WO2016092872A1 - 制御装置、そのプログラム、プラント制御方法 - Google Patents

制御装置、そのプログラム、プラント制御方法 Download PDF

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WO2016092872A1
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amount
value
control
target deviation
target
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PCT/JP2015/060566
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English (en)
French (fr)
Inventor
吉雄 丹下
Original Assignee
富士電機株式会社
Priority date (The priority date 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 date listed.)
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Publication date
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    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a control device such as a plant.
  • Temperature control devices controllers such as PLC (Programmable Logic Controller) and DCS (Distributed Control System), and controllers mounted on personal computers and embedded control devices are widely used in industry.
  • PLC Process Control Controller
  • DCS Distributed Control System
  • control methods for controlling the target value of the control object such as PID control, model predictive control, internal model control, LQG control, H2 control, H ⁇ control, etc. (See, for example, Non-Patent Document 1).
  • an objective function such as target value tracking performance, disturbance suppression performance, robust stability performance, etc. is expressed as a frequency function with a second-order norm or an infinity norm, and a control system is designed by minimizing the objective function.
  • the method to do is common (for example, said nonpatent literature 1).
  • overshoot suppression method it is based on a model-based method designed in advance, such as adjustment of PID control parameters or changing of a target value when peaks are likely to occur. It is not possible to take into account the effects of target deviation or operation at the moment of on-line control.
  • PID control can not generally achieve sufficient control performance for a plant including a dead time, an inverse response, or a second or higher order mode.
  • An object of the present invention is to provide a control device and the like that can realize overshoot suppression accurately with a simple configuration.
  • a control device that outputs an operation amount to a control target device and causes the control amount of the control target device to follow an arbitrary target value has, for example, the following configurations.
  • Target deviation calculating means for obtaining the difference between the control amount and the target value as a target deviation current value;
  • Correction target deviation calculation means for calculating a correction target deviation based on a plant response model held in advance, the target deviation current value, and the amount of change of the operation amount;
  • Operation amount calculation means for determining a new operation amount based on the corrected target deviation.
  • FIG. 13 is a diagram (part 1) for describing the operation of the termination response correction unit.
  • FIG. 17 is a second diagram to explain an operation of a termination response correction unit;
  • FIG. 16 is a diagram (No. 3) for explaining the operation of the termination response correction unit.
  • FIG. 16 is a figure for demonstrating the specific example of operation
  • FIG. 2 It is a figure (the 2) which shows the specific example of the data which the operation change amount calculation part hold
  • (A) to (d) are diagrams showing simulation results in the case of the present method.
  • (A)-(c) is a figure which shows the simulation result in the case of a prior art. It is a figure (the 1) explaining operation
  • FIG. 1 is a block diagram of the control device of this example.
  • the control device 1 is a device that controls the illustrated control target plant 2.
  • the control target plant 2 is an example of an arbitrary device / device or the like to be controlled.
  • the control device 1 outputs an arbitrary manipulated variable u to the control target plant 2 based on an arbitrary target value r, and a control amount y which is data indicating the state of the control target plant 2 according to this. Is measured, and the next operation amount u is determined based on the measured control amount y or the like.
  • the control amount y is, for example, the temperature of the control target plant 2 as an example.
  • the target value r is the set temperature or the like, but is not limited to this example.
  • the control amount y is measured by a measuring instrument such as a sensor (not shown), and in the case of the above example, it is measured by a thermometer.
  • the control device 1 controls the control amount y to finally become the target value r.
  • the control device 1 determines the value of the operation amount u and makes the value to be input to the control target plant 2 in order to make the control amount y follow the target value r.
  • the control device 1 includes an operation amount update unit 10, a timer 21, a measurement unit 22, a difference unit 23, and the like.
  • the timer 21 generates a predetermined cycle Tc, and operates the operation amount update unit 10 and the measurement unit 22 at each fixed cycle Tc.
  • the measuring unit 22 measures the current operation amount u and the current control amount y related to the target plant 2 at each cycle Tc. Then, the outputs to the difference unit 23 as a controlled variable y 0 shown a current controlled variable y measured, and outputs the operation amount updating unit 10 the current operation amount u which is the measured as the manipulated variable u0 shown.
  • An arbitrary target value r (a set value by the user, etc.) is also input to the difference unit 23, and the target deviation current value e 0 which is the difference between the control amount y 0 and the target value r is calculated as follows. Do.
  • the generated target deviation current value e 0 is input to the operation amount update unit 10.
  • the configuration itself for generating such a target deviation current value e 0 is an existing configuration.
  • the operation amount update unit 10 includes a termination response correction unit 11, an operation change amount calculation unit 12, and an adder 13.
  • the target deviation current value e 0 is input to the termination response correction unit 11. Further, the operation amount u 0 is one input of the adder 13.
  • the termination response correction unit 11 receives the input target deviation current value e 0 , a plant response model set in advance, and “current and past operation change amounts ⁇ du (t) ⁇ t” (up to the present).
  • a correction target deviation e * is calculated using past operation variation time series data ⁇ du (t) ⁇ t).
  • the corrected target deviation e * is input to the operation change amount calculation unit 12.
  • the operation change amount calculation unit 12 calculates the next operation change amount du based on the input corrected target deviation e *. Then, the next operation change amount du is used as the other input of the adder 13. As a result, the operation change amount du is added to the current operation amount u0 in the adder 13 to generate the next operation amount u (corrected operation amount u s ). Then, the correction operation amount u s (the next operation amount u) is input to the control target plant 2.
  • the operation change amount calculation unit 12 and the adder 13 may be considered to constitute an operation amount calculation unit (not shown) that determines a new operation amount based on the corrected target deviation e *. .
  • the termination response correction unit 11 receives the operation change amount du generated and output by the operation change amount calculation unit 12 and stores the operation change amount du as time series data. This is the above-mentioned "current and past operation change amount ⁇ du (t) ⁇ t".
  • the difference calculator 23 and the operation amount update unit 10 may be integrated to constitute an operation amount calculation unit that determines the operation amount.
  • a plant response model is stored in advance in the termination response correction unit 11.
  • a specific example of this plant response model is data (function S (t)) shown in FIG. 5 described later.
  • the step response (the response to the unit step input) of the control target plant 2 is measured in advance, and this measured data is stored in advance as a function S (t) shown in FIG. Further, a convergence value when the step response converges is set as a terminal gain S ( ⁇ ) shown in FIG.
  • the function S (t) and the terminal gain S (.infin.) are used in the correction target deviation e * calculation. Details will be described later.
  • the step response may be determined by appropriate conversion from a response to an operation input of another shape such as an impulse input or a lamp input as well as a unit step input.
  • the termination response correction unit 11 is operated by the past operation based on the plant response model stored in advance, the "current and past operation change amount ⁇ du (t) ⁇ t", the target deviation current value e 0, and the like.
  • the terminal response ie, the residual of the target deviation in the sufficient future
  • the correction target deviation e * is defined as the difference between the predicted value of the convergence value of the control amount y according to the past operation amount u (the change amount du thereof) up to the present and the target value r May be
  • the termination response correction unit 11 may be considered to have processing functions such as an operation change amount storage unit (not shown) and a correction target deviation calculation unit, for example. Then, in the case of this example, for example, the operation change amount storage unit (not shown) accumulates the operation change amount du and uses it as time-series data.
  • the correction target deviation calculation unit (not shown) is, for example, a plant response model registered in advance, the target deviation current value e 0, and time series data “ ⁇ du (t) ⁇ t of the operation change amount. The corrected target deviation e * is calculated based on
  • a storage unit (intermediate calculation value storage shown in FIG. 3) that accumulates intermediate calculation values in the process of correction target deviation calculation described later, instead of time series data " ⁇ du (t) ⁇ t" of the operation change amount. By providing a part), it may be used as a substitute for accumulating the time-series data " ⁇ du (t) ⁇ t" itself of the operation change amount.
  • control device 1 includes, for example, an arithmetic processor such as a CPU / MPU (not shown) and a storage device such as a memory. Furthermore, the control target plant 2 also has an input / output interface (not shown) for inputting the operation amount u or acquiring the control amount y.
  • a predetermined application program is stored in advance in the storage device (not shown).
  • various processing functions the termination response correction unit 11, the operation change amount calculation unit 12 and the like
  • the operations of the measurement unit 22 and the difference unit 23 may be realized by software, but the present invention is not limited to this example, and a dedicated circuit or the like may be used.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the operation of the termination response correction unit 11.
  • the termination response correction unit 11 of FIG. 2 specific examples are respectively shown on the upper side and the lower side of the figure.
  • the lower side shows a specific example of the operation change amount du and the time-series data of the operation amount u according to the operation change amount du.
  • the illustrated time t is the present, the left side on the drawing is past the time t, and the right on the drawing is the future. From this, in the illustrated example, it is assumed that the present and future operation change amounts du are all '0' (the operation amount u does not change). On the other hand, it is assumed that, in the past, the manipulated variable u is not “0” as shown in FIG.
  • An example of the control amount y corresponding to such a past operation change amount ⁇ du (t) ⁇ t (change of the operation amount u) is shown on the upper side of the figure.
  • the operation change amount ⁇ du (t) ⁇ t in the past is, for example, du (t-Tc), du (t-2Tc), du (t-3Tc) etc.
  • the current control amount y is y 0 shown in the figure.
  • the change of the control amount y is caused by the above-mentioned operation change amount ⁇ du (t) ⁇ t (as described above, the present and future operation change amounts ⁇ du (t) ⁇ t are all '0'. Because it is).
  • the above y 0 means the current value of the control amount y during such a change. Then, by changing by the amount of y n shown in the figure from the present, it will eventually converge to “y n + y 0 ”. Note that this y n is called “termination response correction value”.
  • the change in the operation amount u is not immediately reflected in the control amount y, but there is a time lag. Then, as described above, since the current value of the control amount y is y 0 shown in the drawing, the difference from the target value r becomes the present target deviation current value e 0 shown. Note that, as described above, this target deviation current value e 0 is obtained by the adder 13.
  • the correction target deviation e * means the place to be of the predicted value of the controlled variable y to be finally reached "y n + y 0" is the past MV change up to now, still with the target value r It is a gap (difference) to have between. Therefore, the amount of operation u may be further changed to fill this gap.
  • the predicted value "y n + y 0" may also be referred to as the predicted value of the converged value of the controlled variable y corresponding to the past operation amount change up to the present.
  • the next operation amount u (operation change amount du) is determined based on the target deviation current value e 0 . That is, the operation change amount du corresponding to the current gap amount (target deviation current value e 0 ) has been obtained.
  • the overshoot can be suppressed by using the correction target deviation e *.
  • the convergence of the control amount y to the target value r can be guaranteed by using the corrected target deviation e *.
  • the operation change amount calculation unit 12 itself may have an existing configuration. The difference is, in the conventional had determined the operation variation du based on the target deviation current value e 0, the point to determine the operation variation du on the basis of the corrected target deviation e * in this method.
  • To obtain the correction target deviation e * means to obtain the gap amount until the target value r is finally reached by predicting the influence of the past operation change on the control amount y by the plant model.
  • the operation of the operation change amount calculator 12 means that the operation change amount to be added is determined according to the gap amount e *.
  • the conventional PID control and model predictive control do not have the above-described predictive function (function of obtaining the corrected target deviation e *). In other words, conventionally, there is no function to calculate the target deviation corrected for the termination response as described above.
  • the correction target deviation is obtained by prediction, and the operation change amount du is configured as a simple calculation for the correction target deviation, thereby eliminating the need for advanced optimization calculation such as conventional model predictive control. It can also be implemented easily.
  • the termination response correction value y n shown in FIG. 2 is obtained.
  • the terminal response prediction y nA (t) is a predicted value in the sufficient future of the control amount y by the past operation change amount du.
  • the free response prediction y nB (t) is a predicted value of the control amount y based on the past operation change amount du. It is assumed that the current time is t y nB (t- ⁇ t), y nB (t), y nB (t + ⁇ t), y nB (t + 2 ⁇ t), ..., y nB (T) And so on, it is forecast as time series. Among these, the current free response prediction is y nB (t) at time t.
  • the above ⁇ t is, for example, the above Tc, but is not limited to this example.
  • T represents the end time of the preceding prediction interval or prediction horizon (see, for example, Non-Patent Document 2) which is advanced from the time t to t + ⁇ t, t + 2 ⁇ t and the time to the future. Therefore, it can be said that T is not a fixed value but a value that slides to the future gradually in conjunction with the current time t.
  • the terminal response prediction y nA and the free response prediction y nB are updated each time a new operation change amount du (t) is added.
  • FIG. 4 also shows specific examples of the termination response prediction value y nA (t) and the free response prediction value y nB (t).
  • FIG. 4 further shows y nA (t) and y nB (t) based on FIG. In the following description, it is assumed that the current control amount y is y 0 shown in the drawing.
  • the current value of the control amount y, y 0 itself is the result of being affected by the past operation amount u (the operation change amount du), and in the example shown, the control amount y at a certain point in the past It changes from 1 and is now y 0 . Then, if there is no change in the anyway manipulated variable u, the control variable y in the future continue to change as shown, so that the to converge is expected to "y n (t) + y 0".
  • the present time is the illustrated time t.
  • the termination response prediction value y nA (t) is a difference between the convergence value “y n (t) + y 0 ” and the above y 1 . That is, the control amount y converges to “y n (t) + y 0 ” finally through y 1 to the current value y 0 according to the illustrated operation amount u.
  • the predicted end response value y nA (t) may be considered to correspond to the amount of change (“y n (t) + y 0 ” -y 1 ).
  • control amount y is in the middle of change, and its value is y 0 shown in the figure.
  • the amount of change (y 0 -y 1 ) from y 1 to the current value may be considered to correspond to the free response prediction value y nB (t).
  • the difference between the target deviation current value e 0 (t) and the termination response correction value y n (t) is obtained as follows.
  • the correction target deviation e * (t) is calculated.
  • a disturbance model may be added to further correct the influence of the observed disturbance signal on the correction target deviation e *.
  • FIG. 3 has been described.
  • FIG. 6 the specific example of the calculation method of said termination
  • the plant response model created and stored in advance is used to calculate these y nA and y nB .
  • FIG. 1 The example of a plant response model is shown in FIG. 1
  • the function S (t) shown in FIG. 5 is a specific example of a plant response model.
  • the function S (t) is a step response of the plant (a response to a unit step input; sometimes referred to as an individual response).
  • the function S (t) can be obtained in advance by measuring an actual measurement value using the control target plant 2 or the like. That is, unit step input is performed on the control target plant 2 to measure the output (control amount y) of the control target plant 2.
  • the output data of this control target plant 2 (time-series data of control amount y; showing temporal change) is a function S (t) shown in FIG.
  • a convergence value when the step response converges is taken as a terminal gain S ( ⁇ ).
  • the last value of the actual measurement value (time series data) is used as the end gain S ( ⁇ ).
  • the termination response correction unit 11 is, for example, a formula for calculating the termination response prediction y nA (t) and the free response prediction y nB (t) shown in FIG. 6 using the function S (t) and the termination gain S ( ⁇ ). These predicted values y nA (t) and y nB (t) are calculated.
  • control period is Tc
  • number of data of the operation change amount du in a model section is A.
  • Tc has one side as a sampling period of data of the operation change amount du.
  • target deviation current value is e 0 (t)
  • time-series data of the operation change amount in the past predetermined period up to the present is ⁇ du (t) ⁇ t.
  • the free response prediction value y nB (t) is an estimated value of the fluctuation amount of the control amount y according to the past operation amount u (operation change amount du), and is particularly an estimated value of the fluctuation amount from the past to the present Calculated by the following equation (2) using the function S (t) or the like.
  • the termination response correction value y n (t) is calculated by the following equation (3) using the termination response prediction value y nA (t) calculated above and the free response prediction value y nB (t).
  • the corrected target deviation e * (t) is calculated by the following equation (4) using the target deviation current value e 0 (t) and the terminal response correction value y n (t) calculated above.
  • the termination response correction unit 11 obtains a correction target deviation e * (t).
  • the process described above is an example of a process for obtaining the correction target deviation e * (t), and is not limited to this example.
  • an intermediate calculation value in the process of the correction target deviation calculation may be It may be stored.
  • the intermediate calculation value storage unit of FIG. 3 is not necessary.
  • the termination response prediction value and the free response prediction value may be used, as needed, using the calculation equation of the termination response prediction value y nA (t) and the calculation equation of the free response prediction value y nB (t) shown in FIG. Although calculated, in the case of the modified example, the following method is used.
  • the termination response prediction value y nA (t) is a prediction value in the future of the control amount y based on the operation change amount du in the past, in the above example, as shown in FIG.
  • the operation change amount du (t + Tc) at time t + Tc and the termination response prediction value y nA (time t) are calculated.
  • t) using The calculated result may be used as the terminal response prediction value y nA (t + Tc).
  • the termination response prediction value y nA (t + Tc) is stored in the intermediate calculation value storage unit of FIG. 3 and thereafter, using the stored termination response prediction value y nA (t + Tc)
  • the termination response prediction value y nA (t + 2Tc) may be calculated. The same applies to the free response prediction value.
  • the free response prediction value y nB (t) is calculated using the control amount y based on the past operation change amount du as the current time t.
  • y nB (t- ⁇ t) y nB (t)
  • y nB (t + ⁇ t) y nB (t + 2 ⁇ t)
  • y nB (T) y nB (T)
  • the terminal response prediction value y nA (t) and the free response prediction value y nB (t) are calculated.
  • the calculation amount can be reduced and executed at high speed.
  • the corrected target deviation e * (t) may be calculated using the target deviation calculation formula.
  • the operation change amount calculation unit 12 calculates the next operation change amount du (t) using the corrected target deviation e * (t).
  • the operation change amount calculation unit 12 previously stores data (or an expression) for the calculation process, and an example thereof is shown in FIG.
  • FIG. 7 shows a specific example of data held in advance by the operation change amount calculation unit 12.
  • the operation change amount calculation unit 12 calculates the operation change amount du (t) corresponding to the correction target deviation e * (t) determined by the termination response correction unit 11 using the data shown in the drawing or the linear function or the like. Ask.
  • the upper limit du_max and the lower limit du_min of the operation change amount du are also included. From this, the operation change amount calculation unit 12 outputs the upper limit value du_max, for example, when the operation change amount du (t) calculated using the above linear function exceeds the upper limit value du_max, and falls below the lower limit value du_min The lower limit value du_min is output to.
  • FIG. 8 shows a specific example of a plant response model.
  • this example also shows a function S (t) that is a step response (individual response) of a plant as an example of a plant response model.
  • the example of FIG. 8 also shows an inverse response initially, and shows a response (control amount y) that converges to a constant value after overshooting once.
  • the convergence value that is, the end gain S (S) is “10” in the illustrated example.
  • FIG. 9 shows a specific example of data held in advance by the operation change amount calculation unit 12.
  • the operation change amount calculation unit 12 itself may be the same as that of the conventional case, and accordingly, the data shown in FIG. 9 may be used conventionally.
  • FIGS. 10A and 11A show simulation results of target value responses (changes of the target value r and the control amount y) in the case of using the data shown in FIG.
  • FIG. 10 (a) shows the case of the present method (for example, the configuration of FIG. 1)
  • FIG. 11 (a) shows the conventional case for comparison.
  • the conventional example is integral control
  • the present method is also based on integral control.
  • FIGS. 10A and 11A show the control amount y when the target value r is changed stepwise as illustrated.
  • the termination response correction unit 11 is not present, and the correction target deviation e * is not generated.
  • the target deviation current value e 0 (t) is used.
  • the control amount y (t) can follow the step-like target value r (t)
  • the amount of overshoot is large.
  • the target deviation current value e 0 (t) in the case of the prior art is shown in FIG.
  • the target deviation current value e 0 (t) also has a large fluctuation compared to the present method shown in FIG. This is because the fluctuation of the control amount y (t) is large.
  • the termination response prediction value y nA (t), the free response prediction value y nB (t), and the termination response correction value y n (t) are calculated. Then, based on the calculated terminal response correction value y n (t), the target deviation current value e 0 (t) shown in FIG. 10B is corrected to obtain the corrected target deviation e * (shown in FIG. 10). t) is required.
  • the operation change amount calculation unit 12 generates the operation change amount du (t) using the correction target deviation e * (t) shown in FIG. As such, the fluctuation of the operation amount u (t) is small.
  • FIG. 11C shows the operation change amount du (t) and the operation amount u (t) in the case of the prior art.
  • the fluctuation of the operation amount u (t) may be smaller than that of the prior art.
  • the residual (corrected target deviation e * (t)) of the target deviation in a sufficient future corresponding to the past operation change amount du is predicted, and based on this predicted residual Determine the operation change amount. That is, the minimum necessary change is added to the operation amount while considering the influence of the past operation. Therefore, overshoot can be suppressed.
  • Such highly accurate and highly stable control based on the prediction of the termination response of the plant can be realized with a simple configuration (relatively small memory and CPU resources).
  • control loop that has already been installed can be easily updated by retrofitting with a small number of steps, such as adding a termination response prediction portion, and a temperature controller, PLC (Programmable Logic Controller), DCS It has the effect of being able to be easily implemented on hardware with limited computational resources such as Distributed Control System) and embedded control devices.
  • PLC Programmable Logic Controller
  • DCS DCS It has the effect of being able to be easily implemented on hardware with limited computational resources such as Distributed Control System) and embedded control devices.
  • the actual plant transfer function is P * (s)
  • the plant model is P (s)
  • the controller is K (s)
  • the steady-state gain of the plant is P (0)
  • the control amount is y (t)
  • u (t) be the amount
  • r (t) be the target value
  • e * (t) be the correction target deviation
  • y nA (t) be the terminal response prediction
  • the prediction of the control amount only by the operation change amount in the past Assuming that y nB (t), the configuration of the control device of this example can be approximately expressed by a transfer function block as shown in FIG.
  • controller K (s) shown in FIG. 12 may be considered to correspond to, for example, the “operation change amount calculating unit 12 + adder 13” in FIG.
  • the corrected target deviation e * is input to the controller K (s), and a new manipulated variable u (t) is generated and output.
  • the manipulated variable u (t) is input to the actual plant transfer function P * (s), the plant model P (s), and the steady state gain P (0).
  • the output of the actual plant transfer function P * (s) is the control amount y (t)
  • the output of the plant model P (s) is the above-mentioned free response prediction y nB (t)
  • the output of the steady state gain P (0) is the above
  • the termination response prediction y nA (t) may be considered.
  • the difference between the control amount y (t) and the free response prediction y nB (t) is added as a feedback signal to the termination response prediction y nA (t).
  • the difference between the addition result and the target value r (t) is input to the controller K (s) as a new corrected target deviation e *.
  • controller K (s) is an operation of adding the operation change amount each time, Can be approximated by an integrator.
  • k I is an integral gain.
  • FIG. 14 shows a conventionally known method of internal model control (see, for example, pages 88 to 93 of Non-Patent Document 3).
  • the plant model P (s) is arranged in parallel to the real plant transfer function P * (s), and the target deviation is calculated for the difference between the outputs.
  • a feedback signal is generated via s).
  • the input to the controller Q (s) corresponds to the target deviation current value e 0 (t).
  • the controller Q (s) generates and outputs an operation amount u (t) corresponding to the target deviation current value e 0 (t).
  • the manipulated variable u (t) is input to the real plant transfer function P * (s) and the plant model P (s).
  • the output of the actual plant transfer function P * (s) is the controlled variable y (t), and the output of the plant model P (s) is y M (t) shown.
  • the difference between this y M (t) and the control amount y (t) is fed back. That is, the difference between the target value r (t) and the feedback value is input to the controller Q (s) as the target deviation current value e 0 (t).
  • the controller Q (s) is known from the inverse of the minimum phase element of the real plant transfer function, that is, the method of designing from the inverse model of the plant excluding the unstable element.
  • it is equivalent to internal model control by appropriately converting the block diagram of internal model control only when the real plant transfer function can be easily expressed such as a first-order lag system, a second-order lag system, and an integration system. Design methods for converting to PID control and deriving PID parameters are known.
  • the internal model control aims to achieve a good follow-up to the target value of the controlled variable by including the plant model and further including the partial inverse model of the plant in the control loop. It is a control method.
  • control device of the present example in addition to the function of the internal model control, the control device of the present example theoretically adds the function of the above-mentioned termination response prediction for the purpose of overshoot suppression. You may regard it as equivalent.
  • control device of this example does not need to use an inverse model of a real plant transfer function etc. like conventionally known internal model control, and can be realized more simply.
  • the step response model of any waveform can be used, unlike the PID control based on the internal model control, the reverse response, the dead time, other third order or higher
  • the present invention can be easily applied to a real plant containing higher order components.
  • the plant response model is not limited to the step response, and may be, for example, an impulse response model, a transfer function model, or a state space model.
  • the termination response prediction value y nA corresponds to the change amount from the past value (y 1 ) of the control amount y to the convergence value (y n + y 0 ) according to the change in the past operation amount up to the present. It can also be said.
  • the free response prediction value y nB corresponds to the change amount from the past value (y 1 ) of the control amount y to the current value (y 0 ) according to the change in the past operation amount up to the present You can also.
  • the plant response model is not limited to the example of the impulse response model, and may be, for example, a transfer function model or a state space model.
  • FIG. 15 shows a process flowchart of the control device 1.
  • FIG. 15A shows a process flowchart of the operation amount update unit 10 in particular.
  • the control device 1 includes an arithmetic processor 31 such as a CPU / MPU, and a storage device 32 such as a memory.
  • the storage device 32 stores a predetermined application program in advance.
  • the arithmetic processor 31 executes this application program, the various processing functions of the control device 1 (in particular, the operation amount update unit 10 thereof) are realized as described above, whereby the processing of the flowchart of FIG. To be realized.
  • This process is performed at a fixed cycle (in this case, it is performed every cycle Tc).
  • the operation amount updating unit 10 holds the past operation change amount (time-series data ⁇ du (t) ⁇ t of the past operation change amounts up to the present). Further, in the operation amount update unit 10, the plant response model (here, the function S (t) of the step response of the plant and the terminal gain S ( ⁇ )) are registered in advance.
  • the manipulation amount updating unit 10 first calculates the termination response prediction value y nA (t) using the past operation change amount, the termination gain S ()), and the like (step S11). Further, the free response prediction value y nB (t) is calculated using the operation change amount in the past, the function S (t), and the like (step S12). Then, the corrected target deviation e * (t) is calculated using the calculated terminal response predicted value y nA (t), the free response predicted value y nB (t), and the target deviation current value e 0 ( Step S13).
  • the operation change amount du (t) is calculated based on the calculated correction target deviation e * (t) (step S14).
  • the next manipulated variable u (t) is determined by adding the calculated manipulated variable du (t) to the current manipulated variable u0, and this is output to the control target plant 2.
  • overshoot suppression can be accurately realized with a simple configuration.

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Abstract

差分器（２３）によって、現在の制御量ｙ０と目標値ｒとの差である目標偏差現在値ｅ０が求められる。終端応答補正部（１１）は、この目標偏差現在値ｅ０と、予め設定されているプラント応答モデルと、現在に至るまでの過去の操作変化量の時系列データ{du(t)}t）とを用いて、補正目標偏差e*を計算する。操作変化量計算部（１２）は、補正目標偏差e*に基づいて、次の操作変化量du を計算する。加算器（１３）によって操作変化量ｄｕが現在の操作量ｕ0 に加算されることで、次の操作量ｕ（修正操作量ｕs）が生成される。

Description

制御装置、そのプログラム、プラント制御方法
　本発明は、プラント等の制御装置に関する。
　温調制御装置や、ＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｌｏｇｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、ＤＣＳ（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御装置や、パーソナルコンピューターや組込み制御機器上で実装された制御装置等が、産業上広く利用されている。
　また、従来公知の制御工学において、制御対象の目標値追従を目的とする制御方式である、ＰＩＤ制御、モデル予測制御、内部モデル制御、ＬＱＧ制御、Ｈ２制御、Ｈ∞制御、等の制御方式が、公知である（例えば、非特許文献１）。
　また、オーバーシュートの抑制を目的とした制御方式として、以下に列挙する各方法が公知である。
・一般化予測制御（ＧＰＣ）の考えに基づいて、ＰＩＤ制御パラメータを決定する方法（特許文献１）；
・ピークが生じる時刻に応じて、目標値を整形する方法（特許文献２）；
・２次遅れ伝達関数で表現されるプラントに対して、開ループをマッチングさせるようにＰＩＤ制御パラメータを決定する方法（特許文献３）；
　また、制御対象の状態空間モデルや将来の時間応答モデルを用いて、最適化計算を逐次行うことで、望ましい応答を得るモデル予測制御が、公知である（例えば、非特許文献２）。
特開２００３－１９５９０５号公報 特開２００５－２７６１６９号公報 特開２００７－１８８３２２号公報 「制御系設計」朝倉書店（１９９４） 「モデル予測制御」、東京電機大学出版局、２００５ 「プロセス制御工学」、朝倉書店、２００２
　産業プラントの制御においては、プラントの安定操業や機械動作の安全確保は重要であり、一方、目標値への迅速な追従は、プラントの運転効率を高めたり、機械動作の応答性を改善したりするためには不可欠な要求である。
　しかしながら、一般に、追従性能を高めようとするとオーバーシュートを生じやすい。
　オーバーシュートは時として、
・液面制御における液体のオーバーフロー；
・ボイラーの失火；
・ロボットハンドやステージの衝突；
・加熱温度超過による材料変性；
などというように、何としても避けなければならない問題（操業上の問題、安全上の問題あるいは品質上の問題など）を、生じさせることがある。
　このため、安全マージンを取りたいがために制御性能を犠牲にして保守的な設定としたり、あるいは制御性能を優先するためにある程度のオーバーシュートを許容せざるを得ない等の状況が、産業プラントにおいて頻繁に起こり得る。
　従来公知の制御工学においては、目標値追従性能、外乱抑制性能、ロバスト安定性能、などを２次ノルムや無限大ノルムといった目的関数を、周波数関数で表現し、目的関数の最小化による制御系設計を行う手法が一般的である（例えば、上記非特許文献１）。
　周波数関数の評価においては、平均的あるいは最悪ケースでのゲインの抑制は可能であるが、実際のオンライン制御の瞬間における目標偏差を制約条件的に扱うことはできない。そのため、原理的に、オーバーシュートを抑制することは困難である。
　また、従来公知のオーバーシュート抑制方法においては、ＰＩＤ制御パラメータの調整もしくはピークが生じそうな場合に目標値を変更するといったように、予め設計しておいたモデルベースの手法に頼っており、実際のオンライン制御の瞬間における目標偏差や操作の影響を考慮できていない。加えて、むだ時間や逆応答や２次以上の高次のモードを含むプラントに対し、一般にはＰＩＤ制御では十分な制御性能が達成できない。
　また、従来公知のモデル予測制御においては、制約条件を扱うことができるため、オーバーシュート抑制を制約条件として扱えるものの、各制御ステップにおいて２次計画問題などの最適化問題を解かねばならず、比較的ＣＰＵ演算能力や搭載メモリ容量が豊富な制御装置でしか実装できないという課題がある。換言すれば、簡単な構成（比較的少ないメモリとＣＰＵ資源など）では、オーバーシュート抑制を実現できないという課題がある。
　以上説明したように、従来公知の制御手法においては、時々刻々変化する目標偏差の状況や操作の影響に応じて、時間領域でのオーバーシュートを明確に抑制でき、しかも簡便に実装できるようにする技術は、提供されていないといえる。
　本発明の課題は、簡単な構成でオーバーシュート抑制を的確に実現できる制御装置等を提供することである。
　本発明では、制御対象機器に操作量を出力し、該制御対象機器の制御量を任意の目標値へと追従させる制御装置において、たとえば下記の各構成を有する。
　・前記制御量と前記目標値との差分を目標偏差現在値として求める目標偏差算出手段；
　・予め保持されているプラント応答モデルと、前記目標偏差現在値と、前記操作量の変化量とに基づいて、補正目標偏差を算出する補正目標偏差算出手段；
　・該補正目標偏差に基づいて、新たな前記操作量を決定する操作量算出手段。
本例の制御装置の構成図である。 終端応答補正部の動作について説明するための図である。 終端応答補正部の動作について説明するための図（その１）である。 終端応答補正部の動作について説明するための図（その２）である。 終端応答補正部の動作について説明するための図（その３）である。 終端応答補正部の動作の具体例について説明するための図である。 操作変化量計算部が予め保持するデータの具体例を示す図（その１）である。 プラント応答モデルの具体例を示す図である。 操作変化量計算部が予め保持するデータの具体例を示す図（その２）である。 （ａ）～（ｄ）は、本手法の場合のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）～（ｃ）は、従来技術の場合のシミュレーション結果を示す図である。 本例の制御装置の動作を伝達関数を用いて説明する図（その１）である。 本例の制御装置の動作を伝達関数を用いて説明する図（その２）である。 比較のため、従来公知の内部モデル制御を説明するための図である。 制御装置の処理フローチャート図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
　図１は、本例の制御装置の構成図である。
　制御装置１は、図示の制御対象プラント２を制御する装置である。
　制御対象プラント２は、制御対象となる任意の機器／装置等の一例である。
　制御装置１は、任意の目標値ｒに基づいて、この制御対象プラント２に対して任意の操作量ｕを出力し、これに応じた制御対象プラント２の状態等を示すデータである制御量ｙを計測し、当該計測した制御量ｙ等に基づいて、次の操作量ｕを決定する。尚、制御量ｙは、例えば一例としては制御対象プラント２の温度であり、この例では目標値ｒは設定温度等となるが、この例に限らない。また、制御量ｙは、不図示のセンサ等の計測器で測定されるものであり、上記一例の場合は温度計よって計測される。
　制御装置１は、最終的には上記制御量ｙが上記目標値ｒとなるように制御する。制御装置１は、制御量ｙを目標値ｒに追従させるために、操作量ｕの値を決定して制御対象プラント２へ入力させる。
　制御装置１は、操作量更新部１０と、タイマー２１、計測部２２、差分器２３等を有する。
　タイマー２１は、所定の周期Ｔｃを生成し、当該一定周期Ｔｃ毎に操作量更新部１０と計測部２２を動作させる。
　計測部２２は、この周期Ｔｃ毎に、上記御対象プラント２に係わる現在の操作量ｕと現在の制御量ｙとを計測する。そして、当該計測した現在の制御量ｙを図示の制御量ｙ０として差分器２３へ出力すると共に、当該計測した現在の操作量ｕを図示の操作量ｕ0として操作量更新部１０へ出力する。
　上記差分器２３には任意の目標値ｒ（ユーザによる設定値等）も入力しており、制御量ｙ０と目標値ｒとの差である目標偏差現在値ｅ０を、以下のように計算する。
　ｅ０　＝　ｒ　－　ｙ０
　そして、生成した目標偏差現在値ｅ０を、操作量更新部１０へ入力する。
　尚、この様な目標偏差現在値ｅ０を生成する構成自体は、既存の構成である。
　操作量更新部１０は、終端応答補正部１１、操作変化量計算部１２、加算器１３を有する。上記目標偏差現在値ｅ０は、終端応答補正部１１に入力される。また、上記操作量ｕ0は加算器１３の一方の入力となる。
　終端応答補正部１１は、入力された目標偏差現在値ｅ０と、予め設定されているプラント応答モデルと、“現在および過去の操作変化量{du(t)}t”（現在に至るまでの過去の操作変化量の時系列データ{du(t)}t）とを用いて、補正目標偏差e*を計算する。補正目標偏差e*は、操作変化量計算部１２に入力する。
　操作変化量計算部１２は、入力された補正目標偏差e*に基づいて、次の操作変化量duを計算する。そして、次の操作変化量duを上記加算器１３の他方の入力とする。これによって、加算器１３において上記操作変化量ｄｕを現在の操作量ｕ0に加算することで、次の操作量ｕ（修正操作量ｕs）が生成される。そして、この修正操作量ｕs（次の操作量ｕ）が、制御対象プラント２に入力される。
　尚、操作変化量計算部１２と加算器１３とによって、補正目標偏差e*に基づいて新たな前記操作量を決定する操作量算出部（不図示）を構成するものと見做してもよい。
　ここで、終端応答補正部１１は、図示のように、操作変化量計算部１２が生成・出力する操作変化量duを入力しており、且つ、この操作変化量duを時系列データとして蓄積しており、これが上記“現在および過去の操作変化量{du(t)}t”である。
　尚、差分器２３と操作量更新部１０とを一体として前記操作量を決定する操作量算出部を構成するものと見做してもよい。
　また、終端応答補正部１１には、予めプラント応答モデルが保持されている。このプラント応答モデルの具体例が、後述する図５に示すデータ（関数Ｓ（ｔ））である。
　ここで、本手法では、予め、制御対象プラント２のステップ応答（単位ステップ入力に対する応答）を実測しており、この実測データを図５に示す関数S(t)として予め記憶しておく。また、このステップ応答が収束するときの収束値を、図５に示す終端ゲインS(∞)とする。この関数S(t)や終端ゲインS(∞)は補正目標偏差e*算出の際に利用される。詳しくは後述する。尚、ステップ応答は、単位ステップ入力に限らず、インパルス入力やランプ入力など他の形状の操作入力に対する応答から、適切な変換によって求めたものでも構わない。
　終端応答補正部１１は、上記予め記憶されているプラント応答モデル、上記“現在および過去の操作変化量{du(t)}t”、目標偏差現在値ｅ０等に基づいて、過去の操作による終端応答（すなわち十分未来における目標偏差の残差）を、上記補正目標偏差e*として算出する。あるいは、補正目標偏差e*は、現在に至るまでの過去の操作量ｕ（その変化量ｄｕ）に応じた制御量ｙの収束値の予測値と、目標値ｒとの差であると定義してもよい。
　終端応答補正部１１は、例えば不図示の操作変化量記憶部、補正目標偏差算出部等の処理機能を有するものと見做してもよい。そして、この例の場合、例えば、上記不図示の操作変化量記憶部は、操作変化量ｄｕを蓄積して時系列データとするものである。また、上記不図示の補正目標偏差算出部は、例えば、予め登録されているプラント応答モデルと、上記目標偏差現在値ｅ０と、上記操作変化量の時系列データ“{du(t)}t”とに基づいて、補正目標偏差e*を算出する。
　尚、上記操作変化量の時系列データ“{du(t)}t”の代わりに、後述する補正目標偏差計算の過程における中間の計算値を蓄積する記憶部（図３に示す中間計算値記憶部）を設けることで、上記操作変化量の時系列データ“{du(t)}t”そのものを蓄積することの代用としても構わない。
　上記補正目標偏差e*の算出処理の具体例は後述するが、上記補正目標偏差e*について、図２を参照して説明する。
　ここで、制御装置１は、例えば不図示のＣＰＵ／ＭＰＵ等の演算プロセッサと、メモリ等の記憶装置等を有している。更に、制御対象プラント２に操作量ｕを入力させたり、制御量ｙを取得するための不図示の入出力インタフェース等も有している。
　上記不図示の記憶装置には、予め所定のアプリケーションプログラムが記憶されている。上記演算プロセッサが、このアプリケーションプログラムを実行することにより、例えば上記操作量更新部１０の各種処理機能（終端応答補正部１１、操作変化量計算部１２等）が実現される。更に、計測部２２や差分器２３の動作も、ソフトウェアによって実現されてもよいが、この例に限らず、専用の回路等を用いても構わない。
　図２は、終端応答補正部１１の動作について説明するための図である。
　図２の終端応答補正部１１内において、図上の上側と下側にそれぞれ具体例を示す。下側には、操作変化量duとこれに応じた上記操作量ｕの時系列データの具体例を示す。
　また、図２においては、図示の時間ｔが現在であり、この時間ｔよりも図上左側が過去であり、図上右側が未来である。これより、図示の例では、現在及び未来の操作変化量ｄｕは全て‘０’である（操作量ｕは変化しない）ものとしている。一方、過去には図示のように操作変化量ｄｕが‘０’ではなく以って操作量ｕが変化しているときもあったものとしている。そして、この様な過去の操作変化量{du(t)}t（操作量ｕの変化）に応じた制御量ｙの一例を、図上の上側に示している。尚、図では、過去の操作変化量{du(t)}tは、例えば図示のdu(t－Tc)、du(t－2Tc)、du(t－3Tc)等である。
　この例では、まず、現在の制御量ｙは図示のｙ０である。ここで、上記過去の操作変化量{du(t)}tによって制御量ｙが図示のように変化し続けて、最終的には図示の“yｎ＋ｙ０”へと収束するものと予測される。この制御量ｙの変化は、上記過去の操作変化量{du(t)}tによって生じるものである（上記の通り、現在及び未来の操作変化量{du(t)}tは全て‘０’であるので）。また、上記ｙ０は、この様な変化中の制御量ｙの現在値を意味することになる。そして、現在から更に図示のｙｎの分だけ変化することで、最終的に“yｎ＋ｙ０”へと収束することになる。尚、このｙｎを「終端応答補正値」と呼ぶものとする。
　上記のように、操作量ｕの変化が直ちに制御量ｙに反映されるわけではなく、タイムラグが存在する。そして、上記の通り制御量ｙの現在値は図示のｙ０であるので、目標値ｒとの差は図示の目標偏差現在値ｅ０となる。尚、上記の通り、加算器１３によって、この目標偏差現在値ｅ０が求められることになる。
　そして、現状のままでは（制御量ｙの変化無しとした場合には）上記“yｎ＋ｙ０”へと収束するものと予測され、目標値ｒには達しないことになる。図示のように、目標値ｒと収束値“yｎ＋ｙ０”との差分が、上記補正目標偏差e*となる。つまり、補正目標偏差e*の意味するところは、現在に至るまでの過去の操作量変化により最終的に到達する制御量ｙの予測値“yｎ＋ｙ０”が、なおも目標値rとの間に有するギャップ（差分）である。従って、このギャップを埋めるように、更に操作量ｕを変化させればよいことになる。尚、上記予測値“yｎ＋ｙ０”は、現在に至るまでの過去の操作量変化に応じた制御量ｙの収束値の予測値と言うこともできる。
　ここで、従来では一例としては、上記目標偏差現在値ｅ０に基づいて次の操作量u（操作変化量du）を決定していた。つまり、今現在のギャップ量（目標偏差現在値ｅ０）に応じた操作変化量duを求めていた。しかしながら、上記のように、今現在は未だ変化中の状態であり、最終的には上記“yｎ＋ｙ０”となるので、この値ｅ０ではギャップ量として大き過ぎることになる。これが、上記オーバーシュートが生じる原因となっている。これに対して、本手法では、上記補正目標偏差e*を用いることで、オーバーシュートを抑制することができる。さらに、上記補正目標偏差e*を用いることで、制御量ｙの目標値ｒへの収束を保証することができる。
　尚、操作変化量計算部１２自体は、既存の構成であっても構わない。相違点は、従来では上記目標偏差現在値ｅ０に基づいて操作変化量duを決定していたが、本手法では補正目標偏差e*に基づいて操作変化量duを決定する点である。
　補正目標偏差e*を求めることは、過去の操作変化の制御量ｙへの影響をプラントモデルにより予測することで、最終的に目標値ｒへ到達するまでのギャップ量を求めることを意味する。そして、上記操作変化量計算部１２の動作は、このギャップ量e*に応じて追加すべき操作変化量を決定することを意味する。
　従来のＰＩＤ制御やモデル予測制御には、上記のような予測機能（補正目標偏差e*を求める機能）は無い。換言すれば、従来では、上記のような終端応答を補正した目標偏差を計算する機能はない。
　本手法では、補正目標偏差を予測によって求め、操作変化量duは補正目標偏差に対する簡易な計算とする構成をとることで、従来のモデル予測制御のような高度な最適化計算を必要とせず、簡易に実装することもできる。
　以下、図３、図４、図５、図６を参照して、終端応答補正部１１の動作の一例について説明する。
　まず、図３に示すように、当該一例の場合、上記図２に示す終端応答補正値ｙｎを求める。これによって、上記補正目標偏差e*は、上記目標偏差現在値ｅ０と終端応答補正値ｙｎとの差分によって求められることになる（e*＝ｅ０－ｙｎ）。
　そして、終端応答補正値ｙｎは、終端応答予測ｙｎＡと、自由応答予測ｙｎＢとに基づいて、求められる。すなわち、ｙｎ＝ｙｎＡ－ｙｎＢ（ｙｎＡとｙｎＢとの差分）によって求められる。
　終端応答予測ｙｎＡ(ｔ)は、過去の操作変化量ｄｕによる制御量ｙの十分未来における予測値である。
　自由応答予測ｙｎＢ(ｔ)は、過去の操作変化量ｄｕによる制御量ｙの予測値である。これは、現在時刻をｔとして、
　yｎＢ(ｔ-Δt)、yｎＢ(ｔ)、yｎＢ(ｔ+Δt)、yｎＢ(ｔ+２Δt)、…、yｎＢ(T)
というように、時系列として予測している。これらの中で、現在の自由応答予測は時刻ｔにおけるyｎＢ(ｔ)である。尚、上記Δtは、例えば上記Ｔｃであるが、この例に限らない。ここで、Ｔは、時刻tからt＋Δt、ｔ＋2Δtと未来へ時刻を進んで行った先の予測区間あるいは予測ホライゾン（例えば、非特許文献２参照）の終端時刻を表している。したがって、Ｔは一定の値ではなく、現在時刻tと連動して、徐々に未来にスライドする値であると言うことができる。
　上記終端応答予測ｙｎＡと自由応答予測ｙｎＢは、新たな操作変化量du(t)が加わるたびに更新される。
　上記終端応答予測ｙｎＡ(ｔ)と上記自由応答予測yｎＢ(ｔ)との差を、終端応答補正値yｎ(ｔ)として計算する。つまり、yｎ(ｔ)＝ｙｎＡ(ｔ)－yｎＢ(ｔ)である。
　ここで、図４には、終端応答予測値yｎＡ(ｔ)、自由応答予測値yｎＢ(ｔ)の具体例も示している。尚、図４は、図２をベースにして、更にyｎＡ(ｔ)、yｎＢ(ｔ)を示しているものである。また、以下の説明では、現在の制御量ｙは図示のｙ０となっているものとする。
　図示のように、制御量ｙの現在値であるｙ０自体が、過去の操作量ｕ（操作変化量ｄｕ）による影響を受けた結果であり、図示の例では過去のある時点の制御量ｙ１から変化して現在はｙ０となっている。そして、このまま操作量ｕが変わらなければ、未来において制御量ｙは図示のように変化し続けて、“ｙｎ（ｔ）＋ｙ０”に収束することが予測されることとなる。尚、ここでは、現在は図示の時刻ｔであるものとする。
　そして、図示のように、上記終端応答予測値yｎＡ(t)は、収束値“ｙｎ（ｔ）＋ｙ０”と上記ｙ１との差分である。つまり、制御量ｙは、図示の操作量ｕによって、ｙ１から現在値ｙ０を経て最終的には“ｙｎ（ｔ）＋ｙ０”に収束する。上記終端応答予測値yｎＡ(t)は、この変化量（“ｙｎ（ｔ）＋ｙ０”－ｙ１）に相当すると見做して構わない。
　また、現在は、上記制御量ｙの変化の途中であり、その値は図示のｙ０となっている。上記ｙ１から現在値までの変化量（ｙ０－ｙ１）が、上記自由応答予測値yｎＢ(t)に相当すると見做してよい。
　そして、これより、図示のように、終端応答予測値yｎＡ(t)と自由応答予測値yｎＢ(t)との差分が、上記ｙｎ（ｔ）となる。
　そして、上記のように終端応答補正値yｎ(t)を求めたら、以下のように、目標偏差現在値ｅ０(t)と終端応答補正値yｎ(t)との差分を求めることで、補正目標偏差e*(t)を算出する。
              e*(t)　＝　ｅ０(t)　－yｎ(t)
　尚、多入出力系においては、従来のモデル予測制御技術と同様、制御量y、目標値r、目標偏差e、操作変化量duおよび操作量u、など関連する信号をベクトルとみなして、上述した本例の計算方法と同様にして補正目標偏差e*(t)を算出できることは言うまでもない。その際、補正目標偏差e*から操作変化量duへの計算を、定数ゲイン行列の乗算としてもよい。
　また、制御系に影響を与える外乱信号が観測できる場合、外乱モデルを加えて、補正目標偏差e*に、さらに、観測した外乱信号による影響を補正する構成としてもよい。
　以上、図３について説明した。
　以下、図５、図６を参照して、上記終端応答予測ｙｎＡと自由応答予測ｙｎＢの算出方法の具体例について説明する。
　これらｙｎＡ、ｙｎＢの算出には、上述したように、予め作成されて記憶されているプラント応答モデルを用いる。
　図５に、プラント応答モデルの具体例を示す。
　図５に示す関数Ｓ（ｔ）が、プラント応答モデルの具体例である。
　この関数Ｓ（ｔ）は、プラントのステップ応答（単位ステップ入力に対する応答；インディシャル応答と呼ばれる場合もある）である。関数Ｓ（ｔ）は、予め制御対象プラント２を用いて実測値を測定することなどで、得ることができる。すなわち、制御対象プラント２に対して単位ステップ入力を行って、制御対象プラント２の出力（制御量ｙ）を測定する。この制御対象プラント２の出力データ（制御量ｙの時系列データ；時間的な変化を示すもの）が、図５に示す関数Ｓ（ｔ）である。
　ここで、ステップ応答が収束するときの収束値を、終端ゲインS(∞)とする。例えば、上記実測値（時系列データ）の最後の値が、上記終端ゲインＳ(∞)として用いられる。
　終端応答補正部１１は、例えば、上記関数Ｓ（ｔ）、終端ゲインS(∞)を用いた図６に示す上記終端応答予測ｙｎＡ（ｔ）と自由応答予測ｙｎＢ（ｔ）の算出式によって、これらの予測値ｙｎＡ（ｔ）、ｙｎＢ（ｔ）を算出する。
　ここでは、制御周期をＴｃ、モデル区間（処理に用いる一定期間；すなわち現在から過去の一定期間）における操作変化量ｄｕのデータ数をＡとする。尚、上記Ｔｃは、操作変化量ｄｕのデータのサンプリング周期であるという一面もあると見做しても構わない。また、目標偏差現在値をｅ０(t)、現在に至るまでの過去の所定期間の操作変化量の時系列データを{du(t)}tとする。
　終端応答予測値yｎＡ(t)は、過去の操作に応じた終端応答（制御量ｙの収束値の予測値；十分未来の制御量ｙの予測値））であり、上記終端ゲインＳ(∞)等を用いて下記の（１）式により計算する。（ｋ＝０．１．２．・・・）
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　自由応答予測値yｎＢ(t)は、過去の操作量ｕ（操作変化量ｄｕ）に応じた制御量yの変動量の推定値であり、特に過去から現在までの変動量の推定値であり、上記関数Ｓ（ｔ）等を用いて下記の（２）式により計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 　尚、上記（１）式、（２）式における“ｄｕ（ｔ－ｋＴｃ）”の具体例を、図２の下側に示している。これは、上記過去の操作変化量{du(t)}tの具体例と見做してもよい。また、この例では、例えば、Ａ＝３となっている。
　終端応答補正値yｎ(t)は、上記算出した終端応答予測値yｎＡ(t)と自由応答予測値yｎＢ(t)とを用いて、下記の（３）式により算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 　補正目標偏差e*(t)は、上記目標偏差現在値ｅ０(t)と、上記算出した終端応答補正値yｎ(t)を用いて、下記の（４）式により算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 　以上の処理により、終端応答補正部１１によって、補正目標偏差e*(t)を得る。
　但し、以上説明した処理は、補正目標偏差e*(t)を得る為の処理の一例であり、この例に限らない。例えば、前述のように、上記操作変化量の時系列データ“{du(t)}t”の代わりに、補正目標偏差計算の過程における中間の計算値を、図３の中間計算値記憶部に記憶するようにしてもよい。以下、この様な変形例について説明する。尚、それ故、上記一例の場合には、図３の中間計算値記憶部は必要ないものである。
　上記一例の場合、終端応答予測値、自由応答予測値を、随時、図６に示す終端応答予測値ｙｎＡ（ｔ）の算出式と自由応答予測値ｙｎＢ（ｔ）の算出式を用いて算出していたが、変形例の場合には下記の方法を用いる。
　すなわち、変形例の場合、操作変化量の時系列データではなく、現在時刻ｔより前に計算された終端応答予測値ｙｎＡ（ｔ）および自由応答予測値ｙｎＢ（ｔ）の計算結果と、そのときの（現在の）操作変化量を用いて算出を行うようにする。
　具体的には、終端応答予測値ｙｎＡ（ｔ）は、過去の操作変化量ｄｕによる制御量ｙの十分未来における予測値であるので、上記一例では図６に示すように上記（１）式により計算されるが、時刻tより制御周期Tc経過後の次の時刻t+Tcにおいては、時刻t+Tcにおける操作変化量du(t+Tc)と、時刻tにおける終端応答予測値ｙｎＡ（ｔ）を用いて、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 と計算し、この算出結果を、終端応答予測値ｙｎＡ（ｔ+ Tc）としてもよい。尚、更に、この終端応答予測値ｙｎＡ（ｔ+ Tc）を上記図３の中間計算値記憶部に記憶して、その後、記憶された終端応答予測値ｙｎＡ（ｔ+ Tc）を用いて終端応答予測値ｙｎＡ（ｔ+ ２Tc）を算出するようにしてもよい。これは、自由応答予測値についても同様である。
　同様に、上記一例の場合、自由応答予測値ｙｎＢ（ｔ）は、過去の操作変化量ｄｕによる制御量ｙを、現在時刻をｔとして、
　yｎＢ(ｔ-Δt)、yｎＢ(ｔ)、yｎＢ(ｔ+Δt)、yｎＢ(ｔ+２Δt)、…、yｎＢ(T)
というように、時系列として予測している。これに対して、変形例では、時刻tから制御周期Tc経過後の次の時刻t+Tcにおいては、時刻t+Tcにおける操作変化量du(t+Tc)と、前記時刻tにおける自由応答予測値
　yｎＢ(ｔ-Δt|t)、yｎＢ(ｔ|t)、yｎＢ(ｔ+Δt|t)、yｎＢ(ｔ+２Δt|t)、…、yｎＢ(T|t)
を用いて（ただし、記号|tは時刻tにおける予測であることを示す）、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 上記（５）式（ｍ＝1,2,….）のように計算し、この計算結果からm=1として、自由応答予測値ｙｎＢ（ｔ+Tc）を得てもよい。
　ここで、ｙｎＢ（ｔ+mTc|t+Tc）（m=1,2,…）は時刻t+Tcにおける自由応答予測値、
ｙｎＢ（ｔ+mTc|t）（m=1,2,…）は時刻tにおける自由応答予測値であるが、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 上記（６）式（ｍ＝1,2,….）のようにも計算できる。
　一方、上記中間計算値記憶部に記憶された中間の計算値と、（現在の）操作変化量とを用いて、終端応答予測値ｙｎＡ（ｔ）および自由応答予測値ｙｎＢ（ｔ）を計算する上記（５）式の計算方法では、毎回多数の積和演算を行う上記（６）式の計算方法に比べて、計算量を減少させ、高速に実行することができる。
　したがって、現在時刻をt+Tcとすると、１つ前の制御時刻tに計算された終端応答予測値ｙｎＡ（ｔ）および自由応答予測値ｙｎＢ（ｔ+mTc|t）（m=1,2,…）を、補正目標偏差計算の過程における中間の計算値として、図３に示す中間計算値記憶部に記憶（蓄積）するようにしておけば、上記操作変化量の時系列データ“{du(t)}t”を記憶（蓄積）せずとも、現在時刻t+Tcにおける終端応答予測値ｙｎＡ（ｔ+Tc）および自由応答予測値ｙｎＢ（ｔ+Tc）を算出することができる。
　以上の処理によって終端応答予測値ｙｎＡ（ｔ）、自由応答予測値ｙｎＢ（ｔ）を算出したら、その後は、上記一例と同様、例えば図６に示す終端応答補正値の算出式や、補正目標偏差の算出式を用いて、補正目標偏差e*(t)を算出すればよい。
　上記のように、操作変化量計算部１２は、この補正目標偏差e*(t)を用いて、次の操作変化量ｄｕ（ｔ）を算出する。
　操作変化量計算部１２は、予め、この算出処理のためのデータ（あるいは式）を記憶しており、その一例を図７に示す。
　図７に、操作変化量計算部１２が予め保持するデータの具体例を示す。
　図示のように、このデータは、補正目標偏差e*と、操作変化量duとの関係を示すものである。これは、図示の例では、一次関数（ｄｕ＝a・e*＋ｂ（ａは傾き、ｂはｙ切片）尚、図の例ではｂ＝０となる）で表される。よって、図示のデータを保持してもよいし、一次関数を保持してもよい。
　操作変化量計算部１２は、図示のデータまたは上記一次関数等を用いて、上記終端応答補正部１１によって求められた補正目標偏差e*(t)に対応する操作変化量ｄｕ（ｔ）を、求める。
　また、図示の例では、更に、操作変化量ｄｕの上限値du_maxおよび下限値du_minも含まれている。これより、操作変化量計算部１２は、例えば上記一次関数を用いて算出した操作変化量ｄｕ（ｔ）が、上限値du_maxを越える場合には上限値du_maxを出力し、下限値du_minを下回る場合には下限値du_minを出力する。
　また、図示のデータや一次関数は、例えば開発者等が予め任意に決定して操作変化量計算部１２に保持させているものである。
　図８に、プラント応答モデルの具体例を示す。
　この例も、上記図５と同様、プラントのステップ応答（インディシャル応答）である関数Ｓ（ｔ）を、プラント応答モデルの一例として示している。
　そして、図８の例も、図５の例と同様、初期に逆応答を示し、一旦オーバーシュートした後、一定値に収束する応答（制御量ｙ）を示している。尚、この収束値すなわち上記終端ゲインS(∞)は、図示の例では‘１０’である。
　また、図９に、操作変化量計算部１２が予め保持するデータの具体例を示す。
　この具体例も、上記図７に示す具体例と同様、補正目標偏差e*と操作変化量duとの関係を、一次関数（ｄｕ＝a・e*＋ｂ）の形で示している。そして、図示の具体例では、傾きａ＝0.085、ｙ切片ｂ＝０となっている。更に、図７と同様、操作変化量ｄｕの上限値du_maxおよび下限値du_minも、設定されている。図示の例では、上限値du_max＝５、下限値du_min＝－５である。
　尚、上記のように、操作変化量計算部１２自体は従来と同じであってよく、従って従来でも図９に示すデータを使用しても構わない。
　図１０（ａ）、図１１（ａ）に、図９に示すデータを用いる場合の目標値応答（目標値ｒと制御量ｙの変化）のシミュレーション結果を示す。図１０（ａ）は本手法（例えば図１の構成）の場合、図１１（ａ）には比較のために従来の場合について示す。尚、従来例は積分制御であり、本手法も積分制御をベースにしている。
　図１０（ａ）、図１１（ａ）は、何れも、目標値ｒを図示のようにステップ状に変化させた場合の制御量ｙを示している。
　従来では、上記終端応答補正部１１は存在せず、上記補正目標偏差e*は生成されず、例えば上記目標偏差現在値ｅ０(t)を用いる。このため、図１１（ａ）に示すように、制御量ｙ(t)は、ステップ状の目標値ｒ(t)への追従はできているものの、オーバーシュート量が多い。
　一方、本手法の場合、図１０（ａ）に示すように、図１１（ａ）に示す従来技術の場合と比べて、オーバーシュート量が大幅に抑制されており、制御応答が改善できていることが分かる。これは、図１０（ｂ）に示すように、補正目標偏差e*(t)は、目標偏差現在値ｅ０(t)に比べて、終端応答を補正した分、振幅の小さい信号となっているからである。
　尚、比較のため、従来技術の場合の目標偏差現在値ｅ０(t)を、図１１（ｂ）に示す。図示のように、目標偏差現在値ｅ０(t)も、図１０（ｂ）に示す本手法に比べて変動が大きい。これは、制御量ｙ(t)の変動が大きいためである。
　尚、本例では、図１０（ｄ）に示すように終端応答予測値yｎＡ(t)、自由応答予測値yｎＢ(t)、終端応答補正値yｎ(t)が計算される。そして、計算された終端応答補正値yｎ(t)に基づいて、図１０（ｂ）に示す目標偏差現在値ｅ０(t)を補正することで、同図に示す補正目標偏差e*(t)が求められている。
　また、本例では、図１０（ｂ）に示す補正目標偏差e*(t)を用いて操作変化量計算部１２が操作変化量ｄｕ（ｔ）を生成するので、図１０（ｃ）に示すように、操作量ｕ（ｔ）の変動が少ない。尚、比較のため、図１１（ｃ）に、従来技術の場合の操作変化量ｄｕ（ｔ）、操作量ｕ（ｔ）を示す。図１０（ｃ）と図１１（ｃ）とを比較すれば明らかなように、本手法の場合、従来技術に比べて、操作量ｕ（ｔ）の変動が少なくて済む。
　上述した本発明によれば、下記の効果が得られる。
　本発明では、プラント応答モデルを用いて、過去の操作変化量ｄｕに応じた十分未来における目標偏差の残差（補正目標偏差e*(t)）を予測し、この予測した残差に基づいて操作変化量を決定する。つまり、過去の操作の影響を考慮しつつ必要最小限の変化を操作量に対して加える。このため、オーバーシュートを抑制することができる。この様なプラントの終端応答の予測に基づく高精度かつ安定度の高い制御を、簡単な構成（比較的少ないメモリとＣＰＵ資源）で実現可能である。
　あるいは、従来のＭＰＣ制御方式に比べ、制御周期ごとの二次計画問題などの最適化演算を繰り返す必要がなく、極めて高速かつ低コストに予測制御を実現できる。
　以上述べたことから、本発明によれば、簡単な構成で（比較的少ない演算負荷で）オーバーシュート抑制を的確に実現できるものと言える。
　更に、既に設置されている制御ループに対しても、終端応答予測部分を加えるなどの工数の少ない改造で簡便に更新することができ、かつ、温調計やＰＬＣ（Programmable Logic Controller）やＤＣＳ（Distributed Control System）や組込み制御機器といった計算資源に制約のあるハードウェア上で簡便に実装することができる、という効果がある。
　以下、図１２～図１４を参照して、本例の制御装置と従来公知の内部モデル制御との相違について説明する。
　まず、図１２、図１３を参照して、本例の制御装置の動作を伝達関数を用いて説明する。
　ここでは、実プラント伝達関数をP*(s)、プラントモデルをP(s)、制御器をK(s)、プラントの定常ゲインをP(0)とし、制御量をy(t)、操作量をu(t)、目標値をr(t)、補正目標偏差をe*(t)とし、前記終端応答予測をyｎＡ(t)、前記過去の操作変化量のみによる制御量の予測をyｎＢ(t)とすると、本例の制御装置の構成は、図１２のような伝達関数ブロックで近似的に表現することができる。
　ここで、図１２に示す上記制御器K(s)は、例えば上記図１における「操作変化量計算部１２＋加算器１３」に相当すると見做しても構わない。
　図１２において、制御器K(s)には、上記補正目標偏差e*が入力されて、新たな操作量ｕ（ｔ）が生成・出力される。この操作量ｕ（ｔ）は、上記実プラント伝達関数P*(s)、プラントモデルP(s)、及び定常ゲインP(0)に入力される。そして、実プラント伝達関数P*(s)の出力は制御量ｙ（ｔ）、プラントモデルP(s)の出力は上記自由応答予測ｙｎＢ(ｔ)、定常ゲインP(0)の出力は上記終端応答予測ｙｎＡ(ｔ)であると見做してよい。
　この制御量ｙ（ｔ）と自由応答予測ｙｎＢ（ｔ）との差分を、フィードバック信号として、終端応答予測ｙｎＡ(ｔ)に加算する。この加算結果と目標値r(t)との差分が、新たな上記補正目標偏差e*として上記制御器K(s)に入力される。
　ここで、制御器K(s)は、操作変化量を毎回加算する動作であるため、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 のように、積分器で近似することができる。尚、ｋＩは、積分ゲインである。
　図１３を用いて、本例の制御装置の動作を、更に詳細に説明する。
　仮に、実プラント伝達関数P*(s)と、プラントモデルP(s)が一致しているとする。このとき、y(t)=yｎＢ(t)が成り立つので、上記フィードバック信号が０となる。ここで、制御器K(s)とプラント定常ゲインP(0)が成すローカルループを、目標値r(t)から操作量u(t)への入出力特性を表す伝達関数F(s)としてまとめると、伝達関数F(s)は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 と計算され、目標値r(t)から制御量y(t)への入出力特性は、P(s)F(s)で計算される。
　ここで、P(s)F(s)の0極限をとれば、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 となるため、閉ループの定常ゲインが１となり、最終的な目標値追従が定常状態で達成されることが分かる。これより、本手法では、オーバーシュートの抑制だけでなく目標値追従を達成することができることが分かる。
　一方、図１４に、従来公知の内部モデル制御の手法（例えば、非特許文献３の８８頁～９３頁参照）を示す。
　図１４に示す例では、実プラント伝達関数P*(s)に対し、プラントモデルP(s)を並列に配置し、それらの出力の差に対して目標偏差が計算され、さらに制御器Q(s)を介しフィードバック信号が生成される。
　制御器Q(s)への入力は、上記目標偏差現在値ｅ０(t)に相当する。制御器Q(s)は、この目標偏差現在値ｅ０(t)に応じた操作量ｕ（ｔ）を、生成・出力する。この操作量ｕ（ｔ）は、上記実プラント伝達関数P*(s)とプラントモデルP(s)とに入力される。そして、実プラント伝達関数P*(s)の出力は、制御量ｙ（ｔ）であり、プラントモデルP(s)の出力は、図示のｙＭ（ｔ）である。このｙＭ（ｔ）と制御量ｙ（ｔ）との差分が、フィードバックされることになる。つまり、目標値r(t)とフィードバック値との差分が、上記目標偏差現在値ｅ０(t)として、制御器Q(s)へ入力されることになる。
　尚、上記制御器Q(s)は、実プラント伝達関数の最小位相要素の逆数、すなわち不安定要素を除いたプラントの逆モデルから、設計する手法が公知である。また、実プラント伝達関数が、１次遅れ系、２次遅れ系、積分系など簡易に表現できる場合に限り、内部モデル制御のブロック線図を適切に変換することにより、内部モデル制御と等価なＰＩＤ制御へと変換し、ＰＩＤパラメータを導出する設計手法が公知である。
　以上のように、内部モデル制御は、制御ループに、プラントモデルを含め、さらにプラントの部分的な逆モデルを含めることにより、制御量の目標値への良好な追従を実現することを目的とする制御手法である。
　図１２～図１３に示す本例の制御装置の近似動作は、図１４と類似しているが、図示の通り両者を比較すれば明らかな相違がある。図１４に示す従来公知の内部モデル制御の制御ブロックと、図１２に示す本例の制御装置の制御ブロックとを比較すれば、両者の相違は明らかである。すなわち、図１２の本手法の制御ブロックが、図１４の内部モデル制御器Q(s)と比較して、上記終端応答予測であるyｎＡ(t)を有する点で相違することが分かる。
　つまり、伝達関数表現により近似したブロック線図によれば、本例の制御装置は、内部モデル制御の機能に加え、オーバーシュート抑制を目的として上記終端応答予測の機能をさらに加えたことに理論上は相当すると見做しても構わない。
　ただし、本例の制御装置は、従来公知の内部モデル制御のように実プラント伝達関数の逆モデルなどを用いる必要がなく、より簡便に実現できる。
　また、本例の制御装置では、上述したように、任意の波形のステップ応答モデルを用いることができるため、内部モデル制御に基づくＰＩＤ制御とは異なり、逆応答や無駄時間やその他３次以上の高次の成分を含む実プラントに対しても、容易に適用することができる。
　尚、上記プラント応答モデルは、上記ステップ応答に限らず、例えばインパルス応答モデルまたは伝達関数モデルまたは状態空間モデル等であってもよい。
　また、終端応答予測値ｙｎＡは、現在に至るまでの過去の操作量変化に応じた、制御量ｙの過去値（ｙ１）から収束値（ｙｎ＋ｙ０）までの変化量に相当すると言うこともできる。
　また、自由応答予測値ｙｎＢは、現在に至るまでの過去の操作量変化に応じた、制御量ｙの過去値（ｙ１）から現在値（ｙ０）までの変化量に相当すると言うこともできる。
　尚、上記プラント応答モデルは、上記インパルス応答モデルの例に限らず、たとえば伝達関数モデルや状態空間モデル等であってもよい。
　最後に、図１５に、制御装置１の処理フローチャート図を示す。
　ここでは、図１５（ａ）には、特に操作量更新部１０の処理フローチャート図を示す。
　ここで、制御装置１は、例えば図１５（ｂ）に示すように、ＣＰＵ／ＭＰＵ等である演算プロセッサ３１、メモリ等の記憶装置３２等を有している。この記憶装置３２には予め所定のアプリケーションプログラムが記憶されている。演算プロセッサ３１が、このアプリケーションプログラムを実行することで、上述して制御装置１（特にその操作量更新部１０）の各種処理機能が実現され、以って図１５（ａ）のフローチャートの処理が実現される。
　以下、図１５（ａ）に示すフローチャート図の処理について説明される。
　この処理は、定周期で実行される（ここでは上記周期Ｔｃ毎に実行される）。
　ここで、上記周期Ｔｃ毎に、操作量更新部１０には、上記目標偏差現在値ｅ０と、現在の操作量u0が入力される。また、上記のように、操作量更新部１０には、過去の操作変化量（現在に至るまでの過去の操作変化量の時系列データ{du(t)}t））が保持されている。また、操作量更新部１０には、予め上記プラント応答モデル（ここでは、上記、プラントのステップ応答の関数Ｓ（ｔ）、終端ゲインS(∞)）が、登録されている。
　これより、操作量更新部１０は、まず、上記過去の操作変化量や終端ゲインS(∞)等を用いて、上記終端応答予測値yｎＡ(t)を算出する（ステップＳ１１）。更に、上記過去の操作変化量や関数Ｓ（ｔ）等を用いて、上記自由応答予測値yｎＢ(t)を算出する（ステップＳ１２）。そして、これら算出した終端応答予測値yｎＡ(t)及び自由応答予測値yｎＢ(t)と、上記目標偏差現在値ｅ０を用いて、上記補正目標偏差e*(t)を算出する（ステップＳ１３）。
　そして、算出された補正目標偏差e*(t)に基づいて、操作変化量ｄｕ（ｔ）を算出する（ステップＳ１４）。
　上記現在の操作量u0に、当該算出した操作変化量ｄｕ（ｔ）を加えることで、次の操作量u（ｔ）が決定されて、これが制御対象プラント２へ出力される。
　本発明の制御装置等によれば、簡単な構成でオーバーシュート抑制を的確に実現できる。

Claims (11)

  1. 　制御対象機器に操作量を出力し、該制御対象機器の制御量を任意の目標値へと追従させる制御装置において、
    　前記制御量と前記目標値との差分を目標偏差現在値として求める目標偏差算出手段と、
    　予め保持されているプラント応答モデルと、前記目標偏差現在値と、前記操作量の変化量とに基づいて、補正目標偏差を算出する補正目標偏差算出手段と、
    　該補正目標偏差に基づいて、新たな前記操作量を決定する操作量算出手段とを有し、
    　前記補正目標偏差は、現在に至るまでの過去の前記操作量の変化に応じた前記制御量の収束値の予測値と、前記目標値との差であることを特徴とする制御装置。
  2. 　前記操作量の変化量である操作変化量を蓄積する操作変化量記憶手段を更に有し、
    　前記補正目標偏差算出手段は、該操作変化量記憶手段に蓄積される過去の操作変化量に基づいて、前記補正目標偏差を算出することを特徴とする請求項１記載の制御装置。
  3. 　補正目標偏差算出手段で補正目標偏差を算出する過程における中間の計算値を蓄積する中間計算値記憶手段を更に有し、
    　前記補正目標偏差算出手段は、該中間計算値記憶手段に蓄積される過去の中間計算値に基づいて、前記補正目標偏差を算出することを特徴とする請求項１記載の制御装置。
  4. 　前記プラント応答モデルは、予め前記制御対象機器を用いて実測されるステップ応答であることを特徴とする請求項１記載の制御装置。
  5. 　プラント応答モデルは、前記ステップ応答の関数と該ステップ応答の収束値である終端ゲインであり、
    　前記補正目標偏差算出手段は、前記終端ゲインを用いて終端応答予測値を求めると共に前記関数を用いて自由応答予測値を求めて、該終端応答予測値と自由応答予測値との差分である終端応答補正値を求め、前記目標偏差現在値と該終端応答補正値との差分を前記補正目標偏差とすることを特徴とする請求項４記載の制御装置。
  6. 　前記終端応答予測値は、前記過去の操作量の変化に応じた前記制御量の過去から前記収束値までの変化量に相当し、
    　前記自由応答予測値は、前記過去の操作量の変化に応じた前記制御量の過去から現在までの変化量に相当することを特徴とする請求項５記載の制御装置。
  7. 　前記ステップ応答の関数をＳ（ｔ）、前記終端ゲインをＳ(∞)とし、前記過去から現在までの前記操作変化量のデータ数をＡとし、該データのサンプリング周期をＴｃとした場合、
    　終端応答予測値は、下記の（１）式により算出され、
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
     　前記自由応答予測値は、以下の（２）式により算出される
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
     　ことを特徴とする請求項６記載の制御装置。
  8. 　前記補正目標偏差と前記操作変化量との対応関係を示すデータまたは式が、予め設定されて記憶されており、
    　前記操作変化量算出手段は、前記対応関係を示すデータまたは式を用いて、前記補正目標偏差算出手段によって算出された前記補正目標偏差に対応する操作変化量を求めることを特徴とする請求項１～７の何れかに記載の制御装置。
  9. 　前記プラント応答モデルは、インパルス応答モデルまたは伝達関数モデルまたは状態空間モデルであることを特徴とする請求項１～７の何れかに記載の制御装置。
  10. 　制御対象機器に操作量を出力し、該制御対象機器の制御量を任意の目標値へと追従させる制御装置のコンピュータを、
    　前記制御量と前記目標値との差分を目標偏差現在値として求める目標偏差算出手段と、
    　予め保持されているプラント応答モデルと、前記目標偏差現在値と、前記操作量の変化量とに基づいて、補正目標偏差を算出する補正目標偏差算出手段と、
    　該補正目標偏差に基づいて、新たな前記操作量を決定する操作量算出手段、
    　として機能させるためのプログラム。
  11. 　制御対象機器に操作量を出力し、該制御対象機器の制御量を任意の目標値へと追従させる制御装置に係わるプラント制御方法であって、
    　前記制御量と前記目標値との差分を目標偏差現在値として求め、
    　予め保持されているプラント応答モデルと、前記目標偏差現在値と、前記操作量の変化量とに基づいて、現在に至るまでの過去の前記操作量の変化に応じた前記制御量の収束値の予測値と前記目標値との差である補正目標偏差を算出し、
    　該補正目標偏差に基づいて、新たな前記操作量を決定することを特徴とするプラント制御方法。
     
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