(57)【要約】【課題】制御対象の出力である被制御量が複数ある多目的制御問題において、制御調整者の経験や試行錯誤による調整作業の労力を低減し、制御対象の特性変化にも適合する。【解決手段】制御対象の動的モデルを使い、未来の制御対象の出力である被制御量を予測し、それらの予測値がそれぞれの目標値に近づくように操作量を決定する予測制御方法である。複数の被制御量に対する目標値である希求水準の入力を受け入れて希求水準を設定し、希求水準に近い最適解を算出し、最適解を表示し、最適解が所定の基準を満たしていない場合に希求水準を変更する入力を受け入れて希求水準の設定を変更し、上記ステップを繰り返し、最適解が所定の基準を満たしている場合における最適解となる操作量を決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象の動的モデルを使い、現時刻より未来の前記制御対象の出力である複数の被制御量を予測し、それらの予測値がそれぞれの目標値に近づくように前記制御対象の入力である操作量を決定する予測制御方法において、
前記複数の被制御量に対する目標値である希求水準の入力を受け入れて希求水準を設定する希求水準設定ステップと、
前記希求水準設定ステップで設定された希求水準に近い最適解を算出する最適化計算ステップと、
前記最適化計算ステップで算出された最適解を表示する最適解表示ステップと、
前記最適解表示ステップで表示される最適解が所定の基準を満たすかどうか判定する判定ステップと、
前記判定ステップで最適解が所定の基準を満たしていない場合に前記希求水準設定ステップで設定された希求水準の少なくとも一部を変更する入力を受け入れて希求水準の設定を変更する希求水準変更設定ステップと、
その希求水準変更設定ステップの後に、前記最適化計算ステップ、前記最適解表示ステップおよび前記判定ステップを繰り返す反復ステップと、
前記判定ステップで最適解が所定の基準を満たしている場合における最適解となる前記操作量を決定するステップと、
を有することを特徴とする予測制御方法。
【請求項２】
前記最適化計算ステップは、希求水準を用いた対話型多目的計画法の一つである満足化トレードオフ法を用いること、を特徴とする請求項１に記載の予測制御方法。
【請求項３】
前記最適化計算ステップは、遺伝的アルゴリズムを用いること、を特徴とする請求項１または請求項２に記載の予測制御方法。
【請求項４】
前記動的モデルは、リカレント型ニューラルネットワークを用いること、を特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の予測制御方法。
【請求項５】
前記制御対象は蒸気タービンであって、前記被制御量は前記蒸気タービンの起動時間と前記蒸気タービンのロータに発生する熱応力であり、前記操作量は前記蒸気タービンの速度および負荷の変化率であること、を特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか一項に記載の予測制御方法。
【請求項６】
制御対象の動的モデルを使い、現時刻より未来の前記制御対象の出力である複数の被制御量を予測し、それらの予測値がそれぞれの目標値に近づくように前記制御対象の入力である操作量を決定する予測制御システムにおいて、
前記複数の被制御量に対する目標値である希求水準の入力を受け入れて希求水準を設定する希求水準設定手段と、
前記希求水準設定手段が設定した希求水準に近い最適解を算出する最適化計算手段と、
前記最適化計算手段が算出した最適解を表示する最適解表示手段と、
前記最適解表示手段で表示される最適解が所定の基準を満たすかどうか判定する判定手段と、
前記判定手段で最適解が所定の基準を満たしていない場合に前記希求水準設定手段が設定した希求水準の少なくとも一部を変更する入力を受け入れて希求水準の設定を変更する希求水準変更設定手段と、
前記希求水準変更設定手段が前記希求水準の設定を変更した後に、前記最適化計算手段による計算、前記最適解表示手段による表示、および前記判定手段による判定を繰り返す手段と、
前記判定手段で最適解が所定の基準を満たしている場合における最適解となる前記操作量を決定する手段と、
を有することを特徴とする予測制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御対象の動的モデルを使った予測制御方法および予測制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
蒸気タービンの起動制御などに用いられる予測制御は、制御対象の動的モデルを使い、現時刻より未来の制御対象の出力である被制御量を予測し、その予測値ができる限り目標値に近づくように制御対象の入力である操作量を決定するという考え方を基本としてアルゴリズムが組まれている（特許文献１および特許文献２参照）。
【０００３】
最初に、説明を容易にするため、１入力１出力の制御対象について説明する。図３は予測制御の概念動作図であり、現時刻ｔから設定値ｓへ設定値を変更した場合を例にとって示している。まず、現時刻ｔにおいて出力ｙ（ｔ）を測定し、ｙ（ｔ）を始点として、各時刻（ｔ＋ｊ）での設定値ｓ（ｔ＋ｊ）に徐々に近づく目標値の軌道である参照軌道ｒ（ｔ＋ｊ）を計算する。出力の予測値を一致させようとする目標値は、各時刻（ｔ＋ｊ）での設定値ｓ（ｔ＋ｊ）をそのまま与えることも可能であるが、参照軌道は、出力を一気に設定値にもっていこうとするのではなく、ある滑らかな軌道に沿って最終的に設定値に到達させることで制御系のロバスト性を確保する考えから導入されている。
【０００４】
次に、制御対象の動的モデルを使って、未来の出力の予測値ｙＰ（ｔ＋ｊ）を求め、現時刻ｔのＬステップ先からＰステップにわたる区間［ｔ＋Ｌ，ｔ＋Ｌ＋Ｐ−１］において、現時刻ｔ以降Ｍステップ間の入力ｕ（ｔ），ｕ（ｔ＋１），・・・，ｕ（ｔ＋Ｍ−１）を操作量として、予測値ができる限り参照軌道（目標値）に近づく最適解を計算する。
【０００５】
この最適解を計算するための評価関数には、様々な関数形式が考案されているが、予測値と参照軌道（目標値）の近さを表す指標として、ユークリッドノルムの二乗がよく用いられる。すなわち、区間［ｔ＋Ｌ，ｔ＋Ｌ＋Ｐ−１］において予測値が参照軌道（目標値）にできる限り近づくように、現時刻ｔ以降Ｍステップ間の入力を決める問題は、式（１）で定義される評価関数Ｊを最小にする入力ｕ（ｔ），ｕ（ｔ＋１），・・・，ｕ（ｔ＋Ｍ−１）を求める最適化問題として定式化される。
【数１】
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【０００６】
この最適化問題を計算して得られた入力のうち、現時刻ｔに対応するｕ（ｔ）のみを次のサンプリング時刻（ｔ＋１）まで実際に制御対象に加え続け、時刻（ｔ＋１）において出力ｙ（ｔ＋１）を再び測定する。その値は動的モデルの不完全さや外乱のため、時刻ｔで予測した値ｙＰ（ｔ＋１）と往々にしてずれている。そこで、時刻（ｔ＋１）を現時刻とみなし、上記と同様に、未来の出力の予測値ができる限り参照軌道（目標値）に近づくような入力を決定し、次のサンプリング時刻までその入力を制御対象に加える。以下、この手順を繰り返す。
【０００７】
ここで、出力を予測する区間［ｔ＋Ｌ，ｔ＋Ｌ＋Ｐ−１］を予測区間、予測値と参照軌道を一致させようとする区間［ｔ＋Ｌ，ｔ＋Ｌ＋Ｐ−１］を一致区間、入力の決定区間Ｍを制御区間とする。
【０００８】
これまで、１入力１出力の制御対象について説明してきたが、多入力多出力の制御対象についても同様のアルゴリズムが適用されている。ここでは、特に、多出力の制御対象である多目的制御問題への適用を考える。なお、入力は１入力でも多入力でもかまわない。
【０００９】
以下に、多入力多出力の制御対象について、図４の従来技術による予測制御の概念構成図を参照して説明する。図４において、１は予測制御システム、２は制御対象である。予測制御の処理は以下の手順で行なわれる。
【００１０】
ここで、記号は、ｍ入力ｎ出力の制御対象として、
Ｕ＝［ｕ１，ｕ２，・・・，ｕｍ］Ｔ は入力ベクトル、
Ｙ＝［ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｎ］Ｔ は出力ベクトル、
ＹＰ＝［ｙＰ１，ｙＰ２，・・・，ｙＰｎ］Ｔ は出力に対する予測値ベクトル、
Ｓ＝［ｓ１，ｓ２，・・・，ｓｎ］Ｔ は出力に対する設定値ベクトル、
Ｒ＝［ｒ１，ｒ２，・・・，ｒｎ］Ｔ は出力に対する参照軌道（目標値）ベクトル、
Ｑは出力に対する重み行列であり、ｎ行ｎ列の対角行列である。
【００１１】
（ステップＳ２１）
現時刻ｔにおいて、制御対象２の出力Ｙ（ｔ）を測定する。
【００１２】
（ステップＳ２２）
各時刻（ｔ＋ｊ）での設定値Ｓ（ｔ＋ｊ）を設定する。
【００１３】
（ステップＳ２３）
予測制御システム１の演算装置を用いて、Ｙ（ｔ）を始点として、各時刻（ｔ＋ｊ）での設定値Ｓ（ｔ＋ｊ）に徐々に近づく参照軌道（目標値）Ｒ（ｔ＋ｊ）を計算する。
【００１４】
（ステップＳ２４）
予測制御システム１の演算装置を用いて、制御対象２の動的モデルを使って、未来の出力の予測値ＹＰ（ｔ＋ｊ）を求め、現時刻ｔのＬステップ先からＰステップにわたる区間［ｔ＋Ｌ，ｔ＋Ｌ＋Ｐ−１］において、現時刻ｔ以降Ｍステップ間の入力Ｕ（ｔ），Ｕ（ｔ＋１），・・・，Ｕ（ｔ＋Ｍ−１）を操作量として、予測値ができる限り参照軌道（目標値）に近づくように、式（２）で定義される評価関数Ｊを最小にする最適解を計算し、最適操作量を決定する。
【数２】
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【００１５】
（ステップＳ２５）
現時刻ｔに対応する最適操作量Ｕ（ｔ）のみを制御対象２へ入力し、次のサンプリング時刻（ｔ＋１）まで実際に制御対象２に加え続ける。
【００１６】
（ステップＳ２６）
所定の制御終了条件を満たしているか否かの判定をする。もし、制御終了条件を満たしていれば制御終了する。満たしていなければステップＳ２７へ進む。
【００１７】
（ステップＳ２７）
次のサンプリング時刻（ｔ＋１）を現時刻とし、ステップＳ２１へ戻る。
【００１８】
式（２）の重み行列Ｑは、複数の出力である被制御量に対して、より重要な制御の方に高い重みを割り当てることで調整する制御パラメータである。一般に被制御量が複数ある多目的制御問題では、それぞれの制御がお互いに複雑なトレードオフ関係をもつことが多い。そのため、制御の目的に応じた所定の制御性能を得るのに制御調整者の経験や試行錯誤によって重み行列Ｑを調整する必要があり、制御パラメータの調整に多大な労力がかかる欠点がある。また、制御対象の特性が経年劣化や部品交換などにより変化した場合には、その都度、制御調整者の経験や試行錯誤によって重み行列Ｑを調整する必要があり、特性変化に容易に適合できない欠点もある。
【特許文献１】特開２０００−５６８０５号公報
【特許文献２】特開２００２−１５７００３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
制御対象の出力である被制御量が複数ある多目的制御問題において、制御の全ての目的を式（２）のような加重和の評価関数で表現することは困難である。たとえば、ある出力の制御に高い重みを割り当てることと、それに高い優先順位を割り当てることとは実は同じではない。重みの割り当ては、目的を「出力ｙ１をその設定値に維持することもできる場合にのみ、出力ｙ２をその設定値の近くに維持せよ」と記述することとは異なる。また、多目的制御問題では、それぞれの制御がお互いに複雑なトレードオフ関係をもつことが多いため、制御の全ての目的を同時に満たすことが不可能であるような状況も考えられる。
【００２０】
上述したように、従来技術では制御の目的に応じた所定の制御性能を得るのに制御調整者の経験や試行錯誤によって各制御に対する重みを調整する必要があり、制御パラメータの調整に多大な労力がかかる欠点がある。また、制御対象の特性が経年劣化や部品交換などにより変化した場合には、その都度、制御調整者の経験や試行錯誤によって各制御に対する重みを調整する必要があり、特性変化に容易に適合できない欠点もある。
【００２１】
本発明は上述の点に鑑み、制御対象の動的モデルを使い、現時刻より未来の制御対象の出力である被制御量の値を予測し、その予測値ができる限り目標値に近づくように制御対象の入力である操作量を決定する予測制御で、制御対象の出力である被制御量が複数ある多目的制御問題において、制御調整者の経験や試行錯誤による調整作業による労力を低減し、かつ制御対象の特性変化にも容易に適合することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
上記目的を達成するために、本発明に係る予測制御方法は、制御対象の動的モデルを使い、現時刻より未来の前記制御対象の出力である複数の被制御量を予測し、それらの予測値がそれぞれの目標値に近づくように前記制御対象の入力である操作量を決定する予測制御方法において、前記複数の被制御量に対する目標値である希求水準の入力を受け入れて希求水準を設定する希求水準設定ステップと、前記希求水準設定ステップで設定された希求水準に近い最適解を算出する最適化計算ステップと、前記最適化計算ステップで算出された最適解を表示する最適解表示ステップと、前記最適解表示ステップで表示される最適解が所定の基準を満たすかどうか判定する判定ステップと、前記判定ステップで最適解が所定の基準を満たしていない場合に前記希求水準設定ステップで設定された希求水準の少なくとも一部を変更する入力を受け入れて希求水準の設定を変更する希求水準変更設定ステップと、その希求水準変更設定ステップの後に、前記最適化計算ステップ、前記最適解表示ステップおよび前記判定ステップを繰り返す反復ステップと、前記判定ステップで最適解が所定の基準を満たしている場合における最適解となる前記操作量を決定するステップと、を有することを特徴とする。
【００２３】
また、本発明に係る予測制御システムは、制御対象の動的モデルを使い、現時刻より未来の前記制御対象の出力である複数の被制御量を予測し、それらの予測値がそれぞれの目標値に近づくように前記制御対象の入力である操作量を決定する予測制御システムにおいて、前記複数の被制御量に対する目標値である希求水準の入力を受け入れて希求水準を設定する希求水準設定手段と、前記希求水準設定手段が設定した希求水準に近い最適解を算出する最適化計算手段と、前記最適化計算手段が算出した最適解を表示する最適解表示手段と、前記最適解表示手段で表示される最適解が所定の基準を満たすかどうか判定する判定手段と、前記判定手段で最適解が所定の基準を満たしていない場合に前記希求水準設定手段が設定した希求水準の少なくとも一部を変更する入力を受け入れて希求水準の設定を変更する希求水準変更設定手段と、前記希求水準変更設定手段が前記希求水準の設定を変更した後に、前記最適化計算手段による計算、前記最適解表示手段による表示、および前記判定手段による判定を繰り返す手段と、前記判定手段で最適解が所定の基準を満たしている場合における最適解となる前記操作量を決定する手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、制御対象の動的モデルを使い、現時刻より未来の制御対象の出力である被制御量の値を予測し、その予測値ができる限り目標値に近づくように制御対象の入力である操作量を決定する予測制御で、制御対象の出力である被制御量が複数ある多目的制御問題において、制御調整者の経験や試行錯誤による調整作業による労力を低減し、かつ制御対象の特性変化にも容易に適合することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の一実施形態について、図１および図２を参照して説明する。
【００２６】
図１は本実施形態による予測制御の概念構成図である。図１において、１は予測制御システム、２は制御対象である。予測制御システム１は、予測制御計算部３とヒューマンインターフェース部４とを備えている。予測制御の処理は以下の手順で行なわれる。
【００２７】
ここで、記号は、ｍ入力ｎ出力の制御対象として、
Ｕ＝［ｕ１，ｕ２，・・・，ｕｍ］Ｔ は入力ベクトル、
Ｙ＝［ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｎ］Ｔ は出力ベクトル、
ＹＰ＝［ｙＰ１，ｙＰ２，・・・，ｙＰｎ］Ｔ は出力に対する予測値ベクトル、
Ａ＝［ａ１，ａ２，・・・，ａｎ］Ｔ は出力に対する希求水準ベクトル、
Ｒ＝［ｒ１，ｒ２，・・・，ｒｎ］Ｔ は出力に対する参照軌道（目標値）ベクトルである。
【００２８】
（ステップＳ１１）
現時刻ｔにおいて、制御対象２の出力Ｙ（ｔ）を測定する。
【００２９】
（ステップＳ１２）
制御対象２のオペレータ５は、ヒューマンインターフェース部４を通じて、制御対象２の各出力に対する希求値である各時刻（ｔ＋ｊ）での希求水準Ａ（ｔ＋ｊ）を設定する。設定された希求水準はヒューマンインターフェース部４から予測制御計算部３へ出力される。
【００３０】
（ステップＳ１３）
予測制御計算部３の演算装置を用いて、Ｙ（ｔ）を始点として、各時刻（ｔ＋ｊ）での希求水準Ａ（ｔ＋ｊ）に徐々に近づく参照軌道（目標値）Ｒ（ｔ＋ｊ）を計算する。なお、参照軌道（目標値）Ｒ（ｔ＋ｊ）は、希求水準Ａ（ｔ＋ｊ）と同じとすることも可能であるので、ここでは、Ｒ（ｔ＋ｊ）＝Ａ（ｔ＋ｊ）とする。
【００３１】
（ステップＳ１４）
予測制御計算部３の演算装置を用いて、制御対象２の動的モデルを使って、未来の出力の予測値ＹＰ（ｔ＋ｊ）を求め、現時刻ｔのＬステップ先からＰステップにわたる区間［ｔ＋Ｌ，ｔ＋Ｌ＋Ｐ−１］において、現時刻ｔ以降Ｍステップ間の入力Ｕ（ｔ），Ｕ（ｔ＋１），・・・，Ｕ（ｔ＋Ｍ−１）を操作量として、予測値ができる限り希求水準に近づく最適解を計算する。得られた最適解は、予測制御計算部３からヒューマンインターフェース部４へ出力し、オペレータ５へ提示される。
【００３２】
（ステップＳ１５）
オペレータ５は、ヒューマンインターフェース部４を通じて、この提示された最適解に満足するか否かの判定をする。もし、オペレータ５が満足しなければ、オペレータ５は希求水準を修正し、満足するまでステップＳ１２からステップＳ１５の操作が繰り返される。もし、オペレータ５が満足すれば、その時点の最適解の操作量を最適操作量として決定する。そして、決定された操作量は予測制御計算部３へ出力される
（ステップＳ１６）
現時刻ｔに対応する最適操作量Ｕ（ｔ）のみを制御対象２へ入力し、次のサンプリング時刻（ｔ＋１）まで実際に制御対象２に加え続ける。
【００３３】
（ステップＳ１７）
所定の制御終了条件を満たしているか否かの判定をする。もし、制御終了条件を満たしていれば制御終了する。満たしていなければステップＳ１８へ進む。
【００３４】
（ステップＳ１８）
次のサンプリング時刻（ｔ＋１）を現時刻とし、ステップＳ１１へ戻る。
【００３５】
上記説明の中の多目的制御問題を定式化する方法の具体例として、希求水準を用いた対話型多目的計画法の一つである満足化トレードオフ法を用いることができる。満足化トレードオフ法を用いると、図１のステップＳ１４において、現時刻ｔのＬステップ先からＰステップにわたる区間［ｔ＋Ｌ，ｔ＋Ｌ＋Ｐ−１］において、予測値ができる限り希求水準に近づく最適解を求める問題は、式（３）で定義される評価関数Ｊを最小にする入力Ｕ（ｔ），Ｕ（ｔ＋１），・・・，Ｕ（ｔ＋Ｍ−１）を求める最適化問題として定式化される。
【数３】
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【００３６】
ここで、αは微小な正の値（たとえば１０−６程度）、ｗｉｋは重みであり、式（４）により自動的に求められる。
【数４】
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【００３７】
ここで，ａｉｋは出力に対する希求水準（ｋは試行回数），ｙｉ＊は出力に対する理想点であり，一般に次の式で与えられる。
【数５】
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【００３８】
ただし、Ｘは実行可能解である。
【００３９】
上記説明の中の式（３）の評価関数を用いた最適化問題を解く手法の具体的例として、遺伝的アルゴリズム（GA: Genetic Algorithm）を用いて式（３）の評価関数を最小にする最適操作量を計算することができる。遺伝的アルゴリズムは、制御対象の動的モデルに非線形性がある場合や、制御対象の操作量が離散変数と連続変数をもつ問題でも安定的に大域的な最適解が探索できる可能性が高いアルゴリズムである。
【００４０】
上記説明の中の動的モデルの具体例として、リカレント型ニューラルネットワークを用いて未来の出力の予測値を計算することができる。リカレント型ニューラルネットワークは、ニューロン間の結合にフィードバック機構を有したものである。通常、階層型ニューラルネットワークの出力層の出力を入力層にフィードバック入力される。このフィードバック機構のため、時刻ｔの学習結果は、時刻（ｔ＋１）の学習の入力として用いられるため、時系列データの学習に向いているといわれている。
【００４１】
つぎに、上述の予測制御の制御対象の出力である被制御量が二つある２目的制御問題の場合について、図２を参照して説明する。オペレータは制御対象の各出力に対する希求値である希求水準（たとえば、図２中の白丸印○で示す第１の希求水準）を設定すると、理想点（図２中の星印＊）と希求水準を結ぶ線と、パレートフロンティア（最適解のトレードオフ集合）との交点にある最適解（図２中の黒丸印●で示す第１の最適解）を得ることができる。もし、オペレータが第１の最適解に満足しなければ、制御目的間のトレードオフ分析を通じて、希求水準の設定を変更する。すなわち、たとえば、図２中の第２の希求水準（白丸印○で示す）に変更する。これにより、第２の最適解（黒丸印●で示す）が得られる。
【００４２】
なお、前述のトレードオフ分析は、得られた最適解上で各制御目的に対する感度（接平面）を求めることで、自動的にパレートフロンティアの近傍に希求水準を設定できる。実際の制御問題ではパレートフロンティアは未知であり、また、制御目的が増えると簡単に図示できなくなる。この方法は、そのような複雑な問題でも、オペレータの意図する解を少ない試行回数で得ることができる。
【００４３】
以上説明した実施形態によれば、制御対象の動的モデルを使い、現時刻より未来の制御対象の出力である被制御量の値を予測し、その予測値ができる限り目標値に近づくように制御対象の入力である操作量を決定する予測制御で、制御対象の出力である被制御量が複数ある多目的制御問題において、オペレータの希求水準に基づいて、オペレータと予測制御システムとの対話的操作により、オペレータが満足する最適操作量を決定できる。
【００４４】
これにより、オペレータが制御の目的に応じて希求水準を設定することで所定の制御性能を得ることができるので、予め所定の制御性能を得るのに制御調整者の経験や試行錯誤によって各制御に対する重みを調整する必要がない。また、制御対象の特性が経年劣化や部品交換などにより変化した場合でも、その都度、制御調整者の経験や試行錯誤によって各制御に対する重みを調整する必要がない。したがって、制御調整者の経験や試行錯誤による調整作業による労力を低減し、かつ制御対象の特性変化にも容易に適合することが可能になる。
【００４５】
さらに、多目的制御問題を定式化する方法として、希求水準を用いた対話型多目的計画法の一つである満足化トレードオフ法を用いて、最適操作量を求めることができる。これにより、オペレータが制御の目的に応じて希求水準を設定することで所定の制御性能を得ることができるので、予め所定の制御性能を得るのに制御調整者の経験や試行錯誤によって各制御に対する重みを調整する必要がない。また、制御対象の特性が経年劣化や部品交換などにより変化した場合でも、その都度、制御調整者の経験や試行錯誤によって各制御に対する重みを調整する必要がない。したがって、制御調整者の経験や試行錯誤による調整作業による労力を低減し、かつ制御対象の特性変化にも容易に適合することが可能になる。
【００４６】
さらに、最適化問題を解く方法として、遺伝的アルゴリズムを用いることができる。これにより、オペレータが制御の目的に応じて希求水準を設定することで所定の制御性能を得ることができるので、予め所定の制御性能を得るのに制御調整者の経験や試行錯誤によって各制御に対する重みを調整する必要がない。また、制御対象の特性が経年劣化や部品交換などにより変化した場合でも、その都度、制御調整者の経験や試行錯誤によって各制御に対する重みを調整する必要がない。したがって、制御調整者の経験や試行錯誤による調整作業による労力を低減し、かつ制御対象の特性変化にも容易に適合することが可能になる。
【００４７】
さらに、動的モデルとして、リカレント型ニューラルネットワークを用いて未来の出力の予測値を計算することができる。これにより、内部構造が明確でない制御対象や、非線形性のある制御対象を同定した動的モデルを構築することができる。したがって、制御調整者の経験や試行錯誤による調整作業による労力を低減し、かつ制御対象の特性変化にも容易に適合することが可能になる。
【００４８】
以上説明した予測制御システムないし予測制御方法を適用する具体例として、蒸気タービンの起動制御に応用することができる。その場合、たとえば、制御対象を蒸気タービンとし、被制御量を蒸気タービンの起動時間と蒸気タービンのロータに発生する熱応力とし、操作量を蒸気タービンの速度および負荷の変化率とする。
【００４９】
すなわち、蒸気タービンの動的モデルを使い、現時刻より未来の蒸気タービンの出力である被制御量の蒸気タービンの起動時間と蒸気タービンのロータに発生する熱応力を予測し、その予測値ができる限り目標値に近づくように蒸気タービンの入力である操作量の蒸気タービンの速度および負荷の変化率を決定する多目的制御問題の予測制御において、この方法を適用することができる。この場合、たとえば、特定の蒸気タービンの１回の起動においては希求水準を固定する。また、他の例として、所定時間（たとえば３０分程度）ごとに希求水準の設定を変えてもよい。
【００５０】
この蒸気タービン起動制御によれば、オペレータが制御の目的に応じて希求水準を設定することで所定の制御性能を得ることができるので、予め所定の制御性能を得るのに制御調整者の経験や試行錯誤によって各制御に対する重みを調整する必要がない。また、制御対象の特性が経年劣化や部品交換などにより変化した場合でも、その都度、制御調整者の経験や試行錯誤によって各制御に対する重みを調整する必要がない。したがって、制御調整者の経験や試行錯誤による調整作業による労力を低減し、かつ制御対象の特性変化にも容易に適合することが可能になる。
【００５１】
以上説明した本発明の実施形態は単なる例示であって、本発明はこれに限定されるものではない。たとえば、満足化トレードオフ法、遺伝的アルゴリズム、リカレント型ニューラルネットワークの利用は単なる例示であって、これらの利用は必須ではない。また、予測制御システム・予測制御方法の適用対象は蒸気タービンの起動制御に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明に係る予測制御システムとその動作の一実施形態を示す概念構成図。
【図２】本発明に係る予測制御システムの図１の実施形態における２目的制御問題の解法を模式的に示す図であって、第１の制御目的を横軸とし、第２の制御目的を縦軸とするグラフ。
【図３】一般的予測制御の概念動作の例を示すグラフ。
【図４】従来の予測制御システムとその動作を示す概念構成図。
【符号の説明】
【００５３】
１  ・・・  予測制御システム
２  ・・・  制御対象
３  ・・・  予測制御計算部
４  ・・・  ヒューマンインターフェース部
５  ・・・  オペレータ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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