WO2021075515A1 - Controller configuration adjustment device, configuration adjustment method, and program - Google Patents

Controller configuration adjustment device, configuration adjustment method, and program Download PDF

Info

Publication number
WO2021075515A1
WO2021075515A1 PCT/JP2020/038993 JP2020038993W WO2021075515A1 WO 2021075515 A1 WO2021075515 A1 WO 2021075515A1 JP 2020038993 W JP2020038993 W JP 2020038993W WO 2021075515 A1 WO2021075515 A1 WO 2021075515A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
value
setting
controller
current
new
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/038993
Other languages
French (fr)
Japanese (ja)
Inventor
通孝 中村
寿宏 馬場
諒 大西
雅樹 小山
Original Assignee
三菱パワー株式会社
Ａｄａｐｔｅｘ株式会社
株式会社Ｍｈｉパワーコントロールシステムズ
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.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱パワー株式会社, Ａｄａｐｔｅｘ株式会社, 株式会社Ｍｈｉパワーコントロールシステムズ filed Critical 三菱パワー株式会社
Publication of WO2021075515A1 publication Critical patent/WO2021075515A1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

Provided is a configuration adjustment device which is for a controller performing feedback control on a process volume, and which can perform more appropriate parameter configuration adjustment.　A configuration adjustment device (1) is for a configuration parameter set for a controller performing feedback control on a process volume in a plant having a boiler, the configuration adjustment device being provided with: a present load acquisition unit (21) for acquiring a present load value (Lp) of the plant; a present configuration acquisition unit (22) for acquiring a present configuration value (Cp) of the configuration parameter; an input/output acquisition unit (23) for acquiring deviation (D) between the subject value (SV) and a process volume measurement value (PV) at a time when the present load value has been acquired and acquiring a manipulation volume (MV) outputted from the controller to a manipulation end in accordance with the deviation under the present configuration value; a new configuration determination unit (3) that determines a new configuration value (Cr) for the configuration parameter on the basis of the present load value, the deviation, the present configuration value, and the manipulation volume having been acquired; and a transmission unit (4) for transmitting the determined new configuration value to the controller.

Description

コントローラの設定調整装置、設定調整方法およびプログラムController setting adjustment device, setting adjustment method and program
　本開示は、コントローラの設定パラメータの自動調整に関する。 This disclosure relates to automatic adjustment of controller setting parameters.
　例えば特許文献１には、プラント出力のばらつきを考慮しつつ、目的や制約条件に応じて、例えば比例積分制御器のゲインなどとなる制御パラメータを自動的に最適化する装置が開示されている。プラント出力のばらつきを再現可能な制御対象モデルによるシミュレーション解析により得られる模擬計測信号に基づいて、プラント運転特性が所望の性能となるような最適な制御パラメータを探索する。そして、調整後の制御パラメータおよび計測信号に基づいて操作信号を計算し、入出力インターフェース部を介して制御対象プラントへ送信する。これによって、バルブなどの制御対象装置が動作する。また、非特許文献１には、ニューラルネットワークの一種である小脳演算モデル（ＣＭＡＣ）を用いた、ＰＩＤコントローラのＰＩＤゲインの調整手法が開示されている。 For example, Patent Document 1 discloses a device that automatically optimizes control parameters such as the gain of a proportional integration controller according to an object and constraints while considering variations in plant output. Based on the simulated measurement signal obtained by simulation analysis using a controlled model that can reproduce the variation in plant output, the optimum control parameters are searched for so that the plant operating characteristics have the desired performance. Then, the operation signal is calculated based on the adjusted control parameter and the measurement signal, and transmitted to the controlled target plant via the input / output interface unit. As a result, the controlled device such as a valve operates. Further, Non-Patent Document 1 discloses a method for adjusting the PID gain of a PID controller using a cerebellar calculation model (CMAC) which is a kind of neural network.
特許第６４００５１１号公報Japanese Patent No. 6400511
　例えばボイラを有する発電プラントなどのプラントは負荷（出力）に応じた時定数を有するため、ＰＩＤ制御における比例ゲインや積分ゲイン、微分ゲインといった設定パラメータの最適な設定値は負荷に応じて異なる。また、プロセス量は常に一定ではなく変化するため、プロセス量の目標値を中心とした変動の許容度を低くしようと制御する（制御強度を高める）ほど、プロセス量の上記の変動に従って操作端を大きく制御する必要がある。例えば、負荷変化時は動特性を優先するためにプロセス量の制御強度を高くし、負荷が一定になった場合に燃料変動を抑制するために制御強度を低くするようなボイラの運用をする場合には、制御強度を変えてコントローラによる制御を行うことになるが、制御強度によっても設定パラメータの最適な設定値は異なる。なお、制御強度とは、各制御における目標値（プロセス値）変動と操作端変動の優先度の指標であり、制御強度が強いということは目標値（プロセス値）変動を優先して抑制するために操作端変動を許容することをいう。 For example, since a plant such as a power plant having a boiler has a time constant according to a load (output), the optimum setting values of setting parameters such as proportional gain, integral gain, and differential gain in PID control differ depending on the load. In addition, since the process amount is not always constant and changes, the more the control is performed to lower the tolerance of the fluctuation centering on the target value of the process amount (the control intensity is increased), the more the operation end is adjusted according to the above-mentioned fluctuation of the process amount. Great control is needed. For example, when operating a boiler in which the control strength of the process amount is increased in order to prioritize the dynamic characteristics when the load changes, and the control strength is lowered in order to suppress fuel fluctuation when the load becomes constant. The control is performed by the controller by changing the control strength, but the optimum setting value of the setting parameter differs depending on the control strength. The control strength is an index of the priority of the target value (process value) fluctuation and the operation end fluctuation in each control, and the strong control strength means that the target value (process value) fluctuation is preferentially suppressed. It means to allow the operation end fluctuation.
　上述の事情に鑑みて、本発明の少なくとも一実施形態は、プロセス量をフィードバック制御するコントローラのより適切なパラメータ設定調整が可能な設定調整装置を提供することを目的とする。 In view of the above circumstances, at least one embodiment of the present invention aims to provide a setting adjustment device capable of more appropriate parameter setting adjustment of a controller that feedback-controls a process amount.
　本発明の少なくとも一実施形態に係る設定調整装置は、
　ボイラを有するプラントにおけるプロセス量をフィードバック制御するコントローラに設定される設定パラメータの設定調整装置であって、
　前記プラントの現負荷値を取得するよう構成された現負荷取得部と、
　前記設定パラメータの現設定値を取得するよう構成された現設定取得部と、
　前記現負荷値が取得された際の前記プロセス量の計測値と目標値との偏差、および前記現設定値の下で前記偏差に応じて前記コントローラから操作端へ出力された操作量を取得するよう構成された入出力取得部と、
　取得された前記現負荷値、前記偏差、前記現設定値、および前記操作量に基づいて、前記設定パラメータの新設定値を決定するよう構成された新設定決定部と、
　決定された前記新設定値を前記コントローラに送信するよう構成された送信部と、を備える。 The setting adjustment device according to at least one embodiment of the present invention is
It is a setting adjustment device for setting parameters set in the controller that feedback-controls the process amount in the plant with a boiler.
The current load acquisition unit configured to acquire the current load value of the plant, and
The current setting acquisition unit configured to acquire the current setting value of the setting parameter, and
The deviation between the measured value of the process amount and the target value when the current load value is acquired, and the operation amount output from the controller to the operation end according to the deviation under the current set value are acquired. Input / output acquisition unit configured as
A new setting determination unit configured to determine a new setting value of the setting parameter based on the acquired current load value, the deviation, the current setting value, and the operation amount.
It includes a transmitter configured to transmit the determined new set value to the controller.
　また、本発明の少なくとも一実施形態に係る設定調整方法は、
　ボイラを有するプラントにおけるプロセス量をフィードバック制御するコントローラに設定される設定パラメータの設定調整方法であって、
　前記プラントの現負荷値を取得する現負荷取得ステップと、
　前記設定パラメータの現設定値を取得する現設定取得ステップと、
　前記現負荷値が取得された際の前記プロセス量の計測値と目標値との偏差、および前記現設定値の下で前記偏差に応じて前記コントローラから操作端へ出力された操作量を取得する入出力取得ステップと、
　取得された前記現負荷値、前記偏差、前記現設定値、および前記操作量に基づいて、前記設定パラメータの新設定値を決定する新設定決定ステップと、
　決定された前記新設定値を前記コントローラに送信する送信ステップと、を備える。 Further, the setting adjustment method according to at least one embodiment of the present invention is
It is a setting adjustment method of the setting parameter set in the controller that feedback-controls the process amount in the plant having a boiler.
The current load acquisition step for acquiring the current load value of the plant, and
The current setting acquisition step for acquiring the current setting value of the setting parameter, and
The deviation between the measured value of the process amount and the target value when the current load value is acquired, and the operation amount output from the controller to the operation end according to the deviation under the current set value are acquired. Input / output acquisition step and
A new setting determination step for determining a new setting value of the setting parameter based on the acquired current load value, the deviation, the current set value, and the manipulated variable.
It includes a transmission step of transmitting the determined new set value to the controller.
　また、本発明の少なくとも一実施形態に係る設定調整プログラムは、
　ボイラを有するプラントにおけるプロセス量をフィードバック制御するコントローラに設定される設定パラメータの設定調整プログラムであって、
　コンピュータに、
　前記プラントの現負荷値を取得する現負荷取得部と、
　前記設定パラメータの現設定値を取得する現設定取得部と、
　前記現負荷値が取得された際の前記プロセス量の計測値と目標値との偏差、および前記現設定値の下で前記偏差に応じて前記コントローラから操作端へ出力された操作量を取得する入出力取得部と、
　取得された前記現負荷値、前記偏差、前記現設定値、および前記操作量に基づいて、前記設定パラメータの新設定値を決定する新設定決定部と、
　決定された前記新設定値を前記コントローラに送信する送信部と、を実現させるプログラムである。 Further, the setting adjustment program according to at least one embodiment of the present invention is
It is a setting adjustment program of setting parameters set in the controller that feedback-controls the process amount in the plant with a boiler.
On the computer
The current load acquisition unit that acquires the current load value of the plant, and
The current setting acquisition unit that acquires the current setting value of the setting parameter, and
The deviation between the measured value of the process amount and the target value when the current load value is acquired, and the operation amount output from the controller to the operation end according to the deviation under the current set value are acquired. Input / output acquisition unit and
A new setting determination unit that determines a new setting value of the setting parameter based on the acquired current load value, the deviation, the current setting value, and the operation amount.
It is a program that realizes a transmission unit that transmits the determined new set value to the controller.
　本発明の少なくとも一実施形態によれば、プロセス量をフィードバック制御するコントローラのより適切なパラメータ設定調整が可能な設定調整装置が提供される。 According to at least one embodiment of the present invention, there is provided a setting adjustment device capable of more appropriate parameter setting adjustment of a controller that feedback-controls the process amount.
本発明の一実施形態に係る設定調整装置を備えるプラントの制御システムを概略的に示す図である。It is a figure which shows schematic the control system of the plant which includes the setting adjustment apparatus which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係るコントローラを概略的に示す図である。It is a figure which shows typically the controller which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る設定調整装置の機能ブロックを示す図である。It is a figure which shows the functional block of the setting adjustment apparatus which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係るプロセス量の計測値の分散、操作量の分散、制御強度との関係を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the relationship with the dispersion of the measured value of the process amount, the dispersion of the operation amount, and the control strength which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る新設定決定部の機能ブロックを示す図である。It is a figure which shows the functional block of the new setting determination part which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る線形補間を説明するための図である。It is a figure for demonstrating linear interpolation which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る画面表示を例示する図である。It is a figure which illustrates the screen display which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る設定調整方法を示す図である。It is a figure which shows the setting adjustment method which concerns on one Embodiment of this invention.
　以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
　例えば、「ある方向に」、「ある方向に沿って」、「平行」、「直交」、「中心」、「同心」或いは「同軸」等の相対的或いは絶対的な配置を表す表現は、厳密にそのような配置を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の角度や距離をもって相対的に変位している状態も表すものとする。
　例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。
　例えば、四角形状や円筒形状等の形状を表す表現は、幾何学的に厳密な意味での四角形状や円筒形状等の形状を表すのみならず、同じ効果が得られる範囲で、凹凸部や面取り部等を含む形状も表すものとする。
　一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。 Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, the dimensions, materials, shapes, relative arrangements, etc. of the components described as embodiments or shown in the drawings are not intended to limit the scope of the present invention to this, but are merely explanatory examples. Absent.
For example, expressions that represent relative or absolute arrangements such as "in a certain direction", "along a certain direction", "parallel", "orthogonal", "center", "concentric" or "coaxial" are exact. Not only does it represent such an arrangement, but it also represents a state of relative displacement with tolerances or angles and distances to the extent that the same function can be obtained.
For example, expressions such as "same", "equal", and "homogeneous" that indicate that things are in the same state not only represent exactly the same state, but also have tolerances or differences to the extent that the same function can be obtained. It shall also represent the existing state.
For example, the expression representing a shape such as a quadrangular shape or a cylindrical shape not only represents a shape such as a quadrangular shape or a cylindrical shape in a geometrically strict sense, but also an uneven portion or chamfering within a range where the same effect can be obtained. The shape including the part and the like shall also be represented.
On the other hand, the expressions "equipped", "equipped", "equipped", "included", or "have" one component are not exclusive expressions that exclude the existence of other components.
　図１は、本発明の一実施形態に係る設定調整装置１を備えるプラントの制御システム７を概略的に示す図である。図２は、本発明の一実施形態に係るコントローラ８を概略的に示す図である。 FIG. 1 is a diagram schematically showing a control system 7 of a plant including a setting adjustment device 1 according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a diagram schematically showing a controller 8 according to an embodiment of the present invention.
　図１に示すように、プラントの制御システム７は、例えば発電プラント（火力発電所）などのボイラを有するプラントを制御するためのシステムである。例えば火力発電所では、ボイラ９１で生成した過熱蒸気（主蒸気）を蒸気タービン９２に供給することによる蒸気タービン９２の回転駆動を通して、蒸気タービン９２の回転軸に接続された発電機９３を回転駆動して発電を行う（図１参照）。このようなプラントを制御する制御システム７は、図１に示すように、制御装置７１と、この制御装置７１に通信可能に、あるいはハードワイヤード（配線）で接続され、上記の制御装置７１が備えるコントローラ８（図２参照）の設定パラメータＣを自動で調整する設定調整装置１と、を備える。
　以下、火力発電所を例にプラントの制御システム７を説明する。 As shown in FIG. 1, the plant control system 7 is a system for controlling a plant having a boiler, such as a power generation plant (thermal power plant). For example, in a thermal power plant, the generator 93 connected to the rotating shaft of the steam turbine 92 is rotationally driven through the rotational drive of the steam turbine 92 by supplying the superheated steam (main steam) generated by the boiler 91 to the steam turbine 92. To generate electricity (see Fig. 1). As shown in FIG. 1, the control system 7 that controls such a plant is connected to the control device 71 so as to be communicable with the control device 71 or by a hard wire (wiring), and the above-mentioned control device 71 includes the control device 71. It includes a setting adjustment device 1 that automatically adjusts the setting parameter C of the controller 8 (see FIG. 2).
Hereinafter, the plant control system 7 will be described using a thermal power plant as an example.
　制御装置７１は、例えばプラントの自動制御および現場との入出力処理を実行するＤＣＳなど、プラントの運転を制御するよう構成された装置である。この制御装置７１は、上述したような発電過程において、プラントに設置された圧力計、温度計、酸素計などの各種のセンサ７３から、上記の主蒸気圧力や、蒸気温度、ボイラの内部の空気（Ｏ２）流量などの制御に必要な各種のプロセス量の計測値ＰＶを取得する。そして、制御装置７１は、取得したプロセス量の計測値ＰＶが目標値ＳＶになるように、プラントに設置されたバルブやファン、モータ、ポンプなどの操作端７４を操作するフィードバック制御など、プラントの運転で必要となる各種の制御を実行する。 The control device 71 is a device configured to control the operation of the plant, such as a DCS that executes automatic control of the plant and input / output processing with the site. In the power generation process as described above, the control device 71 is subjected to the above-mentioned main steam pressure, steam temperature, and air inside the boiler from various sensors 73 such as a pressure gauge, a thermometer, and an oxygen meter installed in the plant. (O 2 ) Acquire the measured value PV of various process amounts required for controlling the flow rate and the like. Then, the control device 71 operates the operation end 74 of the valve, fan, motor, pump, etc. installed in the plant so that the measured value PV of the acquired process amount becomes the target value SV. Performs various controls required for operation.
　より具体的には、制御装置７１は、上述したようなフィードバック制御などを行うよう構成された１以上（通常は複数）のコントローラ８（図２詐称）を備えている。例えば、コントローラ８は、主蒸気圧力を制御するためのＰＩコントローラや、蒸気温度を制御するためのＰＩコントローラ、空気流量（Ｏ２）を制御するためのＰＩコントローラなどであり、様々なプロセス量を制御するコントローラを有している。なお、これらのコントローラ８は、ＰＩＤコントローラであっても良い。 More specifically, the control device 71 includes one or more (usually a plurality of) controllers 8 (spoofing in FIG. 2) configured to perform feedback control and the like as described above. For example, the controller 8 is a PI controller for controlling the main steam pressure, a PI controller for controlling the steam temperature, a PI controller for controlling the air flow rate (O 2 ), and the like, and various process amounts can be applied. It has a controller to control. Note that these controllers 8 may be PID controllers.
　例えばフィードバック制御を実行するコントローラ８は、図２に示すように、プロセス量の目標値ＳＶおよび計測値ＰＶの偏差Ｄが０となるように、操作端７４の操作量ＭＶを演算する。そして、操作量ＭＶを操作端７４に送信し、操作端７４の有するアクチュエータを操作量ＭＶで制御する。この制御によって生じる操作端７４の例えば弁開度の変化に伴ってプロセス量の計測値ＰＶも変化するが、この変化後のプロセス量の計測値ＰＶが再度コントローラ８に入力され、上述したような制御が繰り返されることで、フィードバック制御が行われる。 For example, the controller 8 that executes the feedback control calculates the manipulated variable MV of the operating end 74 so that the deviation D of the target value SV of the process quantity and the measured value PV becomes 0 as shown in FIG. Then, the operation amount MV is transmitted to the operation end 74, and the actuator possessed by the operation end 74 is controlled by the operation amount MV. The measured value PV of the process amount also changes with a change in the valve opening degree of the operating end 74 caused by this control, but the measured value PV of the process amount after this change is input to the controller 8 again, as described above. Feedback control is performed by repeating the control.
　この際、コントローラ８による上記の演算による演算値（操作量ＭＶ）は、コントローラ８に設定されている比例ゲインＫＰ、積分ゲインＫＩ、微分ゲインＫＤなどの設定パラメータＣに応じた値となる。すなわち、例えばコントローラ８がＰＩＤ制御を行う場合には、操作量ＭＶは、Ｐ制御、Ｉ制御およびＤ制御を、それぞれ比例ゲイン、積分ゲイン、微分ゲインでそれぞれ重み付けして加算する演算により得られるので、これらの設定パラメータＣの値によって、同じ偏差Ｄが入力されても演算結果が異なってくる。なお、Ｐ制御は、入力された偏差Ｄの大きさに比例した修正出力を出す制御である。Ｉ制御は、過去の偏差Ｄの累積値（積分）の大きさに比例した修正出力を出す制御である。Ｄ制御は、偏差Ｄの変化速度の大きさに比例した修正出力を出すＤ制御の各々の修正出力を出す制御である。 In this case, the calculated value by the calculation by the controller 8 (manipulated variable MV) is the proportional gain K P that is set in the controller 8, the integral gain K I, and a value corresponding to the set parameters C, such as differential gain K D Become. That is, for example, when the controller 8 performs PID control, the manipulated variable MV is obtained by a calculation in which P control, I control, and D control are weighted and added by proportional gain, integral gain, and differential gain, respectively. Depending on the values of these setting parameters C, the calculation result will differ even if the same deviation D is input. The P control is a control that outputs a correction output proportional to the magnitude of the input deviation D. The I control is a control that outputs a correction output proportional to the magnitude of the cumulative value (integral) of the past deviation D. The D control is a control that outputs each correction output of the D control that outputs a correction output proportional to the magnitude of the change speed of the deviation D.
　このような各種の設定パラメータＣの設定値は、プラントの運用開始前に例えばプラントの最適な運転が実現されるように決定されるが、プラント（ボイラ）の運用開始後には、経年変化などにより時定数が変化し得る。また、燃料性状が変化すると、ボイラにおける燃焼状態が変化するなどによって、時定数にも変化が生じ得る。よって、設定パラメータＣの調整が行われない場合には、運転初期には設定パラメータＣにより最適な運転が行われていたとしても、最適な運転が行われないような場合が生じ得る。このため、設定調整装置１によるコントローラ８の設定パラメータＣを調整（自動調整）するように構成する。 The set values of these various setting parameters C are determined so that the optimum operation of the plant is realized before the start of operation of the plant, but after the start of operation of the plant (boiler), due to aging or the like. The time constant can change. In addition, when the fuel properties change, the time constant may also change due to changes in the combustion state of the boiler. Therefore, when the setting parameter C is not adjusted, there may be a case where the optimum operation is not performed even if the optimum operation is performed by the setting parameter C at the initial stage of operation. Therefore, the setting parameter C of the controller 8 is adjusted (automatically adjusted) by the setting adjustment device 1.
　以下、上記の設定調整装置１について、図３～図４を用いて説明する。
　図３は、本発明の一実施形態に係る設定調整装置１の機能ブロックを示す図である。図４は、本発明の一実施形態に係るプロセス量の計測値ＰＶの分散、操作量ＭＶの分散、制御強度αとの関係を説明するための図である。 Hereinafter, the setting adjustment device 1 will be described with reference to FIGS. 3 to 4.
FIG. 3 is a diagram showing a functional block of the setting adjustment device 1 according to the embodiment of the present invention. FIG. 4 is a diagram for explaining the relationship between the dispersion of the measured value PV of the process amount, the dispersion of the manipulated variable MV, and the control intensity α according to the embodiment of the present invention.
　設定調整装置１は、上述したように、ボイラ９１を有するプラントにおける任意のプロセス量をフィードバック制御するコントローラ８に設定される設定パラメータＣを調整する装置である。この設定調整装置１は、例えば周期的などの調整実行タイミングが到来する度に、以下で説明するように、プラントの運転状態（現負荷値Ｌｐ）や、コントローラ８の制御状況（後述する入力情報Ｉｐ）を取得し、設定パラメータＣの新設定値Ｃｒを演算し、コントローラ８に適用する。 As described above, the setting adjustment device 1 is a device that adjusts the setting parameter C set in the controller 8 that feedback-controls the arbitrary process amount in the plant having the boiler 91. The setting adjustment device 1 has, for example, each time a periodic adjustment execution timing arrives, as described below, the operating state of the plant (current load value Lp) and the control status of the controller 8 (input information described later). Ip) is acquired, the new set value Cr of the setting parameter C is calculated, and the new set value Cr is applied to the controller 8.
　このため、図３に示すように、設定調整装置１は、現負荷取得部２１と、現設定取得部２２と、入出力取得部２３と、制御強度取得部２４と、新設定決定部３と、送信部４と、を備える。図３に示すように、設定調整装置１は、制御強度取得部２４をさらに備えても良い。
　これらの機能部について、図３に示す実施形態を例にそれぞれ説明する。 Therefore, as shown in FIG. 3, the setting adjustment device 1 includes the current load acquisition unit 21, the current setting acquisition unit 22, the input / output acquisition unit 23, the control strength acquisition unit 24, and the new setting determination unit 3. , And a transmission unit 4. As shown in FIG. 3, the setting adjustment device 1 may further include a control strength acquisition unit 24.
Each of these functional units will be described by taking the embodiment shown in FIG. 3 as an example.
　なお、設定調整装置１は、例えばコンピュータで構成されており、プロセッサ１１（ＣＰＵなど）や、ＲＯＭやＲＡＭといったメモリなどの記憶装置ｍを備えている。そして、主記憶装置にロードされたプログラム（設定調整プログラム）の命令に従ってプロセッサ１１が動作（データの演算など）することで、設定調整装置１が備える各機能部を実現する。また、設定調整装置１は、制御装置７１が備えるフィードバック制御を実行する複数のコントローラ８のうちの対象となるコントローラ８毎に設けられているものとする。 The setting adjustment device 1 is composed of, for example, a computer, and includes a processor 11 (CPU or the like) and a storage device m such as a memory such as a ROM or RAM. Then, the processor 11 operates (data calculation, etc.) according to the instruction of the program (setting adjustment program) loaded in the main storage device, thereby realizing each functional unit included in the setting adjustment device 1. Further, it is assumed that the setting adjustment device 1 is provided for each target controller 8 among the plurality of controllers 8 that execute the feedback control included in the control device 71.
　現負荷取得部２１は、プラント（ボイラ）の現負荷値Ｌｐを取得するよう構成された機能部である。現負荷値Ｌｐは、設定調整装置１による上記の設定パラメータＣの調整実行時の負荷値Ｌ（負荷指標値）である。この負荷値ＬはＭＷ（メガワット）などの電力値であっても良いし、主蒸気流量であっても良い。また、１００％や８０％などの仕様上の最大負荷に対する割合の値であっても良い。また、現負荷取得部２１は、現負荷値Ｌｐを、通信やオペレータによる入力などを通して外部から取得する。例えば、現負荷取得部２１は、上述した制御装置７１や、プラントの操作および監視を行うヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）となるオペレータステーション（ＯＰＳ）といった操作端末７６などの他の装置から通信により現負荷値Ｌｐを取得しても良い。 The current load acquisition unit 21 is a functional unit configured to acquire the current load value Lp of the plant (boiler). The current load value Lp is the load value L (load index value) when the setting adjustment device 1 adjusts the setting parameter C. This load value L may be a power value such as MW (megawatt), or may be a main steam flow rate. Further, it may be a value of a ratio to the maximum load in the specifications such as 100% or 80%. Further, the current load acquisition unit 21 acquires the current load value Lp from the outside through communication, input by an operator, or the like. For example, the current load acquisition unit 21 communicates with the current load from other devices such as the control device 71 described above and an operation terminal 76 such as an operator station (OPS) that serves as a human-machine interface (HMI) for operating and monitoring the plant. You may get the value Lp.
　このように、設定パラメータＣの新設定値Ｃｒを決定するにあたって現負荷値Ｌｐを取得するのは、負荷値Ｌに応じて最適な値が異なるからである。例えば発電プラントなどのプラント（ボイラ）は負荷（出力）に応じた時定数を有するため、コントローラ８の設定パラメータＣの最適な設定値（ＫＰ、ＫＩ、ＫＤの各値）は負荷に応じて異なる。また、プロセス量は常に一定ではなく変化するため、プロセス量の目標値ＳＶを中心とした変動の許容度を低くしようと制御する（制御強度αを高める）ほど、プロセス量の上記の変動に従って操作端７４を大きく（細かく）制御する必要がある。このため、負荷変化時（過渡状態）には動特性を優先させるためにプロセス量の制御強度αを高くし、負荷が一定になった場合には燃料変動を抑制するために制御強度αを低くするようなボイラの運用をするような場合には、制御強度αを変えてコントローラ８による制御を行うことになるが、制御強度αによっても設定パラメータＣの最適な設定値は異なる。 In this way, the current load value Lp is acquired when determining the new set value Cr of the setting parameter C because the optimum value differs depending on the load value L. For example, since a plant (boiler) such as a power plant has a time constant according to a load (output), the optimum set value ( each value of K P , K I , K D ) of the setting parameter C of the controller 8 is a load. It depends. Further, since the process amount is not always constant and changes, the more the control is performed to lower the tolerance of the fluctuation centering on the target value SV of the process amount (the control intensity α is increased), the more the operation is performed according to the above-mentioned fluctuation of the process amount. It is necessary to control the end 74 greatly (finely). Therefore, when the load changes (transient state), the control intensity α of the process amount is increased to give priority to the dynamic characteristics, and when the load becomes constant, the control intensity α is decreased to suppress the fuel fluctuation. In the case of operating the boiler as such, the control intensity α is changed and the control is performed by the controller 8. However, the optimum setting value of the setting parameter C differs depending on the control intensity α.
　現設定取得部２２は、上記同様に、設定パラメータＣの現設定値Ｃｐを取得するよう構成された機能部である。同様に、現設定値Ｃｐは、設定調整装置１による上記の設定パラメータＣの調整実行時の各種のゲイン（ＫＰ、ＫＩ、ＫＤの各値）の値であり、上記の現負荷値Ｌｐが取得される際の設定パラメータＣの値である。例えば、コントローラ８がＰＩコントローラである場合には、現設定値Ｃｐは、比例ゲインＫＰおよび積分ゲインＫＩの各々の値を含んでも良い。コントローラ８がＰＩＤコントローラである場合には、現設定値Ｃｐは、比例ゲインＫＰ、積分ゲインＫＩおよび微分ゲインＫＤの各々の値を含んでも良い。なお、現設定値Ｃｐは、制御の種類（ＰＩ、ＰＩＤなど）に応じて、制御に用いられる複数のゲインの一部のみを含んでも良い。 The current setting acquisition unit 22 is a functional unit configured to acquire the current setting value Cp of the setting parameter C in the same manner as described above. Similarly, the current set value Cp is a value of various gains ( each value of K P , K I , and K D ) when the above setting parameter C is adjusted by the setting adjustment device 1, and is the above current load value. It is a value of the setting parameter C when Lp is acquired. For example, when the controller 8 is PI controller, current setting values Cp may include each value of the proportional gain K P and the integral gain K I. If the controller 8 is PID controller, current setting values Cp is a proportional gain K P, may include each value of the integral gain K I, and a derivative gain K D. The current set value Cp may include only a part of a plurality of gains used for control, depending on the type of control (PI, PID, etc.).
　入出力取得部２３は、現負荷取得部２１によって現負荷値Ｌｐが取得された際のプロセス量の計測値ＰＶと目標値ＳＶとの偏差Ｄ、および設定パラメータＣの現設定値Ｃｐの下で、この偏差Ｄに応じてコントローラ８から出力された操作端７４への操作量ＭＶを取得するよう構成された機能部である。つまり、現負荷値Ｌｐおよび設定パラメータＣの現設定値Ｃｐを取得したのと同一の調整実行タイミングにおける現負荷値Ｌｐ、偏差Ｄ、設定パラメータＣの現設定値Ｃｐ、およびこれらの条件下でコントローラ８による演算結果（操作量ＭＶ）を取得する。なお、偏差Ｄについては、入出力取得部２３は、計測値ＰＶおよび目標値ＳＶを取得し、その偏差Ｄを算出することにより取得しても良いし、制御装置７１側において計測値ＰＶおよび目標値ＳＶから算出された偏差Ｄを直接取得（受信）しても良い。 The input / output acquisition unit 23 is under the deviation D between the measured value PV of the process amount and the target value SV when the current load value Lp is acquired by the current load acquisition unit 21, and the current set value Cp of the setting parameter C. This is a functional unit configured to acquire the operation amount MV to the operation end 74 output from the controller 8 according to the deviation D. That is, the current load value Lp and the deviation D at the same adjustment execution timing as when the current load value Lp and the current set value Cp of the setting parameter C were acquired, the current set value Cp of the setting parameter C, and the controller under these conditions. The calculation result (operation amount MV) according to 8 is acquired. The deviation D may be acquired by the input / output acquisition unit 23 acquiring the measured value PV and the target value SV and calculating the deviation D, or the measured value PV and the target value on the control device 71 side. The deviation D calculated from the value SV may be directly acquired (received).
　制御強度取得部２４は、設定パラメータＣの調整の目標を定める制御強度αを取得するよう構成された機能部である。プラントの運転状態に応じて最適と言えるような制御をコントローラ８に行わせるための設定パラメータＣの設定値（つまり、各ゲインの組合せ）は複数通り存在し得る（図４参照）。制御強度αによって、そのような複数通りの設定値の組合せのうちのどの組合せを選択するかが指定されることになり、上記の調整の目標が方向付けられる。制御強度αの値は、例えば０（０％）から（１００％）の範囲などで指定可能とされても良い。また、制御強度αの値は固定値であっても良いし、オペレータなどの指示値や、負荷値Ｌ（現負荷値Ｌｐ）に基づくなどして手動または自動で変更可能な可変値であっても良い。また、制御強度αの値は、記憶装置ｍの所定の記憶領域に記憶されるよう構成されることで、制御強度取得部２４は、記憶装置ｍから制御強度αの値を取得しても良い。 The control strength acquisition unit 24 is a functional unit configured to acquire the control strength α that sets the adjustment target of the setting parameter C. There may be a plurality of set values (that is, combinations of gains) of the setting parameter C for causing the controller 8 to perform optimal control according to the operating state of the plant (see FIG. 4). The control intensity α specifies which combination of such combinations of set values is to be selected, and directs the target of the above adjustment. The value of the control intensity α may be specified in the range of 0 (0%) to (100%), for example. Further, the value of the control intensity α may be a fixed value, or may be a variable value that can be manually or automatically changed based on an instruction value by an operator or the like or a load value L (current load value Lp). Is also good. Further, since the value of the control strength α is configured to be stored in a predetermined storage area of the storage device m, the control strength acquisition unit 24 may acquire the value of the control strength α from the storage device m. ..
　より詳細には、設定パラメータＣの設定値に応じて操作量ＭＶと計測値ＰＶとが定まるので、コントローラ８による制御状況は、図４に示すような操作量ＭＶの分散を横軸に、プロセス量の計測値ＰＶの分散を縦軸に取ったグラフＧにおけるいずれかの点にプロットされる。そして、このグラフＧにおいて、コントローラ８による制御が最適となるような最適曲線が定められた場合に、制御強度αは、どの最適点を目標とするかを定めるのに用いられる。例えば、ある現設定値Ｃｐにおいて観測される計測値ＰＶおよび操作量ＭＶの各々の時間推移に基づいてそれぞれ分散を求めた結果、図４に示すように、最適曲線から外れたプロット点ｐ１に位置していたとする。この際、制御強度αに基づいて定められる目標が最適曲線上のプロット点ｐ２とすると、設定調整装置１は、プロット点ｐ１がプロット点ｐ２になるように、設定パラメータＣの新設定値Ｃｒを決定する。このように、制御強度αの値に応じて、目標とする最適曲線上の位置が変わる。 More specifically, since the manipulated variable MV and the measured value PV are determined according to the set value of the setting parameter C, the control status by the controller 8 is a process with the variance of the manipulated variable MV as shown in FIG. 4 as the horizontal axis. The variance of the measured value PV of the quantity is plotted at any point in the graph G on the vertical axis. Then, in this graph G, when the optimum curve is determined so that the control by the controller 8 is optimal, the control intensity α is used to determine which optimum point is to be targeted. For example, as a result of obtaining the variances based on the time transitions of the measured value PV and the manipulated variable MV observed at a certain current set value Cp, as shown in FIG. 4, the position is located at the plot point p1 deviating from the optimum curve. Suppose you were doing it. At this time, assuming that the target determined based on the control intensity α is the plot point p2 on the optimum curve, the setting adjustment device 1 sets the new setting value Cr of the setting parameter C so that the plot point p1 becomes the plot point p2. decide. In this way, the position on the target optimum curve changes according to the value of the control intensity α.
　また、図４に示すように、制御強度αを高くするほどプロセス量の計測値ＰＶ（偏差Ｄ）の分散は小さくなるが、操作量ＭＶの分散は大きくなる。逆に、制御強度αを低くするほどプロセス量の計測値ＰＶ（偏差Ｄ）の分散は大きくなるが、操作量ＭＶの分散は小さくなる。例えば主蒸気圧力と燃料量との関係で説明すると、制御強度αを高めることにより主蒸気圧力の目標値ＳＶからの変動は抑制される一方で燃料供給量の変動が大きくなる傾向となる。逆に、制御強度αを低くすることにより主蒸気圧力の目標値ＳＶからの変動は大きくなる一方で燃料供給量の変動は抑制される傾向となる。 Further, as shown in FIG. 4, the higher the control intensity α, the smaller the variance of the measured value PV (deviation D) of the process amount, but the larger the variance of the manipulated variable MV. On the contrary, the lower the control intensity α, the larger the variance of the measured value PV (deviation D) of the process amount, but the smaller the variance of the manipulated variable MV. For example, explaining the relationship between the main steam pressure and the fuel amount, by increasing the control intensity α, the fluctuation of the main steam pressure from the target value SV is suppressed, but the fluctuation of the fuel supply amount tends to be large. On the contrary, by lowering the control intensity α, the fluctuation of the main steam pressure from the target value SV becomes large, but the fluctuation of the fuel supply amount tends to be suppressed.
　すなわち、この制御強度αは、各制御におけるプロセス量の目標値変動と操作端変動の優先度の指標であるが、プロセス量の目標値を中心とした変動の許容度を定める指標でもある。例えば制御強度αを高くするほど、プロセス量の計測値ＰＶの目標値ＳＶから変動をより抑制するような制御が行われる。すなわち、常に変化するプロセス量の変化量をより感度良く打ち消すように操作量ＭＶが演算される。このため、図４のプロット点ｐ３では、プロセス量の計測値ＰＶの変動はより抑制される傾向になるが、操作量ＭＶをより大きく変化させることから操作量ＭＶの変動がより大きくなる傾向になる。つまり、プロセス量の制御性能は良好になるが、制御安定性が低下する。逆に、制御強度αを低くするほど、プロセス量の計測値ＰＶの目標値ＳＶからの変動をより許容するような制御が行われる。すなわち、常に変化するプロセス量の変化がより許容されるように操作量ＭＶが演算される。このため、図４のプロット点ｐ４では、プロセス量の計測値ＰＶの変動はより大きくなる傾向になるが、操作量ＭＶの変動はより抑制される傾向になる。つまり、制御安定性は高くなるが、プロセス量の制御性能は悪化する。 That is, this control intensity α is an index of the priority of the target value fluctuation of the process amount and the operation edge fluctuation in each control, but it is also an index of determining the tolerance of the fluctuation centered on the target value of the process amount. For example, as the control intensity α is increased, control is performed so as to further suppress fluctuations from the target value SV of the measured value PV of the process amount. That is, the manipulated variable MV is calculated so as to cancel the constantly changing process quantity change amount more sensitively. Therefore, at the plot point p3 in FIG. 4, the fluctuation of the measured value PV of the process amount tends to be suppressed more, but the fluctuation of the manipulated variable MV tends to be larger because the manipulated variable MV is changed more greatly. Become. That is, the control performance of the process amount is improved, but the control stability is lowered. On the contrary, as the control intensity α is lowered, the control is performed so as to allow the fluctuation of the measured value PV of the process amount from the target value SV. That is, the manipulated variable MV is calculated so that the constantly changing process quantity can be more tolerated. Therefore, at the plot point p4 in FIG. 4, the fluctuation of the measured value PV of the process amount tends to be larger, but the fluctuation of the manipulated variable MV tends to be more suppressed. That is, the control stability is high, but the control performance of the process amount is deteriorated.
　新設定決定部３は、上述した各機能部によりそれぞれ取得された現負荷値Ｌｐ、偏差Ｄ、現設定値Ｃｐ、操作量ＭＶおよび制御強度αに基づいて、設定パラメータＣの新設定値Ｃｒを決定するよう構成された機能部である。換言すれば、新設定決定部３は、上記の現負荷値Ｌｐ、偏差Ｄ、現設定値Ｃｐ、操作量ＭＶおよび制御強度αを入力情報Ｉｐとして、入力情報Ｉｐに応じた設定パラメータＣの新設定値Ｃｒを出力する。 The new setting determination unit 3 sets the new setting value Cr of the setting parameter C based on the current load value Lp, the deviation D, the current setting value Cp, the manipulated variable MV, and the control intensity α acquired by each of the above-mentioned functional units. It is a functional unit configured to determine. In other words, the new setting determination unit 3 uses the above-mentioned current load value Lp, deviation D, current set value Cp, manipulated variable MV, and control intensity α as input information Ip, and new setting parameter C according to the input information Ip. Output the set value Cr.
　例えば、幾つかの実施形態では、図３に示すように、新設定決定部３は、上述したコントローラ８によるフィードバック制御の実行により得られる、プラントの任意の負荷値Ｌ、この任意の負荷値Ｌの下での上記の目標値ＳＶおよび計測値ＰＶあるいは上記の偏差Ｄ、設定パラメータＣの設定値、この設定値の下での上記の偏差Ｄに応じた操作量ＭＶ、および操作端７４を操作量ＭＶで操作した後のプロセス量の計測値ＰＶの変化量の間の関係性を学習した学習モデルＭ（学習済みモデル）に基づいて、設定パラメータＣの新設定値Ｃｒを決定しても良い。なお、上記の関係性には、制御強度αが含まれていても良い。 For example, in some embodiments, as shown in FIG. 3, the new setting determination unit 3 has an arbitrary load value L of the plant, which is an arbitrary load value L, obtained by executing feedback control by the controller 8 described above. Operate the above target value SV and the measured value PV or the above deviation D, the set value of the setting parameter C, the operation amount MV according to the above deviation D under this set value, and the operation end 74. The new set value Cr of the setting parameter C may be determined based on the learning model M (learned model) in which the relationship between the change amount of the measured value PV of the process amount after the operation with the quantity MV is learned. .. The control intensity α may be included in the above relationship.
　すなわち、学習モデルＭは、現負荷値Ｌｐの取得時などの今回の調整実行タイミングよりも過去の複数の時点において得られた、上記の負荷値Ｌと、目標値ＳＶおよび計測値ＰＶあるいはこの両者から算出される偏差Ｄと、設定パラメータＣの設定値と、操作量ＭＶと、この条件におけるプロセス量の計測値ＰＶの変化量とを対応付けた複数のデータを教師データとして学習（機械学習）することで得られる、上記の関係性を学習（機械学習）により規定したモデルである。そして、この学習モデルＭに基づいて、上記の入力情報Ｉｐに対する設定パラメータＣの新設定値Ｃｒ（出力情報）を決定する。例えば、制御装置７１の運用中に学習期間を設けて上記のデータを収集し、この収集したデータに基づいて学習モデルＭを作成しても良い。後述する評価指標値Ｅに基づいて、学習期間を開始するなどして再学習を実行しても良い。 That is, the learning model M has the above-mentioned load value L, the target value SV, the measured value PV, or both obtained at a plurality of time points past the current adjustment execution timing such as when the current load value Lp is acquired. A plurality of data in which the deviation D calculated from the above, the set value of the setting parameter C, the operation amount MV, and the change amount of the measured value PV of the process amount under this condition are associated with each other are learned as teacher data (machine learning). This is a model in which the above relationships are defined by learning (machine learning). Then, based on this learning model M, the new set value Cr (output information) of the setting parameter C for the above input information Ip is determined. For example, a learning period may be provided during the operation of the control device 71 to collect the above data, and a learning model M may be created based on the collected data. Re-learning may be executed by starting a learning period or the like based on the evaluation index value E described later.
　この学習モデルＭは、小脳演算モデル（ＣＭＡＣ）などのニューラルネットワークであっても良いし、他の学習手法により上記の関係性を学習したモデルであっても良い。また、設定調整装置１は、記憶装置ｍに記憶するなどして学習モデルＭを備えても良いし、学習モデルＭを他の装置（不図示）が備えることで、新設定決定部３が入力情報Ｉｐをこの他の装置に送信し、学習モデルＭによる算出結果を受信することで、上記の決定を行っても良い。 This learning model M may be a neural network such as a cerebellar arithmetic model (CMAC), or may be a model in which the above relationships are learned by another learning method. Further, the setting adjustment device 1 may be provided with the learning model M by storing it in the storage device m or the like, or when the learning model M is provided by another device (not shown), the new setting determination unit 3 inputs. The above determination may be made by transmitting the information Ip to another device and receiving the calculation result by the learning model M.
　既に述べたように、コントローラ８から出力される任意の偏差Ｄに対する操作端７４の操作量ＭＶは、設定パラメータＣの設定値に応じて異なる。さらに、コントローラ８から出力される操作量ＭＶが異なれば、プロセス量の計測値ＰＶの変化量も異なる。換言すれば、同一の偏差Ｄに対するプロセス量の制御結果は、コントローラ８の設定パラメータＣに応じて変わる。よって、上記の関係性に基づいて作成された学習モデルＭなどの関係性を用いて、設定パラメータＣの最適な新設定値Ｃｒを決定することが可能となる。 As already described, the manipulated variable MV of the operating end 74 with respect to the arbitrary deviation D output from the controller 8 differs depending on the set value of the setting parameter C. Further, if the manipulated variable MV output from the controller 8 is different, the amount of change in the measured value PV of the process quantity is also different. In other words, the control result of the process amount for the same deviation D changes according to the setting parameter C of the controller 8. Therefore, it is possible to determine the optimum new setting value Cr of the setting parameter C by using the relationship such as the learning model M created based on the above relationship.
　送信部４は、上述した新設定決定部３によって決定された新設定値Ｃｒをコントローラ８に送信するよう構成された機能部である。コントローラ８は、受信した新設定値Ｃｒで設定パラメータＣの現設定値Ｃｐを更新（上書きなど）するなどして新設定値Ｃｒを設定することで、新たな設定パラメータＣの設定値の下でフィードバック制御を実行するようになる。 The transmission unit 4 is a functional unit configured to transmit the new setting value Cr determined by the new setting determination unit 3 described above to the controller 8. The controller 8 sets the new setting value Cr by updating (overwriting, etc.) the current setting value Cp of the setting parameter C with the received new setting value Cr, and thus under the setting value of the new setting parameter C. Feedback control will be executed.
　図１～図３に示す実施形態では、現負荷取得部２１、現設定取得部２２、入出力取得部２３および制御強度取得部２４は、新設定決定部３にそれぞれ接続されており、取得した情報を新設定決定部３に出力する。新設定決定部３は、送信部４に接続されており、入力情報Ｉｐに基づいて決定した設定パラメータＣの新設定値Ｃｒを送信部４に出力する。送信部４は、入力された新設定値Ｃｒを、対応するコントローラ８に送信する。なお、上述した機能部は、同一のコンピュータ上で動作しても良いし、異なるコンピュータ上に機能分散されても良い。 In the embodiments shown in FIGS. 1 to 3, the current load acquisition unit 21, the current setting acquisition unit 22, the input / output acquisition unit 23, and the control strength acquisition unit 24 are connected to and acquired by the new setting determination unit 3, respectively. The information is output to the new setting determination unit 3. The new setting determination unit 3 is connected to the transmission unit 4 and outputs the new setting value Cr of the setting parameter C determined based on the input information Ip to the transmission unit 4. The transmission unit 4 transmits the input new set value Cr to the corresponding controller 8. The above-mentioned functional units may operate on the same computer, or may be distributed on different computers.
　また、図１に示す実施形態では、制御システム７は、プラント等に設置された複数のフィールド機器（センサ７３や操作端７４など）が接続される制御ネットワークＮ１と、上述したＯＰＳ７６などのプラント等の制御や監視、管理を行うための各種のコンピュータ装置が接続される制御情報ネットワークＮ２とを備えている。なお、プラント等に設置された複数のフィールド機器（後述するセンサ７３や操作端７４など）は、通常、不図示のＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍａｂｌｅ　Ｌｏｇｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）などを介して、制御ネットワークＮ１に接続される。 Further, in the embodiment shown in FIG. 1, the control system 7 has a control network N1 to which a plurality of field devices (sensor 73, operation end 74, etc.) installed in the plant or the like are connected, and a plant such as the OPS76 described above. It is provided with a control information network N2 to which various computer devices for controlling, monitoring, and managing the above are connected. A plurality of field devices (sensor 73, operation end 74, etc., which will be described later) installed in a plant or the like are usually connected to the control network N1 via a PLC (Programmable Logic Controller) or the like (not shown).
　そして、制御ネットワークＮ１には、設定調整装置１および制御装置７１が接続されており、両者の双方向の通信が可能となっている。そして、設定調整装置１は、制御ネットワークＮ１を介することで、制御装置７１から上記の入力情報Ｉｐを通信により取得すると共に、制御装置７１に対して設定パラメータＣの新設定値Ｃｒを送信するようになっている。なお、設定調整装置１は、フィールド機器から直接、プロセス量の計測値ＰＶを取得しても良い。また、設定調整装置１は、制御情報ネットワークＮ２に接続されることにより制御情報ネットワークＮ２を介するなど、他の通信ネットワークを介して、設定パラメータＣの調整のための通信を制御装置７１と行っても良い。または、設定調整装置１は、ハードワイヤード（配線）で制御装置７１に接続されても良い。 Then, the setting adjustment device 1 and the control device 71 are connected to the control network N1, and bidirectional communication between the two is possible. Then, the setting adjustment device 1 acquires the above input information Ip from the control device 71 by communication via the control network N1 and transmits the new setting value Cr of the setting parameter C to the control device 71. It has become. The setting adjustment device 1 may acquire the measured value PV of the process amount directly from the field device. Further, the setting adjustment device 1 communicates with the control device 71 for adjusting the setting parameter C via another communication network such as via the control information network N2 by being connected to the control information network N2. Is also good. Alternatively, the setting adjustment device 1 may be connected to the control device 71 by hard wiring (wiring).
　上記の構成によれば、例えばＰＩ、ＰＩＤコントローラ８などの比例ゲインＫＰ、積分ゲインＫＩ、微分ゲインＫＤなどとなる設定パラメータＣを、例えばボイラなどとなるプラントの現負荷値Ｌｐを考慮して決定する。コントローラ８によるプロセス量の計測値ＰＶの目標値ＳＶへの一致度合いは制御強度αに応じて定まるが、任意の制御強度αに応じた設定パラメータＣの最適値はプラントの負荷値Ｌに応じて変化する。よって、上述したようなコントローラ８の設定パラメータＣの設定値をプラントの現負荷値Ｌｐを考慮して決定すると共に、決定された設定パラメータＣの新設定値Ｃｒに従ってコントローラ８が制御を行うことで、プロセス量の制御をより適切に実行することができる。 According to the above configuration, the setting parameters C such as the proportional gain K P , the integral gain K I , and the differential gain K D of the PI, the PID controller 8, etc. are taken into consideration, for example, the current load value Lp of the plant such as the boiler is taken into consideration. To decide. The degree of agreement of the measured value PV of the process amount by the controller 8 with the target value SV is determined according to the control intensity α, but the optimum value of the setting parameter C according to the arbitrary control intensity α depends on the load value L of the plant. Change. Therefore, the set value of the setting parameter C of the controller 8 as described above is determined in consideration of the current load value Lp of the plant, and the controller 8 controls according to the new set value Cr of the determined setting parameter C. , The control of the process amount can be executed more appropriately.
　次に、学習モデルＭを用いる新設定決定部３についての幾つかの実施形態について、図５～図６を用いて説明する。
　図５は、本発明の一実施形態に係る新設定決定部３の機能ブロックを示す図である。また、図６は、本発明の一実施形態に係る線形補間を説明するための図である。 Next, some embodiments of the new setting determination unit 3 using the learning model M will be described with reference to FIGS. 5 to 6.
FIG. 5 is a diagram showing a functional block of the new setting determination unit 3 according to the embodiment of the present invention. Further, FIG. 6 is a diagram for explaining linear interpolation according to an embodiment of the present invention.
　幾つかの実施形態では、上述した学習モデルＭは、予め定めた相互に異なる複数の任意の負荷値Ｌ（以下、基準負荷値ＬＢ）の下での上記の関係性をそれぞれ学習した複数の学習モデルＭを含んでも良い。そして、上述した現負荷取得部２１によって取得された現負荷値Ｌｐが基準負荷値ＬＢとは異なる値である場合には、現負荷値Ｌｐに対応する設定パラメータＣの新設定値Ｃｒを、少なくとも２つの基準負荷値ＬＢ、およびこの各々の基準負荷値ＬＢの下で作成された学習モデルＭを用いて算出した少なくとも２つの新設定値Ｃｒに基づいて、現負荷値Ｌｐを補間することにより決定しても良い。 In some embodiments, a learning model M described above, any load value L (hereinafter, a reference load value L B) of the plurality of mutually different a predetermined plurality of learned each of the above relationship under The learning model M may be included. Then, when the current load value Lp acquired by the current load acquisition unit 21 described above is the reference load value L B are different values, a new set value Cr configuration parameters C which corresponds to the current load value Lp, at least two reference load value L B, and based on at least two new setpoint Cr was calculated using the learning model M created under the reference load value L B of the respective, interpolating the current load value Lp It may be decided by.
　すなわち、上述した学習モデルＭは、プラント（ボイラ９１）の負荷値Ｌが第１値Ｌ１である場合の上記の関係性を学習した第１学習モデルＭａと、その負荷値Ｌが第２値Ｌ２である場合の上記の関係性を学習した第１学習モデルＭａと、を含む。また、新設定決定部３は、第１学習モデルＭａおよび第２学習モデルＭｂでそれぞれ算出された新設定値Ｃｒである第１新設定値Ｃ１および第２新設定値Ｃ２を取得する取得部３１と、第１値Ｌ１および第１新設定値Ｃ１と第２値Ｌ２および第２新設定値Ｃ２とに基づいた補間を行うことで、第１値Ｌ１および第２値Ｌ２とは異なる値を有する負荷値Ｌに応じた新設定値Ｃｒを算出する補間部３２と、上述した現負荷取得部２１によって取得された現負荷値Ｌｐが第１値Ｌ１および第２値Ｌ２とは異なる値を有する場合には、補間部３２によって算出された新設定値Ｃｒを出力する補間値出力部３３と、を有する。図５に示す実施形態では、新設定決定部３は、さらに、学習モデルＭ（ＣＭＡＣ）も備えている。 That is, the above-mentioned learning model M is a first learning model Ma that has learned the above relationship when the load value L of the plant (boiler 91) is the first value L1, and the load value L is the second value L2. The first learning model Ma, which has learned the above-mentioned relationship in the case of, is included. Further, the new setting determination unit 3 acquires the first new setting value C1 and the second new setting value C2, which are the new setting values Cr calculated by the first learning model Ma and the second learning model Mb, respectively. And, by performing interpolation based on the first value L1 and the first new set value C1 and the second value L2 and the second new set value C2, the values different from the first value L1 and the second value L2 are obtained. When the interpolation unit 32 that calculates the new set value Cr according to the load value L and the current load value Lp acquired by the current load acquisition unit 21 described above have different values from the first value L1 and the second value L2. Has an interpolation value output unit 33 that outputs a new set value Cr calculated by the interpolation unit 32. In the embodiment shown in FIG. 5, the new setting determination unit 3 also includes a learning model M (CMAC).
　つまり、現負荷取得部２１によって取得された現負荷値Ｌｐが基準負荷値ＬＢとは異なる値である場合には、新設定決定部３は、複数の基準負荷値ＬＢに応じて作成された複数の学習モデルＭによる算出結果を用いて、現負荷値Ｌｐに対するおける設定パラメータＣの新設定値Ｃｒ（比例ゲインＫＰ、積分ゲインＫＩ、および微分ゲインＫＤの組合せ）を決定する。 That is, when the current load value Lp acquired by the current load acquisition unit 21 is a value different from the reference load value L B, the new setting determination unit 3 is created in accordance with a plurality of reference load value L B Using the calculation results of the plurality of learning models M, a new set value Cr (combination of proportional gain K P , integral gain K I , and differential gain K D ) of the setting parameter C with respect to the current load value Lp is determined.
　具体的には、取得された現負荷値Ｌｐに最も近い２つの基準負荷値ＬＢを上記の第１値Ｌ１および第２値Ｌ２としても良い。あるいは、取得された現負荷値Ｌｐよりも値が大きい側の基準負荷値ＬＢ、および、この現負荷値Ｌｐよりも値が小さい側の基準負荷値ＬＢのうちから、それぞれ最も値が近い基準負荷値ＬＢを選択して上記の第１値Ｌ１および第２値Ｌ２としても良い。 Specifically, the acquired two closest reference load value L B to the current load value Lp was may be the first value L1 and second value L2 above. Alternatively, the reference load value L B value is larger than the acquired current load value Lp side, and, from among the current load value reference load value side than smaller Lp L B, most value is near each select reference load value L B may be the first value L1 and second value L2 above.
　また、３以上の複数の基準負荷値ＬＢ基づいて例えば回帰分析などにより求めることが可能な、任意の負荷値Ｌに対する比例ゲインＫＰ、積分ゲインＫＩ、および微分ゲインＫＤの値（各新設定値Ｃｒ）を算出可能な関数ｆ（Ｌ）を用いて、基準負荷値ＬＢではない負荷値Ｌ、あるいは基準負荷値ＬＢおよび基準負荷値ＬＢではない負荷値Ｌの両方に対する新設定値Ｃｒを求めるようにしても良い。なお、取得された現負荷値Ｌｐが基準負荷値ＬＢと同じであれば、その基準負荷値ＬＢの下で作成された学習モデルＭの算出結果を用いて、現負荷値Ｌｐに対するおける設定パラメータＣの新設定値Ｃｒを算出しても良い。 Moreover, that can be obtained by such 3 based or more of the plurality of reference load value L B eg regression analysis, the proportional gain K P for any load value L, the value of the integral gain K I, and a derivative gain K D (each using new set value Cr) can be calculated as a function f (L), new for both reference load value load value is not a L B L or reference load value L B and the reference load value L is not a B load value L, The set value Cr may be obtained. Note that if the same as the obtained current load value Lp is the reference load value L B, using the calculated result of the learning model M created under the reference load value L B, definitive for the current load value Lp set The new set value Cr of the parameter C may be calculated.
　これによって、あらゆる現負荷値Ｌｐに対応する学習モデルＭを生成することなく、限られた数の負荷値Ｌに対して学習することで、あらゆる現負荷値Ｌｐに対して適切な新設定値Ｃｒを算出することが可能となる。 As a result, by learning for a limited number of load values L without generating a learning model M corresponding to all current load values Lp, a new set value Cr suitable for all current load values Lp is obtained. Can be calculated.
　図５に示す実施形態では、複数の学習モデルＭは、それぞれ、ニューラルネットワークの一種である小脳演算モデル（ＣＭＡＣ）で作成されている。学習モデルＭは、例えば１００％、８０％、６０％、４０％などの各々負荷帯からそれぞれ１つずつ選択された４つの基準負荷値ＬＢについてそれぞれ作成された合計で４つの学習モデルＭを含んでいる。そして、取得された現負荷値Ｌｐに対して、例えば、複数の基準負荷値ＬＢのうちの例えば現負荷値Ｌｐに最も値が近い２つの基準負荷値ＬＢを選択し、その２つの基準負荷値ＬＢに応じた学習モデルＭから出力された新設定値Ｃｒを算出し、その間を線形補間することで、現負荷値Ｌｐを補間している。具体的には、上記の線形補間のための関数ｆ（Ｌ）を求め、この関数ｆ（Ｌ）に現負荷値Ｌｐを代入することで現負荷値Ｌｐを算出しても良い。この際、選択されなかった基準負荷値ＬＢに対応する新設定値Ｃｒは算出しなくても良い。 In the embodiment shown in FIG. 5, each of the plurality of learning models M is created by a cerebellar arithmetic model (CMAC) which is a kind of neural network. Learning model M, for example 100%, 80%, 60%, four learning model M total created respectively for the four reference load value L B selected one each from each load band at 40%, etc. Includes. Then, the current load value Lp obtained, for example, a plurality of reference load value L most value selects two reference load value L B close, for example to the current load value Lp of B, the two reference calculating a new set value Cr output from the learning model M corresponding to the load value L B, by linear interpolation between them, and interpolating the current load value Lp. Specifically, the current load value Lp may be calculated by obtaining the function f (L) for the above linear interpolation and substituting the current load value Lp into this function f (L). At this time, the new setting value Cr corresponding to the reference load value L B that are not selected may not be calculated.
　具体的には、例えば現負荷値Ｌｐが９０％の場合には、図６に示すように、１００％（図６のＬＢ２）および８０％（図６のＬＢ３）の基準負荷値ＬＢの下で作成された学習モデルＭを用いて、その各々の基準負荷値ＬＢに対する設定パラメータＣの新設定値Ｃｒをそれぞれ算出する。これによって、図６に示すように、（ＬＢ１、ＫＰ１）、（ＬＢ２、ＫＰ２）の２点が得られる。図６に示す例示は比例ゲインＫＰについてであるが、その２点を結んだ直線ｌと、現負荷値Ｌｐとが交わる交点における比例ゲインＫＰの値であるＫＰ３を新設定値Ｃｒに含まれる比例ゲインＫＰの値とする。なお、他の積分ゲインＫＩおよび微分ゲインＫＤについても同様となる。 More specifically, for example, when the current load value Lp is 90%, as shown in FIG. 6, 100% reference load value and 80% (L B 2 in FIG. 6) (L B 3 in FIG. 6) using learning model M created under L B, respectively calculates new set values Cr configuration parameters C with respect to the reference load value L B of each. Thus, as shown in FIG. 6, (L B 1, K P 1), it is obtained two points (L B 2, K P 2 ). The example shown in FIG. 6 is for the proportional gain K P , but the new set value Cr is set to K P 3, which is the value of the proportional gain K P at the intersection of the straight line l connecting the two points and the current load value Lp. It is the value of the proportional gain K P included in. Incidentally, the same applies to the other integral gain K I, and a derivative gain K D.
　上記の構成によれば、現負荷値Ｌｐに対応して作成された学習モデルＭがない場合には、現負荷値Ｌｐに近い負荷値Ｌで作成された学習モデルＭを用いて算出された少なくとも２つの新設定値Ｃｒに基づいて、現負荷値Ｌｐに応じた新設定値Ｃｒを算出する。これによって、プラントのあらゆる負荷値Ｌに応じた設定パラメータＣの新設定値Ｃｒを適切に算出することができる。 According to the above configuration, when there is no learning model M created corresponding to the current load value Lp, at least calculated using the learning model M created with the load value L close to the current load value Lp. Based on the two new set values Cr, the new set value Cr corresponding to the current load value Lp is calculated. As a result, the new set value Cr of the setting parameter C corresponding to every load value L of the plant can be appropriately calculated.
　次に、設定調整装置１の備える他の構成について、図７を用いて説明する。図７は、本発明の一実施形態に係る画面表示を例示する図である。 Next, another configuration included in the setting adjustment device 1 will be described with reference to FIG. 7. FIG. 7 is a diagram illustrating a screen display according to an embodiment of the present invention.
　幾つかの実施形態では、図３に示すように、設定調整装置１は、計測値ＰＶ、目標値ＳＶ、偏差Ｄ、操作量ＭＶ、制御強度α、設定パラメータＣの現設定値Ｃｐ、設定パラメータＣの新設定値Ｃｒ、および、上述した制御強度αに基づいて定められる調整の目標に対する評価を示す評価指標値Ｅを含む複数の数値情報のうちの少なくとも１つの数値情報の最新値または時間推移と、上記の計測値ＰＶの分散指標値および操作量ＭＶの分散指標値の関係を示すグラフＧと、設定パラメータＣの調整の実行状況の情報（制御使用状況Ｓ）と、のうちの少なくとも１つを表示装置１４に出力するよう構成された出力部５をさらに備える。この表示装置１４は、例えば、ＯＰＳ７６の備えるディスプレイであっても良い。 In some embodiments, as shown in FIG. 3, the setting adjustment device 1 has a measured value PV, a target value SV, a deviation D, a manipulated variable MV, a control intensity α, a current set value Cp of the setting parameter C, and a setting parameter. The latest value or time transition of at least one of a plurality of numerical information including the new set value Cr of C and the evaluation index value E indicating the evaluation for the adjustment target determined based on the control intensity α described above. , At least one of the graph G showing the relationship between the variance index value of the measured value PV and the variance index value of the manipulated variable MV, and the information on the execution status of the adjustment of the setting parameter C (control usage status S). An output unit 5 configured to output one to the display device 14 is further provided. The display device 14 may be, for example, a display included in the OPS 76.
　ここで、上記の評価指標値Ｅは、既に説明した図４における現状（ｐ１）から最適点（ｐ２）までの距離ｄと相関がある値であり、制御性を評価した点数などの評価値である。この距離ｄが短いほど最適なので、距離ｄが短いほど評価指標値Ｅは高く、距離ｄが長いほど評価指標値Ｅは低い。具体的には、評価指標値Ｅは、制御性能評価指数（ＣＰＩ）であっても良い。上記の分散指標値は、例えば標準偏差値、分散値など、計測値ＰＶや操作量ＭＶのばらつき度合いが分かる指標であれば良い。また、上記の制御使用状況Ｓは、設定調整装置１（最適化機能）が使用されているか否かを示す情報である。 Here, the above-mentioned evaluation index value E is a value that correlates with the distance d from the current state (p1) to the optimum point (p2) in FIG. 4 described above, and is an evaluation value such as a score for evaluating controllability. is there. The shorter the distance d, the more optimal it is. Therefore, the shorter the distance d, the higher the evaluation index value E, and the longer the distance d, the lower the evaluation index value E. Specifically, the evaluation index value E may be the control performance evaluation index (CPI). The above-mentioned variance index value may be any index such as a standard deviation value or a variance value that shows the degree of variation in the measured value PV and the manipulated variable MV. Further, the control usage status S is information indicating whether or not the setting adjustment device 1 (optimization function) is used.
　図３に示す実施形態では、図７に示すように、設定調整装置１は、出力部５により、上記の全ての数値情報の最新値および時間推移と、上記のグラフＧと、設定パラメータＣの調整の実行の有無と、を例えば１画面上にまとめて表示するなど、同時に出力するようになっている。時間推移は、最新から規定時間分（例えば１時間、２時間など）が表示されるようになっている。グラフＧは、現在値ボタンをクリック（タップ）することで最新値が表示され、過去値ボタンをクリック（タップ）すると過去値や過去の推移が表示されるようになっている。また、評価指標値Ｅは、制御性能評価指数（ＣＰＩ）であり、分散指標値は標準偏差となっている。また、主要なプロセス量が表示されるようになっている（図７では、主蒸気量流量（Ｌｐ）、総燃料量、ボイラ出口主蒸気温度）。なお、図７に示す実施形態では、コントローラ８がＰＩコントローラであるため、比例ゲインＫＰおよび積分ゲインＫＩについてのみ最新値および時間推移が表示されている。また、図７に示されるＮは評価区間、Ｍはノイズ次数、ＢｏｒｄｅｒはＰＩＤ更新閾値、Ｄｅａｄｔｉｍｅはむだ時間であり、ＰＩＤ　ＯＰＴＩＭＩＺＥＲの内部処理用のパラメータである。Ｐ、Ｉは、それぞれ、コントローラ８に現在設定されている比例ゲインＫＰ、積分ゲインＫＩの各々の値である。 In the embodiment shown in FIG. 3, as shown in FIG. 7, the setting adjustment device 1 uses the output unit 5 to obtain the latest values and time transitions of all the above numerical information, the above graph G, and the setting parameter C. Whether or not adjustment is executed is output at the same time, for example, displayed collectively on one screen. As for the time transition, the specified time minutes (for example, 1 hour, 2 hours, etc.) are displayed from the latest. In the graph G, the latest value is displayed by clicking (tapping) the current value button, and the past value and the past transition are displayed by clicking (tapping) the past value button. The evaluation index value E is the control performance evaluation index (CPI), and the variance index value is the standard deviation. In addition, the main process amount is displayed (in FIG. 7, the main steam amount flow rate (Lp), the total fuel amount, and the boiler outlet main steam temperature). In the embodiment shown in FIG. 7, the controller 8 is PI controller, the latest values and time course are displayed only for the proportional gain K P and the integral gain K I. Further, N shown in FIG. 7 is an evaluation interval, M is a noise order, Border is a PID update threshold value, and Deadtime is a waste time, which are parameters for internal processing of PID OPTIMIZER. P, I, respectively, the proportional gain K P that is currently set for the controller 8, a respective value of the integral gain K I.
　そして、出力部５は、数値情報の時間推移を、横軸を時間、縦軸を数値情報の値としたグラフで表示されるように出力するようになっている。また、図７に示すように、出力部５は、数値情報の最新値については、新設定決定部３（設定調整装置１）またはコントローラ８の少なくとも一方を表す図形Ｆに関連付けて、この図形Ｆとともに表示装置１４に表示されるように出力しても良い。より詳細には、出力部５は、新設定決定部３またはコントローラ８の少なくとも一方を表す図形Ｆ（第１図形Ｆａ）と、上記の数値情報の第１図形Ｆａとの入出力関係を表す図形Ｆ（第２図形Ｆｂ）と、をさらに出力するよう構成されている。そして、出力部５は、上記の数値情報が上記の第１図形Ｆａおよび第２図形Ｆｂに関連付けられた状態で表示装置１４に表示されるように、数値情報、第１図形Ｆａおよび第２図形Ｆｂを出力する。 Then, the output unit 5 outputs the time transition of the numerical information so as to be displayed as a graph in which the horizontal axis is the time and the vertical axis is the value of the numerical information. Further, as shown in FIG. 7, the output unit 5 associates the latest value of the numerical information with the graphic F representing at least one of the new setting determination unit 3 (setting adjustment device 1) or the controller 8. It may be output so as to be displayed on the display device 14 together with the display device 14. More specifically, the output unit 5 is a graphic representing the input / output relationship between the graphic F (first graphic Fa) representing at least one of the new setting determination unit 3 or the controller 8 and the first graphic Fa of the above numerical information. It is configured to further output F (second figure Fb). Then, the output unit 5 displays the numerical information, the first graphic Fa, and the second graphic so that the numerical information is displayed on the display device 14 in a state of being associated with the first graphic Fa and the second graphic Fb. Output Fb.
　図７に示す実施形態では、出力部５からの情報の出力の結果、表示装置１４には、新設定決定部３（設定調整装置１）を表す第１図形Ｆａ（ＰＩＤ　ＯＰＴＩＭＩＺＥＲ）およびコントローラ８を表す第１図形Ｆａ（ＰＩＤ）の両方の図形Ｆが表示されている。また、各第１図形Ｆａには、矢印で表された複数の第２図形Ｆｂが隣接（接触）して表示されている。この矢印である第２図形Ｆｂは、第１図形Ｆａで表される対象（３、８）へ入力される数値情報あるいは対象から出力される数値情報に応じて、向きが異なっている。そして、各第１図形Ｆａで示される対象（３、８）へ入力される数値情報あるいは対象から出力される数値情報の種類を示すラベル表示およびその最新値が、第２図形Ｆｂに隣接して表示されている。これによって、表示された各数値情報が、第１図形Ｆａで表される対象への入力値情報なのか、出力情報であるのかの種別、およびその最新値の把握の容易化を図ることが可能である。また、新設定決定部３（設定調整装置１）を表す図形Ｆについては、稼働状態が正常であるか異常であるかが表示されるようになっている（図７の表示は正常）。 In the embodiment shown in FIG. 7, as a result of the output of information from the output unit 5, the display device 14 is provided with the first graphic Fa (PID OPTIMIZER) representing the new setting determination unit 3 (setting adjustment device 1) and the controller 8. Both figures F of the first figure Fa (PID) to be represented are displayed. Further, on each first figure Fa, a plurality of second figures Fb represented by arrows are displayed adjacent to (contacting) each other. The second figure Fb, which is the arrow, has a different direction depending on the numerical information input to the target (3, 8) represented by the first figure Fa or the numerical information output from the target. Then, the label display indicating the type of the numerical information input to the target (3, 8) indicated by each first figure Fa or the numerical information output from the target and the latest value thereof are adjacent to the second figure Fb. It is displayed. This makes it possible to easily grasp the type of each displayed numerical information, whether it is input value information or output information to the target represented by the first figure Fa, and the latest value thereof. Is. Further, with respect to the figure F representing the new setting determination unit 3 (setting adjustment device 1), whether the operating state is normal or abnormal is displayed (the display in FIG. 7 is normal).
　また、本実施形態では、設定調整装置１は、使用許可条件が成立すると最適化機能をＯＮ（実行開始）に切り替え、使用許可条件が成立しない場合にＯＦＦに切り替える自動モードと、オペレータなどの操作によって最適化機能のＯＮまたはＯＦＦする手動モードを有している。例えば、使用許可条件は、評価指標値Ｅが閾値以下となった場合などであっても良い。このため、制御使用状況Ｓは、最適化機能の実行の有無、使用許可条件の成立の有無、実行中のモードを含んでおり、それらが表示されるようになっている。図７に示す実施形態では、自動モードおよび許可条件が共にＯＮであり、最適化機能（ボイラマスタ最適化モード）がＯＮになっている。 Further, in the present embodiment, the setting adjustment device 1 has an automatic mode in which the optimization function is switched to ON (execution start) when the license condition is satisfied, and is switched to OFF when the license condition is not satisfied, and an operation of an operator or the like. It has a manual mode to turn on or off the optimization function. For example, the license condition may be a case where the evaluation index value E is equal to or less than the threshold value. Therefore, the control usage status S includes whether or not the optimization function is executed, whether or not the usage permission condition is satisfied, and the mode in which the optimization function is being executed, and these are displayed. In the embodiment shown in FIG. 7, both the automatic mode and the permission condition are ON, and the optimization function (boiler master optimization mode) is ON.
　上記の構成によれば、新設定値Ｃｒで動作している制御状況など、コントローラ８の制御状況を可視化することがで、コントローラ８の動作の監視の容易化を図ることができる。また、上記の図形Ｆと共に表示することで、オペレータによるコントローラ８や新設定決定部３の入出力情報の把握の容易化を図ることができる。 According to the above configuration, it is possible to facilitate monitoring of the operation of the controller 8 by visualizing the control status of the controller 8 such as the control status operating with the new set value Cr. Further, by displaying the figure F together with the above figure F, it is possible to facilitate the operator to grasp the input / output information of the controller 8 and the new setting determination unit 3.
　以下、上述した設定調整装置１が行う処理に対応する設定調整方法について、図８を用いて説明する。図８は、本発明の一実施形態に係る設定調整方法を示す図である。 Hereinafter, a setting adjustment method corresponding to the processing performed by the setting adjustment device 1 described above will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a diagram showing a setting adjustment method according to an embodiment of the present invention.
　設定調整方法は、ボイラ９１を有するプラントにおける任意のプロセス量をフィードバック制御するコントローラ８に設定される設定パラメータＣを調整する方法である。図８に示すように、設定調整方法は、現負荷取得ステップと、現設定取得ステップと、入出力取得ステップと、新設定決定ステップと、送信ステップと、を備える。図８に示すように、設定調整方法は、制御強度取得ステップをさらに備えても良い。これらの各ステップについて、図８のステップ順に説明する。なお、この設定調整方法は、周期的などの調整実行タイミングが到来する度に実行しても良い。 The setting adjustment method is a method of adjusting the setting parameter C set in the controller 8 that feedback-controls an arbitrary process amount in the plant having the boiler 91. As shown in FIG. 8, the setting adjustment method includes a current load acquisition step, a current setting acquisition step, an input / output acquisition step, a new setting determination step, and a transmission step. As shown in FIG. 8, the setting adjustment method may further include a control strength acquisition step. Each of these steps will be described in the order of the steps shown in FIG. Note that this setting adjustment method may be executed each time any periodic adjustment execution timing arrives.
　図８のステップＳ１において、現負荷取得ステップと、現設定取得ステップと、入出力取得ステップと、制御強度取得ステップと、を実行する。すなわち、ステップＳ１では、入力情報Ｉｐ（既出）を取得する。これらの、現負荷取得ステップ、現設定取得ステップ、入出力取得ステップ、および制御強度取得ステップは、既に説明した、現負荷取得部２１、現設定取得部２２、入出力取得部２３、および制御強度取得部２４が実行する処理内容と同様であるため、詳細は省略する。 In step S1 of FIG. 8, the current load acquisition step, the current setting acquisition step, the input / output acquisition step, and the control strength acquisition step are executed. That is, in step S1, the input information Ip (already mentioned) is acquired. The current load acquisition step, the current setting acquisition step, the input / output acquisition step, and the control strength acquisition step are the current load acquisition unit 21, the current setting acquisition unit 22, the input / output acquisition unit 23, and the control strength, which have already been described. Since it is the same as the processing content executed by the acquisition unit 24, the details will be omitted.
　ステップＳ２において、新設定決定ステップを実行する。新設定決定ステップは、ステップＳ１の実行により取得された現負荷値Ｌｐ、偏差Ｄ、現設定値Ｃｐ、操作量ＭＶおよび制御強度αに基づいて、設定パラメータＣの新設定値Ｃｒを決定するステップである。例えば、新設定決定ステップでは、上述した学習モデルＭに基づいて、設定パラメータＣの新設定値Ｃｒを決定しても良い。この新設定決定ステップは、既に説明した新設定決定部３が実行する処理内容と同様であるため、詳細は省略する。 In step S2, the new setting determination step is executed. The new setting determination step is a step of determining the new setting value Cr of the setting parameter C based on the current load value Lp, the deviation D, the current setting value Cp, the manipulated variable MV, and the control intensity α acquired by executing step S1. Is. For example, in the new setting determination step, the new setting value Cr of the setting parameter C may be determined based on the learning model M described above. Since this new setting determination step is the same as the processing content executed by the new setting determination unit 3 already described, the details will be omitted.
　ステップＳ３において、送信ステップを実行する。送信ステップは、上記の新設定決定ステップ（Ｓ２）の実行によって決定された新設定値Ｃｒをコントローラ８に送信するステップである。この送信ステップは、既に説明した送信部４が実行する処理内容と同様であるため、詳細は省略する。 In step S3, the transmission step is executed. The transmission step is a step of transmitting the new setting value Cr determined by executing the new setting determination step (S2) to the controller 8. Since this transmission step is the same as the processing content executed by the transmission unit 4 described above, the details will be omitted.
　幾つかの実施形態では、図８に示すように、設定調整方法は、さらに、上述した計測値ＰＶ、目標値ＳＶ、偏差Ｄ、操作量ＭＶ、制御強度α、設定パラメータＣの現設定値Ｃｐ、設定パラメータＣの新設定値Ｃｒ、および、上述した制御強度αに基づいて定められる調整の目標に対する評価を示す評価指標値Ｅを含む複数の数値情報のうちの少なくとも１つの数値情報の最新値または時間推移と、上記の計測値ＰＶの分散指標値および操作量ＭＶの分散指標値の関係を示すグラフＧと、設定パラメータＣの調整の実行状況の情報（制御使用状況Ｓ）と、のうちの少なくとも１つを表示装置１４に出力する出力ステップをさらに備えている。この出力ステップは、既に説明した出力部５が実行する処理内容と同様であるため、詳細は省略する。図８では、ステップＳ４において出力ステップを実行している。 In some embodiments, as shown in FIG. 8, the setting adjustment method further comprises the above-mentioned measured value PV, target value SV, deviation D, manipulated variable MV, control intensity α, and current set value Cp of the setting parameter C. , The latest value of at least one of a plurality of numerical information including the new set value Cr of the setting parameter C and the evaluation index value E indicating the evaluation for the adjustment target determined based on the control intensity α described above. Alternatively, among the graph G showing the relationship between the time transition, the variance index value of the measured value PV and the variance index value of the manipulated variable MV, and the information on the execution status of the adjustment of the setting parameter C (control usage status S). It further includes an output step that outputs at least one of the above to the display device 14. Since this output step is the same as the processing content executed by the output unit 5 already described, the details will be omitted. In FIG. 8, the output step is executed in step S4.
　本発明は上述した実施形態に限定されることはなく、上述した実施形態に変形を加えた形態や、これらの形態を適宜組み合わせた形態も含む。
＜付記＞ The present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes a modified form of the above-described embodiment and a combination of these embodiments as appropriate.
<Additional notes>
（１）本発明の少なくとも一実施形態に係る設定調整装置（１）は、
　ボイラ（９１）を有するプラントにおけるプロセス量をフィードバック制御するコントローラ（８）に設定される設定パラメータ（Ｃ）の設定調整装置（１）であって、
　前記プラントの現負荷値（Ｌｐ）を取得するよう構成された現負荷取得部（２１）と、
　前記設定パラメータ（Ｃ）の現設定値（Ｃｐ）を取得するよう構成された現設定取得部（２２）と、
　前記現負荷値（Ｌｐ）が取得された際の前記プロセス量の計測値（ＰＶ）と目標値（ＳＶ）との偏差（Ｄ）、および前記現設定値（Ｃｐ）の下で前記偏差（Ｄ）に応じて前記コントローラ（８）からへ出力された操作量（ＭＶ）を取得するよう構成された入出力取得部（２３）と、
　取得された前記現負荷値（Ｌｐ）、前記偏差（Ｄ）、前記現設定値（Ｃｐ）、および前記操作量（ＭＶ）に基づいて、前記設定パラメータ（Ｃ）の新設定値（Ｃｒ）を決定するよう構成された新設定決定部（３）と、
　決定された前記新設定値（Ｃｒ）を前記コントローラ（８）に送信するよう構成された送信部（４）と、を備える。 (1) The setting adjustment device (1) according to at least one embodiment of the present invention is
It is a setting adjustment device (1) of the setting parameter (C) set in the controller (8) that feedback-controls the process amount in the plant having the boiler (91).
The current load acquisition unit (21) configured to acquire the current load value (Lp) of the plant, and
The current setting acquisition unit (22) configured to acquire the current setting value (Cp) of the setting parameter (C), and
The deviation (D) between the measured value (PV) and the target value (SV) of the process amount when the current load value (Lp) is acquired, and the deviation (D) under the current set value (Cp). ), And an input / output acquisition unit (23) configured to acquire the operation amount (MV) output from the controller (8).
Based on the acquired current load value (Lp), deviation (D), current set value (Cp), and manipulated variable (MV), the new set value (Cr) of the setting parameter (C) is set. A new setting determination unit (3) configured to determine, and
It includes a transmission unit (4) configured to transmit the determined new set value (Cr) to the controller (8).
　上記（１）の構成によれば、例えばＰＩ、ＰＩＤコントローラ（８）などの比例ゲイン（ＫＰ）、積分ゲイン（ＫＩ）、微分ゲイン（ＫＤ）などとなる設定パラメータ（Ｃ）を、例えばボイラ（９１）などとなるプラントの現在の現負荷値（Ｌｐ）を考慮して決定する。コントローラ（８）の設定パラメータ（Ｃ）の最適値はプラントの負荷値（Ｌ）に応じて変化する。よって、上述したようなコントローラ（８）の設定パラメータ（Ｃ）の設定値をプラントの現負荷値（Ｌｐ）を考慮して決定すると共に、決定された設定パラメータ（Ｃ）の新設定値（Ｃｒ）に従ってコントローラ（８）が制御を行うことで、プロセス量の制御をより適切に実行することができる。 According to the above configuration (1), for example PI, proportional gain, such as a PID controller (8) (K P), integral gain (K I), the derivative gain (K D) such as to become setting parameters (C), For example, it is determined in consideration of the current current load value (Lp) of the plant such as the boiler (91). The optimum value of the setting parameter (C) of the controller (8) changes according to the load value (L) of the plant. Therefore, the set value of the setting parameter (C) of the controller (8) as described above is determined in consideration of the current load value (Lp) of the plant, and the new set value (Cr) of the determined setting parameter (C) is determined. ), The controller (8) can control the process amount more appropriately.
（２）幾つかの実施形態では、上記（１）の構成において、
　前記新設定決定部（３）は、
　前記コントローラ（８）による前記フィードバック制御の実行により得られる、前記プラントの任意の負荷値（Ｌ）、前記任意の負荷値（Ｌ）の下での前記目標値（ＳＶ）および前記計測値（ＰＶ）あるいは前記偏差（Ｄ）、前記設定パラメータ（Ｃ）の設定値、前記設定値の下での前記偏差（Ｄ）に応じた前記操作量（ＭＶ）、および前記操作端（７４）を前記操作量（ＭＶ）で操作した後の前記計測値（ＰＶ）の変化量の間の関係性を学習した学習モデル（Ｍ）に基づいて、前記設定パラメータ（Ｃ）の前記新設定値（Ｃｒ）を決定する。 (2) In some embodiments, in the configuration of (1) above,
The new setting determination unit (3)
An arbitrary load value (L) of the plant, a target value (SV) under the arbitrary load value (L), and the measured value (PV) obtained by executing the feedback control by the controller (8). ) Or the deviation (D), the set value of the setting parameter (C), the operation amount (MV) according to the deviation (D) under the set value, and the operation end (74). The new set value (Cr) of the set parameter (C) is set based on the learning model (M) that learns the relationship between the change amount of the measured value (PV) after the operation with the quantity (MV). decide.
　上記（２）の構成によれば、コントローラ（８）のフィードバック制御の実行の結果得られる、任意の負荷値における、偏差（Ｄ）、設定パラメータ（Ｃ）の設定値、操作量（ＭＶ）、プロセス量の変化量（制御量）の実績データを学習（機械学習）するなどして得られる、上記の各種の情報間の関係性（学習モデル（Ｍ））を用いて設定パラメータ（Ｃ）の新設定値（Ｃｒ）を決定する。コントローラ（８）から出力される任意の偏差（Ｄ）に対する操作端（７４）の操作量（ＭＶ）は、設定パラメータ（Ｃ）の設定値に応じて異なる。さらに、コントローラ（８）から出力される操作量（ＭＶ）が異なれば、プロセス量の計測値（ＰＶ）の変化量も異なる。換言すれば、同一の偏差（Ｄ）に対するプロセス量の制御結果は、コントローラ（８）の設定パラメータ（Ｃ）に応じて変わる。よって、上記の関係性に基づいて作成された学習モデル（Ｍ）を用いて、設定パラメータ（Ｃ）の最適な新設定値（Ｃｒ）を決定することができる。 According to the configuration of (2) above, the deviation (D), the set value of the setting parameter (C), the manipulated variable (MV), and the operation amount (MV) at an arbitrary load value obtained as a result of executing the feedback control of the controller (8). Using the relationships (learning model (M)) between the various types of information obtained by learning (machine learning) the actual data of the amount of change (control amount) in the process amount, the setting parameter (C) Determine the new set value (Cr). The manipulated variable (MV) of the operating end (74) with respect to the arbitrary deviation (D) output from the controller (8) differs depending on the set value of the setting parameter (C). Further, if the operation amount (MV) output from the controller (8) is different, the change amount of the measured value (PV) of the process amount is also different. In other words, the control result of the process amount for the same deviation (D) changes according to the setting parameter (C) of the controller (8). Therefore, the optimum new setting value (Cr) of the setting parameter (C) can be determined by using the learning model (M) created based on the above relationship.
（３）幾つかの実施形態では、上記（２）の構成において、
　前記学習モデル（Ｍ）は、
　前記負荷値（Ｌ）が第１値（Ｌ１。例えば図６のＬＢ１）である場合の前記関係性を学習した第１学習モデル（Ｍ）と、
　前記負荷値（Ｌ）が第２値（Ｌ２。例えば図６のＬＢ２）である場合の前記関係性を学習した第２学習モデル（Ｍ）と、を含み、
　前記新設定決定部（３）は、
　前記第１学習モデル（Ｍ）および前記第２学習モデル（Ｍ）でそれぞれ算出された前記新設定値（Ｃｒ）である第１新設定値（Ｃ１。例えば比例ゲインＫＰを示す図６のＫＰ１）および第２新設定値（Ｃ２。例えば比例ゲインＫＰを示す図６のＫＰ２）を取得する取得部（３１）と、
　前記第１値（Ｌ１）および前記第１新設定値（Ｃ１）と前記第２値（Ｌ２）および前記第２新設定値（Ｃ２）とに基づいた補間（例えば図６の直線ｌ）を行うことで、前記第１値（Ｌ１）および前記第２値（Ｌ２）とは異なる値を有する前記負荷値（例えば図６に示すＬｐ）に応じた前記新設定値（Ｃｒ）を算出する補間部（３２）と、
　前記現負荷取得部（２１）によって取得された前記現負荷値（Ｌｐ）が前記第１値（Ｌ１）および前記第２値（Ｌ２）とは異なる値を有する場合には、前記補間部（３２）によって算出された前記新設定値（Ｃｒ）を出力する補間値出力部（３３）と、を有する。 (3) In some embodiments, in the configuration of (2) above,
The learning model (M) is
The load value and the first learning model (L) has learned the relationship when a first value (L1. E.g. L B 1 in FIG. 6) (M),
Wherein wherein the load value (L) is the second value and the second learning model trained the relationship when it is (L2. E.g. L B 2 in FIG. 6) (M), and
The new setting determination unit (3)
The first new set value (C1; for example, the proportional gain K P , which is the new set value (Cr) calculated by the first learning model (M) and the second learning model (M), respectively, is shown in FIG. The acquisition unit (31) for acquiring P1) and the second new set value (C2. For example , K P 2 in FIG. 6 showing the proportional gain K P).
Interpolation (for example, the straight line l in FIG. 6) is performed based on the first value (L1), the first new set value (C1), the second value (L2), and the second new set value (C2). As a result, the interpolation unit that calculates the new set value (Cr) according to the load value (for example, Lp shown in FIG. 6) having a value different from the first value (L1) and the second value (L2). (32) and
When the current load value (Lp) acquired by the current load acquisition unit (21) has a value different from the first value (L1) and the second value (L2), the interpolation unit (32) ), It has an interpolated value output unit (33) that outputs the new set value (Cr).
　上記（３）の構成によれば、現負荷値（Ｌｐ）に対応して作成された学習モデル（Ｍ）がない場合には、現負荷値（Ｌｐ）に近い負荷値（Ｌ）で作成された学習モデル（Ｍ）を用いて算出された少なくとも２つの新設定値（Ｃｒ）に基づいて、現負荷値（Ｌｐ）に応じた新設定値（Ｃｒ）を決定する。これによって、プラントのあらゆる負荷値（Ｌ）に応じた設定パラメータ（Ｃ）の新設定値（Ｃｒ）を適切に決定することができる。 According to the configuration of (3) above, if there is no learning model (M) created corresponding to the current load value (Lp), it is created with a load value (L) close to the current load value (Lp). The new set value (Cr) corresponding to the current load value (Lp) is determined based on at least two new set values (Cr) calculated using the learning model (M). Thereby, the new set value (Cr) of the setting parameter (C) corresponding to any load value (L) of the plant can be appropriately determined.
（４）幾つかの実施形態では、上記（２）～（３）の構成において、
　前記学習モデル（Ｍ）を、さらに備える。
　上記（４）の構成によれば、設定調整装置（１）は、学習モデル（Ｍ）を備える。これによって、通信状況などに影響されることなく、新設定値（Ｃｒ）の決定を迅速かつ安定的に行うことができる。 (4) In some embodiments, in the configurations (2) to (3) above,
The learning model (M) is further provided.
According to the configuration of (4) above, the setting adjustment device (1) includes a learning model (M). As a result, the new set value (Cr) can be determined quickly and stably without being affected by the communication status or the like.
（５）幾つかの実施形態では、上記（２）～（４）の構成において、
　前記設定パラメータ（Ｃ）の調整の目標を定める制御強度（α）を取得するよう構成された制御強度（α）取得部（２４）をさらに備え、
　前記関係性は、前記制御強度（α）をさらに含む。 (5) In some embodiments, in the configurations (2) to (4) above,
Further, a control strength (α) acquisition unit (24) configured to acquire the control strength (α) that sets the adjustment target of the setting parameter (C) is provided.
The relationship further includes said control intensity (α).
　上記（５）の構成によれば、新設定決定部（３）は、上述した各機能部によって取得された前記現負荷値（Ｌｐ）、前記偏差（Ｄ）、前記現設定値（Ｃｐ）、前記操作量（ＭＶ）および前記制御強度（α）に基づいて、これらについての関係性を学習した学習モデル（Ｍ）を用いるなどして、前記設定パラメータ（Ｃ）の新設定値（Ｃｒ）を決定する。コントローラ（８）によるプロセス量の計測値（ＰＶ）の目標値（ＳＶ）への一致度合いは制御強度（α）に応じて定まる。よって、制御強度（α）に応じた、設定パラメータ（Ｃ）の最適値を求めることができる。 According to the configuration of the above (5), the new setting determination unit (3) has the current load value (Lp), the deviation (D), and the current setting value (Cp) acquired by each of the above-mentioned functional units. The new set value (Cr) of the setting parameter (C) is set by using a learning model (M) that learns the relationship between the manipulated amount (MV) and the control intensity (α). decide. The degree of agreement of the measured value (PV) of the process amount by the controller (8) with the target value (SV) is determined according to the control intensity (α). Therefore, the optimum value of the setting parameter (C) can be obtained according to the control intensity (α).
（６）幾つかの実施形態では、上記（５）の構成において、
　前記現負荷値（Ｌｐ）、前記計測値（ＰＶ）、前記目標値（ＳＶ）、前記偏差（Ｄ）、前記操作量（ＭＶ）、前記制御強度（α）、前記現設定値（Ｃｐ）、前記新設定値（Ｃｒ）、および前記制御強度（α）に基づいて定められる前記調整の目標に対する評価を示す評価指標値（例えば図７のＣＰＩ）を含む複数の数値情報のうちの少なくとも１つの前記数値情報の最新値（例えば図７のｘｘ．ｘなど）または時間推移（例えば図７のＣＰＩ）と、前記計測値（ＰＶ）の分散指標値および前記操作量（ＭＶ）の分散指標値の関係を示すグラフ（例えば図７のグラフＧ）と、前記設定パラメータ（Ｃ）の調整の実行状況の情報と、のうちの少なくとも１つを表示装置（１４。例えば図１のＯＰＳ７６のディスプレイ）に出力するよう構成された出力部（５）をさらに備える。 (6) In some embodiments, in the configuration of (5) above,
The current load value (Lp), the measured value (PV), the target value (SV), the deviation (D), the manipulated variable (MV), the control intensity (α), the current set value (Cp), At least one of a plurality of numerical information including the new set value (Cr) and an evaluation index value (for example, CPI of FIG. 7) indicating an evaluation for the adjustment target determined based on the control intensity (α). The latest value of the numerical information (for example, xx.x in FIG. 7) or the time transition (for example, CPI in FIG. 7), the variance index value of the measured value (PV), and the variance index value of the manipulated variable (MV). At least one of a graph showing the relationship (for example, graph G in FIG. 7) and information on the execution status of the adjustment of the setting parameter (C) is displayed on a display device (14, for example, the display of OPS76 in FIG. 1). An output unit (5) configured to output is further provided.
　上記（６）の構成によれば、新設定値（Ｃｒ）で動作している制御状況など、コントローラ（８）の制御状況を可視化することがで、コントローラ（８）の動作の監視の容易化を図ることができる。 According to the configuration of (6) above, it is possible to visualize the control status of the controller (8) such as the control status operating at the new set value (Cr), thereby facilitating the monitoring of the operation of the controller (8). Can be planned.
（７）幾つかの実施形態では、上記（６）の構成において、
　前記出力部（５）は、前記新設定決定部（３）または前記コントローラ（８）の少なくとも一方を表す第１図形（Ｆａ。例えば図７のＰＩＤ　ＯＰＴＩＭＩＺＥＲや、ＰＩＤと共に表されたブロック図形）と、前記数値情報の前記第１図形（Ｆａ）との入出力関係を表す第２図形（Ｆｂ。例えば図７の矢印の線）と、をさらに出力するよう構成されており、
　前記数値情報は前記第１図形（Ｆａ）および前記第２図形（Ｆｂ）に関連付けられた状態で前記表示装置（１４）に表示されるように、前記数値情報、前記第１図形（Ｆａ）および前記第２図形（Ｆｂ）を出力する。 (7) In some embodiments, in the configuration of (6) above,
The output unit (5) includes a first graphic (Fa, for example, the PID OPTIMIZER in FIG. 7 or a block graphic represented by the PID) representing at least one of the new setting determination unit (3) or the controller (8). , A second figure (Fb; for example, the line of the arrow in FIG. 7) representing the input / output relationship of the numerical information with the first figure (Fa) is further output.
The numerical information, the first graphic (Fa), and the numerical information so as to be displayed on the display device (14) in a state associated with the first graphic (Fa) and the second graphic (Fb). The second figure (Fb) is output.
　上記（７）の構成によれば、オペレータによるコントローラ（８）や新設定決定部（３）の入出力情報の把握の容易化を図ることができる。 According to the configuration of (7) above, it is possible to facilitate the operator to grasp the input / output information of the controller (8) and the new setting determination unit (3).
（８）幾つかの実施形態では、上記（１）～（７）の構成において、
　前記コントローラ（８）は、Ｐ制御、Ｉ制御、Ｄ制御の少なくとも１つを実行するよう構成されたコントローラ（８）であり、
　前記設定パラメータ（Ｃ）は、前記Ｐ制御のゲイン（ＫＰ）、前記Ｉ制御のゲイン（ＫＩ）、前記Ｄ制御のゲイン（ＫＤ）の少なくとも１つを規定するパラメータを含む。 (8) In some embodiments, in the configurations (1) to (7) above,
The controller (8) is a controller (8) configured to execute at least one of P control, I control, and D control.
Wherein the setting parameter (C), the P control gain (K P), the I control of the gain (K I), include parameters defining at least one of the D control gain (K D).
　上記（８）の構成によれば、フィードバック制御を規定する、Ｐ制御のゲイン（ＫＰ）、Ｉ制御のゲイン（ＫＩ）、Ｄ制御のゲイン（ＫＤ）といった設定パラメータ（Ｃ）を適切に調整することができる。 According to the above configuration (8), defining a feedback control, P control gain (K P), the gain of the I control (K I), settings such D control gain (K D) parameters (C) proper Can be adjusted to.
（９）本発明の少なくとも一実施形態に係る設定調整方法は、
　ボイラ（９１）を有するプラントにおけるプロセス量をフィードバック制御するコントローラ（８）に設定される設定パラメータ（Ｃ）の設定調整方法であって、
　前記プラントの現負荷値（Ｌｐ）を取得する現負荷取得ステップ（図７のＳ１）と、
　前記設定パラメータ（Ｃ）の現設定値（Ｃｐ）を取得する現設定取得ステップ（図７のＳ１）と、
　前記現負荷値（Ｌｐ）が取得された際の前記プロセス量の計測値（ＰＶ）と目標値（ＳＶ）との偏差（Ｄ）、および前記現設定値（Ｃｐ）の下で前記偏差（Ｄ）に応じて前記コントローラ（８）から操作端（７４）へ出力された操作量（ＭＶ）を取得する入出力取得ステップ（図７のＳ１）と、
　取得された前記現負荷値（Ｌｐ）、前記偏差（Ｄ）、前記現設定値（Ｃｐ）、および前記操作量（ＭＶ）に基づいて、前記設定パラメータ（Ｃ）の新設定値（Ｃｒ）を決定する新設定決定ステップ（図７のＳ２）と、
　決定された前記新設定値（Ｃｒ）を前記コントローラ（８）に送信する送信ステップ（図７のＳ３）と、を備える。
　上記（９）の構成によれば、上記（１）と同様の効果を奏する。 (9) The setting adjustment method according to at least one embodiment of the present invention is
It is a setting adjustment method of the setting parameter (C) set in the controller (8) that feedback-controls the process amount in the plant having the boiler (91).
The current load acquisition step (S1 in FIG. 7) for acquiring the current load value (Lp) of the plant, and
The current setting acquisition step (S1 in FIG. 7) for acquiring the current setting value (Cp) of the setting parameter (C), and
The deviation (D) between the measured value (PV) and the target value (SV) of the process amount when the current load value (Lp) is acquired, and the deviation (D) under the current set value (Cp). ), And an input / output acquisition step (S1 in FIG. 7) for acquiring the operation amount (MV) output from the controller (8) to the operation end (74).
Based on the acquired current load value (Lp), deviation (D), current set value (Cp), and manipulated variable (MV), the new set value (Cr) of the setting parameter (C) is set. The new setting determination step (S2 in FIG. 7) to be determined and
A transmission step (S3 in FIG. 7) for transmitting the determined new set value (Cr) to the controller (8) is provided.
According to the configuration of the above (9), the same effect as the above (1) is obtained.
（１０）本発明の少なくとも一実施形態に係る設定調整プログラムは、
　ボイラ（９１）を有するプラントにおけるプロセス量をフィードバック制御するコントローラ（８）に設定される設定パラメータ（Ｃ）の設定調整プログラムであって、
　コンピュータに、
　前記プラントの現負荷値（Ｌｐ）を取得する現負荷取得部（２１）と、
　前記設定パラメータ（Ｃ）の現設定値（Ｃｐ）を取得する現設定取得部（２２）と、
　前記現負荷値（Ｌｐ）が取得された際の前記プロセス量の計測値（ＰＶ）と目標値（ＳＶ）との偏差（Ｄ）、および前記現設定値（Ｃｐ）の下で前記偏差（Ｄ）に応じて前記コントローラ（８）から操作端（７４）へ出力された操作量（ＭＶ）を取得する入出力取得部（２３）と、
　取得された前記現負荷値（Ｌｐ）、前記偏差（Ｄ）、前記現設定値（Ｃｐ）、および前記操作量（ＭＶ）に基づいて、前記設定パラメータ（Ｃ）の新設定値（Ｃｒ）を決定する新設定決定部（３）と、
　決定された前記新設定値（Ｃｒ）を前記コントローラ（８）に送信する送信部（４）と、を実現させるプログラムである。
　上記（１０）の構成によれば、上記（１）と同様の効果を奏する。 (10) The setting adjustment program according to at least one embodiment of the present invention is
It is a setting adjustment program of the setting parameter (C) set in the controller (8) that feedback-controls the process amount in the plant having the boiler (91).
On the computer
The current load acquisition unit (21) that acquires the current load value (Lp) of the plant, and
The current setting acquisition unit (22) for acquiring the current setting value (Cp) of the setting parameter (C), and
The deviation (D) between the measured value (PV) and the target value (SV) of the process amount when the current load value (Lp) is acquired, and the deviation (D) under the current set value (Cp). ), And the input / output acquisition unit (23) that acquires the operation amount (MV) output from the controller (8) to the operation end (74).
Based on the acquired current load value (Lp), deviation (D), current set value (Cp), and manipulated variable (MV), the new set value (Cr) of the setting parameter (C) is set. New setting decision unit (3) to decide and
This is a program that realizes a transmission unit (4) that transmits the determined new set value (Cr) to the controller (8).
According to the configuration of the above (10), the same effect as the above (1) is obtained.
１　　　　設定調整装置
１１　　　プロセッサ
１４　　　表示装置
ｍ　　　　記憶装置
２１　　　現負荷取得部
２２　　　現設定取得部
２３　　　入出力取得部
２４　　　制御強度取得部
３　　　　新設定決定部
３１　　　取得部
３２　　　補間部
３３　　　補間値出力部
４　　　　送信部
５　　　　出力部
７　　　　制御システム
７１　　　制御装置
７３　　　センサ
７４　　　操作端
７６　　　操作端末
８　　　　コントローラ
９１　　　ボイラ
９２　　　蒸気タービン
９３　　　発電機
Ｃ　　　　設定パラメータ
ＫＰ　　　比例ゲイン
ＫＩ　　　積分ゲイン
ＫＤ　　　微分ゲイン
Ｃｐ　　　現設定値
Ｃｒ　　　新設定値
Ｃ１　　　第１新設定値
Ｃ２　　　第２新設定値
Ｌ　　　　負荷値
Ｌ１　　　第１値
Ｌ２　　　第２値
Ｌｐ　　　現負荷値
ＬＢ　　　基準負荷値
ＳＶ　　　目標値
ＰＶ　　　計測値
ＭＶ　　　操作量
Ｄ　　　　偏差
Ｉｐ　　　入力情報
Ｍ　　　　学習モデル
Ｍａ　　　第１学習モデル
Ｍｂ　　　第２学習モデル
Ｎ１　　　制御ネットワーク
Ｎ２　　　制御情報ネットワーク
Ｅ　　　　評価指標値
ｄ　　　　距離
Ｇ　　　　グラフ
Ｓ　　　　制御使用状況
Ｆ　　　　図形
Ｆａ　　　第１図形
Ｆｂ　　　第２図形（矢印）
ｌ　　　　直線 1 Setting adjustment device 11 Processor 14 Display device m Storage device 21 Current load acquisition unit 22 Current setting acquisition unit 23 Input / output acquisition unit 24 Control strength acquisition unit 3 New setting determination unit 31 Acquisition unit 32 Interpretation unit 33 Interpolation value output unit 4 Transmission part 5 output unit 7 control system 71 controller 73 sensor 74 operating end 76 operation terminal 8 controller 91 boiler 92 the steam turbine 93 generator C configuration parameters K P proportional gain K I integral gain K D differential gain Cp current setting values Cr new set value C1 first new set value C2 second new set value L load value L1 first value L2 second value Lp current load value L B reference load value SV target value PV measured value MV operating amount D deviation Ip input information M learning model Ma 1st learning model Mb 2nd learning model N1 Control network N2 Control information network E Evaluation index value d Distance G Graph S Control usage status F Figure Fa First figure Fb Second figure (arrow)
l straight line

Claims (10)

  1. 　ボイラを有するプラントにおけるプロセス量をフィードバック制御するコントローラに設定される設定パラメータの設定調整装置であって、
    　前記プラントの現負荷値を取得するよう構成された現負荷取得部と、
    　前記設定パラメータの現設定値を取得するよう構成された現設定取得部と、
    　前記現負荷値が取得された際の前記プロセス量の計測値と目標値との偏差、および前記現設定値の下で前記偏差に応じて前記コントローラから操作端へ出力された操作量を取得するよう構成された入出力取得部と、
    　取得された前記現負荷値、前記偏差、前記現設定値、および前記操作量に基づいて、前記設定パラメータの新設定値を決定するよう構成された新設定決定部と、
    　決定された前記新設定値を前記コントローラに送信するよう構成された送信部と、を備える設定調整装置。     It is a setting adjustment device for setting parameters set in the controller that feedback-controls the process amount in the plant with a boiler.
    The current load acquisition unit configured to acquire the current load value of the plant, and
    The current setting acquisition unit configured to acquire the current setting value of the setting parameter, and
    The deviation between the measured value of the process amount and the target value when the current load value is acquired, and the operation amount output from the controller to the operation end according to the deviation under the current set value are acquired. Input / output acquisition unit configured as
    A new setting determination unit configured to determine a new setting value of the setting parameter based on the acquired current load value, the deviation, the current setting value, and the operation amount.
    A setting adjustment device including a transmission unit configured to transmit the determined new setting value to the controller.
  2. 　前記新設定決定部は、
    　前記コントローラによる前記フィードバック制御の実行により得られる、前記プラントの任意の負荷値、前記任意の負荷値の下での前記目標値および前記計測値あるいは前記偏差、前記設定パラメータの設定値、前記設定値の下での前記偏差に応じた前記操作量、および前記操作端を前記操作量で操作した後の前記計測値の変化量の間の関係性を学習した学習モデルに基づいて、前記設定パラメータの前記新設定値を決定する請求項１に記載の設定調整装置。     The new setting determination unit
    An arbitrary load value of the plant, the target value and the measured value or the deviation under the arbitrary load value, the set value of the set parameter, and the set value obtained by executing the feedback control by the controller. Based on the learning model that learned the relationship between the operation amount according to the deviation under the above and the change amount of the measured value after operating the operation end with the operation amount, the setting parameter The setting adjustment device according to claim 1, wherein the new setting value is determined.
  3. 　前記学習モデルは、
    　前記負荷値が第１値である場合の前記関係性を学習した第１学習モデルと、
    　前記負荷値が第２値である場合の前記関係性を学習した第２学習モデルと、を含み、
    　前記新設定決定部は、
    　前記第１学習モデルおよび前記第２学習モデルでそれぞれ算出された前記新設定値である第１新設定値および第２新設定値を取得する取得部と、
    　前記第１値および前記第１新設定値と前記第２値および前記第２新設定値とに基づいた補間を行うことで、前記第１値および前記第２値とは異なる値を有する前記負荷値に応じた前記新設定値を算出する補間部と、
    　前記現負荷取得部によって取得された前記現負荷値が前記第１値および前記第２値とは異なる値を有する場合には、前記補間部によって算出された前記新設定値を出力する補間値出力部と、を有する請求項２に記載の設定調整装置。     The learning model is
    The first learning model that learned the relationship when the load value is the first value, and
    Includes a second learning model that trains the relationship when the load value is the second value.
    The new setting determination unit
    An acquisition unit that acquires the first new setting value and the second new setting value, which are the new setting values calculated by the first learning model and the second learning model, respectively.
    By performing interpolation based on the first value, the first new set value, the second value, and the second new set value, the load having a value different from the first value and the second value. An interpolation unit that calculates the new set value according to the value, and
    When the current load value acquired by the current load acquisition unit has a value different from the first value and the second value, the interpolation value output that outputs the new set value calculated by the interpolation unit. The setting adjustment device according to claim 2, further comprising a unit.
  4. 　前記学習モデルを、さらに備える請求項２または３に記載の設定調整装置。 The setting adjustment device according to claim 2 or 3, further comprising the learning model.
  5. 　前記設定パラメータの調整の目標を定める制御強度を取得するよう構成された制御強度取得部をさらに備え、
    　前記関係性は、前記制御強度をさらに含む請求項２～４のいずれか１項に記載の設定調整装置。     Further, a control strength acquisition unit configured to acquire the control strength for setting the adjustment target of the setting parameter is provided.
    The setting adjustment device according to any one of claims 2 to 4, wherein the relationship further includes the control strength.
  6. 　前記現負荷値、前記計測値、前記目標値、前記偏差、前記操作量、前記制御強度、前記現設定値、前記新設定値、および前記制御強度に基づいて定められる前記調整の目標に対する評価を示す評価指標値を含む複数の数値情報のうちの少なくとも１つの前記数値情報の最新値または時間推移と、前記計測値の分散指標値および前記操作量の分散指標値の関係を示すグラフと、前記設定パラメータの調整の実行状況の情報と、のうちの少なくとも１つを表示装置に出力するよう構成された出力部をさらに備える請求項５に記載の設定調整装置。 Evaluation of the current load value, the measured value, the target value, the deviation, the manipulated variable, the control strength, the current set value, the new set value, and the adjustment target determined based on the control strength. A graph showing the relationship between the latest value or time transition of at least one of the numerical information including the evaluation index value to be shown, the variance index value of the measured value, and the variance index value of the manipulated variable, and the above. The setting adjustment device according to claim 5, further comprising information on an execution status of adjustment of setting parameters and an output unit configured to output at least one of them to a display device.
  7. 　前記出力部は、前記新設定決定部または前記コントローラの少なくとも一方を表す第１図形と、前記数値情報の前記第１図形との入出力関係を表す第２図形と、をさらに出力するよう構成されており、
    　前記数値情報は前記第１図形および前記第２図形に関連付けられた状態で前記表示装置に表示されるように、前記数値情報、前記第１図形および前記第２図形を出力する請求項６に記載の設定調整装置。     The output unit is configured to further output a first graphic representing at least one of the new setting determination unit or the controller, and a second graphic representing the input / output relationship of the numerical information with the first graphic. And
    The sixth aspect of claim 6 which outputs the numerical information, the first graphic, and the second graphic so that the numerical information is displayed on the display device in a state associated with the first graphic and the second graphic. Setting adjustment device.
  8. 　前記コントローラは、Ｐ制御、Ｉ制御、Ｄ制御の少なくとも１つを実行するよう構成されたコントローラであり、
    　前記設定パラメータは、前記Ｐ制御のゲイン、前記Ｉ制御のゲイン、前記Ｄ制御のゲインの少なくとも１つを規定するパラメータを含む請求項１～７のいずれか１項に記載の設定調整装置。     The controller is a controller configured to execute at least one of P control, I control, and D control.
    The setting adjustment device according to any one of claims 1 to 7, wherein the setting parameter includes a parameter defining at least one of the P control gain, the I control gain, and the D control gain.
  9. 　ボイラを有するプラントにおけるプロセス量をフィードバック制御するコントローラに設定される設定パラメータの設定調整方法であって、
    　前記プラントの現負荷値を取得する現負荷取得ステップと、
    　前記設定パラメータの現設定値を取得する現設定取得ステップと、
    　前記現負荷値が取得された際の前記プロセス量の計測値と目標値との偏差、および前記現設定値の下で前記偏差に応じて前記コントローラから操作端へ出力された操作量を取得する入出力取得ステップと、
    　取得された前記現負荷値、前記偏差、前記現設定値、および前記操作量に基づいて、前記設定パラメータの新設定値を決定する新設定決定ステップと、
    　決定された前記新設定値を前記コントローラに送信する送信ステップと、を備える設定調整方法。     It is a setting adjustment method of the setting parameter set in the controller that feedback-controls the process amount in the plant having a boiler.
    The current load acquisition step for acquiring the current load value of the plant, and
    The current setting acquisition step for acquiring the current setting value of the setting parameter, and
    The deviation between the measured value of the process amount and the target value when the current load value is acquired, and the operation amount output from the controller to the operation end according to the deviation under the current set value are acquired. Input / output acquisition step and
    A new setting determination step for determining a new setting value of the setting parameter based on the acquired current load value, the deviation, the current set value, and the manipulated variable.
    A setting adjustment method comprising a transmission step of transmitting the determined new setting value to the controller.
  10. 　ボイラを有するプラントにおけるプロセス量をフィードバック制御するコントローラに設定される設定パラメータの設定調整プログラムであって、
    　コンピュータに、
    　前記プラントの現負荷値を取得する現負荷取得部と、
    　前記設定パラメータの現設定値を取得する現設定取得部と、
    　前記現負荷値が取得された際の前記プロセス量の計測値と目標値との偏差、および前記現設定値の下で前記偏差に応じて前記コントローラから操作端へ出力された操作量を取得する入出力取得部と、
    　取得された前記現負荷値、前記偏差、前記現設定値、および前記操作量に基づいて、前記設定パラメータの新設定値を決定する新設定決定部と、
    　決定された前記新設定値を前記コントローラに送信する送信部と、を実現させるプログラムである設定調整プログラム。     It is a setting adjustment program of setting parameters set in the controller that feedback-controls the process amount in the plant with a boiler.
    On the computer
    The current load acquisition unit that acquires the current load value of the plant, and
    The current setting acquisition unit that acquires the current setting value of the setting parameter, and
    The deviation between the measured value of the process amount and the target value when the current load value is acquired, and the operation amount output from the controller to the operation end according to the deviation under the current set value are acquired. Input / output acquisition unit and
    A new setting determination unit that determines a new setting value of the setting parameter based on the acquired current load value, the deviation, the current setting value, and the operation amount.
    A setting adjustment program that is a program that realizes a transmission unit that transmits the determined new setting value to the controller.
PCT/JP2020/038993 2019-10-17 2020-10-15 Controller configuration adjustment device, configuration adjustment method, and program WO2021075515A1 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019189921A JP7475125B2 (en) 2019-10-17 2019-10-17 Controller setting adjustment device, setting adjustment method, and program
JP2019-189921 2019-10-17

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2021075515A1 true WO2021075515A1 (en) 2021-04-22

Family

ID=75486365

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2020/038993 WO2021075515A1 (en) 2019-10-17 2020-10-15 Controller configuration adjustment device, configuration adjustment method, and program

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP7475125B2 (en)
WO (1) WO2021075515A1 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111744969B (en) * 2020-06-02 2022-04-19 北京科技大学设计研究院有限公司 Zero-adjusting method capable of setting zero-adjusting pressure deviation
JPWO2022215657A1 (en) 2021-04-05 2022-10-13

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS59188701A (en) * 1983-04-08 1984-10-26 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Boiler master controlling device
JPH028905A (en) * 1988-06-28 1990-01-12 Toshiba Corp Combustion controller
JPH0251702A (en) * 1988-08-16 1990-02-21 Toshiba Corp Optimization controller
JPH03179502A (en) * 1989-12-08 1991-08-05 Hitachi Ltd Adaptive control method
JP6400511B2 (en) * 2015-03-16 2018-10-03 株式会社日立製作所 Data processing apparatus and plant for plant control

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2744132B1 (en) 1996-01-31 1998-04-24 Rhone Poulenc Chimie BASIC SYSTEM OF A NON-IONIC SURFACTANT AND AN ALKALINE METAL SILICATE, IN THE FORM OF A DISPERSION OR PELLETS AND ITS USE IN DETERGENCE

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS59188701A (en) * 1983-04-08 1984-10-26 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Boiler master controlling device
JPH028905A (en) * 1988-06-28 1990-01-12 Toshiba Corp Combustion controller
JPH0251702A (en) * 1988-08-16 1990-02-21 Toshiba Corp Optimization controller
JPH03179502A (en) * 1989-12-08 1991-08-05 Hitachi Ltd Adaptive control method
JP6400511B2 (en) * 2015-03-16 2018-10-03 株式会社日立製作所 Data processing apparatus and plant for plant control

Also Published As

Publication number Publication date
JP2021064310A (en) 2021-04-22
JP7475125B2 (en) 2024-04-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2021075515A1 (en) Controller configuration adjustment device, configuration adjustment method, and program
CN106575104B (en) Model predictive control using wireless process signals
JP4786072B2 (en) Multi-input / multi-output logic device and method for controlling a process using the multi-input / multi-output logic device
JP6409803B2 (en) Simulation device, simulation method, control program, and recording medium
CN103485897B (en) Turbine control based on model and emulation
JP2013096418A (en) Integrated optimization and control of engine and postprocessing system
US20220052633A1 (en) Torque Control Based on Rotor Resistance Modeling in Induction Motors
CN106884724B (en) Probabilistic control modeling in gas turbine tuning of power output-emission parameters
US20070135938A1 (en) Methods and systems for predictive modeling using a committee of models
CN106884725B (en) Probabilistic control of power output-emission parameters in gas turbine regulation
CN106907246B (en) Probabilistic control of power output-emission parameters in gas turbine regulation
CN114280927B (en) Fuzzy neural network PID fireflood intelligent ignition control method
CN106884726B (en) System and method for regulation and control of a gas turbine
CN106884727B (en) Probabilistic control of power output-emission parameters in gas turbine regulation
JP4272234B2 (en) Method and apparatus for estimating gas concentration in coal fired boiler
US9771877B2 (en) Power output and fuel flow based probabilistic control in part load gas turbine tuning, related control systems, computer program products and methods
JP2016098818A (en) Degraded gas turbine tuning and control systems, computer program products and related methods
Wetter et al. Verification of control sequences within OpenBuildingControl
EP2753991B1 (en) Arrangement and method for system identification of an industrial plant or process
US9599025B2 (en) Application of probabilistic control in gas turbine tuning for power output-exhaust energy parameters, related control systems, computer program products and methods
US9599026B2 (en) Application of probabilistic control in gas turbine tuning for exhaust energy-power output parameters, related control systems, computer program products and methods
US9771875B2 (en) Application of probabilistic control in gas turbine tuning, related control systems, computer program products and methods
US20160305344A1 (en) Application of probabilistic control in gas turbine tuning for fuel flow-exhaust energy parameters, related control systems, computer program products and methods
JP2021057032A (en) Designing of process controller with process approximation and lambda adjustment
CN106050434B (en) Computing system, computer readable medium, and method for tuning of a gas turbine

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 20876088

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 20876088

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1