制御出力予測値を表している。Nhは予測ホライズン（予測ステップ数）である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　式（３）で表される比較例としての評価関数は図１に示す目標値追従制御構造に仮に適用され、プラントモデルを用いたシミュレーションによってどのような制約充足性及び過渡応答特性が得られるか調べられた。シミュレーションでは２つのプラントモデルが用いられた。１つはノミナルシステムであり、もう１つは無駄時間とパラメータ摂動とを加えた摂動システムである。ノミナルシステムは次の式（４）で記述される伝達関数を有し、摂動システムは次の式（５）で記述される伝達関数を有している。各式においてzはシフトオペレータである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　シミュレーションでは、ノミナルモデルは予測モデルで用いるプラントモデルとして扱われ、摂動モデルは実際のプラントとして扱われた。フィードバックコントローラのゲインはそれぞれKp=0.15，Ki=0.03とされ、制御出力上限値y-は1.05に設定された。実プラントをノミナルシステムで模擬した場合と摂動システムで模擬した場合のそれぞれについてのシミュレーション結果を図２に示す。（ａ）のグラフはノミナルシステムのシミュレーション結果を示し、（ｂ）のグラフは摂動システムのシミュレーション結果を示している。各グラフにおいて点線はオリジナルの目標値を示している。オリジナルの目標値は0≦k≦5では０、k≧6では１とされている。実線は修正目標値を示し、破線は制御出力を示している。
　図２に示すシミュレーション結果からは、（ｂ）のようにプラントに不確かさが有る場合、比較例の評価関数を適用したリファレンスガバナでは過渡応答特性が劣化し、制約も充足されなくなる可能性があることが分かる。特に、（ｂ）のグラフにおいてk=35付近で発生している制御出力の落ち込みは実際のプラントでは許容することができない。
　本実施の形態に係るプラント制御装置では、プラントに不確かさがある場合であっても制約を充足しつつ良好な過渡応答特性を達成することのできる評価関数を採用した。次の式（６）で表される評価関数J(w)が本実施の形態に係るプラント制御装置で採用した評価関数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　式（６）に示す評価関数J(w)の右辺第１項は修正目標値候補wを変数とする目的関数である。この目標関数はオリジナルの目標値rと修正目標値候補wとの距離が小さいほど小さな値を取るように構成されている。評価関数J(w)の右辺第２項はペナルティ関数である。ペナルティ関数は制御出力予測値y^が制約に抵触する場合に目的関数にペナルティを加えるように構成されている。ペナルティ関数には、ペナルティに重みを付けるための重み定数ρと、制御出力上限値y-からのマージンをとって制約領域を広げるためのオフセット定数δとが設定されている。このペナルティ関数によれば、制御出力予測値y^が制約である制御出力上限値y-とオフセット定数δとの差分以上の場合、制御出力予測値y^と制約との差分に重み定数ρを乗じた値が目的関数に加えられる。本実施の形態に係るプラント制御装置では、式（６）に示す評価関数J(w)を最小にする修正目標値候補wが時刻ｋにおける修正目標値wkとして用いられる。なお、式（６）に示す評価関数J(w)は制約無し最適化問題として解くことができる。
　式（６）に表される評価関数J(w)の有効性については、この評価関数J(w)が実装されたリファレンスガバナを用いたシミュレーションによって確認されている。シミュレーションでは、比較例で用いた摂動モデルによって実プラントが模擬された。そのシミュレーション結果を図３に示す。（ａ）のグラフは重み定数ρを０．１に設定した場合のシミュレーション結果を示し、（ｂ）のグラフは重み定数ρを１０に設定した場合のシミュレーション結果を示し、（ｃ）のグラフは重み定数ρを１００に設定した場合のシミュレーション結果を示している。各シミュレーション結果に共通の事項として、フィードバックコントローラのゲインと制御出力上限値y-は比較例の場合と同じ設定にされ、オフセット定数δは0.05に設定された。また、各グラフにおいて点線はオリジナルの目標値を示している。オリジナルの目標値は0≦k≦5では０、k≧6では１とされている。実線は修正目標値を示し、破線は制御出力を示している。
　図３に示すシミュレーション結果から、式（６）に表される評価関数J(w)によればプラントに不確かさが有る場合であっても良好な過渡応答特性を得られることが確認された。このことは図２に示す比較例によるシミュレーション結果との比較によってより明らかとなる。また、（ａ），（ｂ），（ｃ）の３つのシミュレーション結果の比較からは、重み定数ρの調整によって過渡応答時の制御出力の波形を整形することが可能であり、重み定数ρが大きいほどより良好な過渡応答特性を得られることが分かった。なお、今回のシミュレーションではオフセット定数δは変化させていないが、オフセット定数δを調整することによっても過渡応答時の制御出力の波形を整形することができる。
　ところで、リファレンスガバナを用いた目標値追従制御構造を実際のプラントに適用する場合には、評価関数J(w)をオンラインで最適化できるようにすることが望ましい。ただし、評価関数J(w)のオンライン最適化のためには、以下の項目を計算する必要がある。
　（i）　修正目標値候補wに対する予測モデルを用いた予測列y^(k+i|k),i=1,2,..., Nhの計算
　（ii）　評価関数J(w)の算出
　（iii）　評価関数J(w)の最小値探索
　項目（i）に関しては、各時刻kにおける状態x(k)を初期値とした閉ループシステムの繰り返し計算を行うことで実現することができる。項目（ii）に関しても、項目（i）で得られる状態や出力の将来予測があれば達成することができる。項目（iii）に関しては、運転条件に応じて特性が大きく変化するプラントへの適用を可能にするためには、オンライン探索ができ、かつ実時間実装が可能な最小値探索手法が選択されなければならない。本実施の形態に係るプラント制御装置では、評価関数J(w)の最小値探索の手法として公知の手法である最急降下法が採用されている。
　図４は本実施の形態で採られている評価関数J(w)の最適化アルゴリズムのプログラム記述を示す図である。図４に示すプログラムの３行目に記述されるように、評価関数J(w)のオンライン最適化に最急降下法を適用するにあたり、評価関数J(w)の勾配▽は次の式（７）で近似計算される。式（７）におけるwcandは修正目標値候補であり、Δrefは所定の微小値である。式（７）で計算される勾配▽は修正目標値候補wcandの付近の勾配を表している。このような近似式を用いることで微分や偏微分による勾配の直接計算を不要にすることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　図４に示すプログラムにおけるψは評価関数の勾配▽に比例して修正目標値候補wcandを探索するための比例係数である。勾配▽に比例係数ψを乗じて得られる値ψ▽が現在の修正目標値候補から次回の修正目標値候補までの更新量とされる。勾配▽の大きさは修正目標値候補wcandが最適値に近づくにつれてゼロに近づいていく。その過程において、修正目標値候補wcandが最適値を通り越すたびに勾配▽の符号は反転する。図４に示すプログラムでは、プログラムの５－６行目に記述されるように、今回の勾配▽の符号が前回の勾配▽prevの符号から反転するごとに比例係数ψの値は半分にされる。つまり、勾配▽の符号が反転するごとに修正目標値候補wcandの更新量を減らすことが行われる。このような処理を行うことで、最適修正目標値の近傍での探索の反復繰り返しを減らし、探索のハンチングを防ぎつつ、演算の収束を速めることができる。
　次に、本実施の形態に係るプラント制御装置の具体的実施例について説明する。本実施例では、ディーゼルエンジンの後処理システムの制御装置として本実施の形態に係るプラント制御装置を構成した。ディーゼルエンジンの後処理システムは運転条件に応じて特性が変化するプラントであり、本発明に係るプラント制御装置の制御対象として特に好適なプラントの１つである。
　図５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、ＤＯＣ（ディーゼル酸化触媒）とＤＰＦ（ディーゼル微粒子除去装置）とを備えている。排気通路におけるＤＯＣの上流であって過給機のタービンの下流にはＤＯＣの入口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。ＤＯＣとＤＰＦとの間にはＤＯＣの出口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。そして、ＤＰＦの下流にはＤＰＦの出口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。
　図５に示す後処理システムは、その温度制御のためのアクチュエータとして、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。燃料が燃料添加弁から触媒に導入された場合、化学反応が起きることで触媒温度は上昇する。許容できる上限温度はＤＯＣとＤＰＦの両方に存在し、それらは後処理システムの温度制御における制約となっている。本実施例では、ＤＯＣとＤＰＦのそれぞれについて温度モデルが用意され、それらを用いてリファレンスガバナによる将来予測が行われた。
　図６はＤＯＣ内の熱伝達を示す模式図である。図６において、Qair,docはＤＯＣから空気への熱伝達率、Qexo,docはＤＯＣの発熱反応熱、Qexh,docはＤＯＣから排気ガスへの熱伝達率である。この図からは次の式（８）に示すＤＯＣ温度Tdocに関する微分方程式を得ることができる。式（８）においてCdocはＤＯＣの比熱容量、MdocはＤＯＣの質量である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　式（８）は次の式（９）のように表すことができる。式（９）におけるQexo,doc(Qinj,Tdoc)は、Qexo,docが燃料添加量Qinj及びＤＯＣ温度Tdocの関数であることを意味する。Katmは外気との間の熱伝達定数、Tatmは外気温度、hdocはＤＯＣと排気ガスとの間の対流熱伝達定数、AdocはＤＯＣの対流表面積、Wは排気ガスの質量流量、Cgasは排気ガスの比熱容量、Tdoc,usはＤＯＣの上流の排気ガス温度、RdocはＤＯＣの温度重み定数である。本実施例では、式（９）で表されるＤＯＣ温度Tdocに関する微分方程式がＤＯＣの温度モデルとして用意された。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　図７はＤＰＦ内の熱伝達を示す模式図である。図７において、Qair,dpfはＤＰＦから空気への熱伝達率、Qexo,dpfはＤＰＦの発熱反応熱、Qexh,dpfはＤＰＦから排気ガスへの熱伝達率である。この図からは次の式（１０）に示すＤＰＦ温度Tdpfに関する微分方程式を得ることができる。式（１０）においてCdpfはＤＰＦの比熱容量、MdpfはＤＰＦの質量である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　式（１０）は次の式（１１）のように表すことができる。式（１１）におけるQexo,dpf(W,mpm,Qinj,Tdoc)は、Qexo,dpfが排気ガスの質量流量W、微粒子の質量mpm、燃料添加量Qinj及びＤＰＦ温度Tdpfの関数であることを意味する。hdpfはＤＰＦと排気ガスとの間の対流熱伝達定数、AdpfはＤＰＦの対流表面積、RdpfはＤＰＦの温度重み定数である。本実施例では、式（１１）で表されるＤＰＦ温度Tdpfに関する微分方程式がＤＰＦの温度モデルとして用意された。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　式（９）及び式（１１）をまとめることで、次の式（１２）で表される状態空間モデルを得ることができる。この状態空間モデルにおいて、ＤＯＣ温度Tdoc及びＤＰＦ温度Tdpfがシステムの状態量xpであり、それぞれに上限制約を有している。また、排気ガスの質量流量W、外気温度Tatm、微粒子の質量mpm及びＤＯＣ上流の排気ガス温度Tdoc,usはシステムに入力される外生入力dである。この状態空間モデルにおけるシステムの制御入力uは燃料添加量Qinjであり、システムの制御出力yはＤＰＦ温度Tdpfである。本実施例に係るリファレンスガバナでは、式（１２）で表される状態空間モデルが後処理システムのモデルとして用いられた。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　本実施例では、本発明を後処理システムの温度制御に適用することの有効性を確認するために実機を用いた実験が行われた。
　本実施例における実験では、ＤＯＣとＤＰＦとを有する後処理システム付の４気筒２リットルのディーゼルエンジンを備えた自動車が用いられた。リファレンスガバナのアルゴリズムはラピッドプロトタイプコントローラに実装され、その計算結果によって車載コントローラの燃料添加量信号を上書きした。リファレンスガバナでは、プラントモデルのサンプリングタイムを５秒に設定し、予測ホライズンNhを２４にすることで、１２０秒の将来を予測した。
　図８は本実施例における実験結果を示している。図８の上から１番目のグラフは車速の時間変化を示している。２番目のグラフはＤＯＣ温度の時間変化を示している。３番目のグラフはＤＰＦ温度の時間変化を示している。４番目のグラフはオリジナルの目標値と修正目標値の各時間変化を示している。そして、５番目のグラフは燃料添加量の時間変化を示している。３番目、４番目及び５番目のグラフにおいて、実線で描かれた曲線は本実施例による制御結果、つまり、上述のリファレンスガバナをフィードバックコントローラに適用することで得られた制御結果を示している。一方、破線で描かれた曲線は比較例であり、リファレンスガバナによる目標値の修正を行うことなくフィードバックコントローラのみによって得られた制御結果を示している。実験ではＤＰＦ温度のオリジナルの目標値は６３０℃に設定され、ＤＯＣ温度及びＤＰＦ温度に関する制約である上限温度は６８０℃に設定された。
　図８からは、排気ガスの質量流量の変化に伴う外生入力の大きな変化にもかかわらず、リファレンスガバナを用いた制御ではＤＯＣやＤＰＦの温度制約を充足する振る舞いを実現できており、かつ、温度の変動も小さくなっていることが分かる。この制御結果から、本発明を後処理システムの温度制御に適用することは有効であることが確認できた。
実施の形態２．
　次に、本発明の実施の形態２について図を参照して説明する。
　図９は本実施の形態に係るプラント制御装置の目標値追従制御構造を示す図である。本プラント制御装置は、目標値マップ（ＭＡＰ）、リファレンスガバナ（ＲＧ）、閉ループシステム及びオブザーバを備える。閉ループシステムは、実施の形態１で述べたとおり、フィードバックコントローラと制御対象であるプラントとによって構成される。閉ループシステムには、リファレンスガバナからの修正目標値wと外生入力dとが入力される。これらの入力によって閉ループシステムの状態量xと制御出力yとが決まる。状態量xと制御出力yとは詳しくは次の式（１３）で表すことができる。式（１３）は閉ループシステムをモデル化したモデル式である。リファレンスガバナは式（１３）で表されるモデルを予測モデルとして使用している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　オブザーバは、閉ループシステムのモデルを用いて閉ループシステムの状態を推定するように構成される。オブザーバにより計算される状態量xの推定値x^と制御出力ｙの推定値y^とは詳しくは次の式（１４）で表すことができる。式（１４）はオブザーバが用いるモデルのモデル式である。関数f及びgはリファレンスガバナが用いる予測モデルのそれに等しい。Lはオブザーバゲインであり、制御出力ｙと制御出力推定値y^との誤差に乗じられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
　本実施の形態に係るプラント制御装置の目標値追従制御構造では、プラントの実際の制御出力yとオブザーバで推定された制御出力推定値y^との差が出力推定誤差eyとして算出される。この計算はリファレンスガバナで行うことができる。出力推定誤差eyはモデル化誤差の有無と大きさを表している。モデル化誤差が存在する場合、出力推定誤差eyはゼロにはならない。
　モデル化誤差は評価関数J(w)による制約の抵触判定に影響する。制約の抵触判定ではモデルで予測した制御出力予測値が用いられるため、モデル化誤差が大きい場合には、制御出力予測値が制約に抵触していない場合であっても実際の制御出力が制約に抵触してしまう可能性がある。モデル化誤差が制約の充足性に与える影響を考慮するならば、モデル化誤差が大きい領域では、評価関数J(w)による制約の抵触判定において制約の範囲を広げることが望ましい。
　本実施の形態においてリファレンスガバナが使用する評価関数J(w)は、実施の形態１の場合と同じく式（６）で表される評価関数J(w)である。この評価関数J(w)であれば、右辺第２項のペナルティ関数におけるオフセット定数δの値を変えることにより制約の範囲を変えることができる。そこで、本実施の形態では、出力推定誤差eyに比例して評価関数J(w)のオフセット定数δを変更するようにリファレンスガバナの設計が行われている。これによれば、モデル化誤差が大きい領域では制御出力上限値y-からのマージンが大きくとられて制約領域が広げられるので、モデル化誤差に起因して制約の充足性が低下するのを防ぐことができる。
その他．
　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。
　上述の実施例では、実施の形態１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、実施の形態１に係るプラント制御装置は、図１０の（ａ）－（ｉ）に示すように、制御対象プラントをディーゼルエンジン本体（ＤＥ）とすることができる。実施の形態２に係るプラント制御装置についても同様である。
　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、図１０の（ａ）に示すように、制御入力を可変ノズル開度（ＶＮ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。この場合、図１０の（ｂ）に示すように、制御入力は可変ノズル開度とディーゼルスロットル開度（Ｄ開度）とにすることもできる。
　また、図１０の（ｃ）に示すように、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ができる。この場合、図１０の（ｄ）に示すように、制御入力はＥＧＲ弁開度とディーゼルスロットル開度とにすることもできる。
　さらに、図１０の（ｅ）に示すように、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ができる。
　制御対象のディーゼルエンジンが低圧ＥＧＲシステムと高圧ＥＧＲシステムとを有する場合には、図１０の（ｆ）及び（ｇ）に示すように、制御入力を低圧ＥＧＲシステムのＥＧＲ弁開度（ＬＰＬ－ＥＧＲ弁開度）と高圧ＥＧＲシステムのＥＧＲ弁開度（ＨＰＬ－ＥＧＲ弁開度）とにすることができる。また、図１０の（ｈ）及び（ｉ）に示すように、制御出力を低圧ＥＧＲシステムのＥＧＲ量（ＬＰＬ－ＥＧＲ量）と高圧ＥＧＲシステムのＥＧＲ量（ＨＰＬ－ＥＧＲ量）とにすることができる。
　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 (4)

  1. 　プラントの制御量の出力値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システムのモデルを用いて前記プラントの特定状態量の将来の予測値を計算し、前記予測値と前記特定状態量に課せられた制約とに基づいて前記フィードバックコントローラに与えられる前記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、修正目標値候補を変数とする目的関数と前記予測値が前記制約に抵触する場合に前記目的関数にペナルティを加えるペナルティ関数とで表される評価関数の最適値を探索し、前記評価関数を最適化する修正目標値候補を修正目標値として決定することを特徴とするプラント制御装置。
  2. 　前記リファレンスガバナは、最急降下法を用いた繰り返し計算によって前記評価関数の最適値を探索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。
  3. 　前記リファレンスガバナは、前記評価関数の勾配に比例する更新量で前記修正目標値候補を更新し、前記勾配の符号が反転するごとに前記勾配に乗じる比例係数を小さく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。
  4. 　前記閉ループシステムのモデルを用いて前記閉ループシステムの状態を推定するオブザーバをさらに備え、
    　前記リファレンスガバナは、前記オブザーバで推定された前記特定状態量の推定値と前記プラントから得られた前記特定状態量の実際値との誤差に応じて前記ペナルティ関数で定義される制約の値を補正することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載のプラント制御装置。
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