(57)【要約】【課題】  モデル予測制御において、予測演算時間を短縮しかつ安定制御を実行する。【解決手段】  最適操作量候補検索部３１により、最適操作量の候補を検索し、モデル予測部３３により、制御対象２０の動特性モデルを用いて制御量を予測し、評価部３５により、予測された前記制御量と目標値との偏差をとって評価し、最適操作量を決定する。最適操作量候補の検索に先立って、操作量検索範囲設定部４により制御対象の動特性モデルを用いて検索範囲を設定し、無駄な検索を行なわないようにする。また、今回の予測制御を開始するにあたって、前回の最適操作量を今回の最適操作量の候補として予測した制御量と目標制御量との偏差が所定範囲内にある場合、前回の最適操作量を今回の最適操作量と決定するようにすれば、さらに予測に要する時間を短縮することができる。【選択図】      図１
2006072733.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
前回の最適操作量を制御対象の動特性モデルに与えて予測した制御量に基づいて、最適操作量の候補を検索する範囲を設定する操作量検索範囲設定部と、
前記最適操作量の候補を検索する最適操作量候補検索部と、
前記最適操作量の候補を前記動特性モデルに与えて制御量を予測するモデル予測部と、
予測された前記制御量を目標制御量に対して評価する評価部とを備え、前記操作量検索範囲設定部により検索範囲を設定した後、前記最適操作量候補検索部により前記検索範囲内で最適操作量候補を検索することを特徴とするモデル予測制御装置。
【請求項２】
前回の最適操作量を制御対象の動特性モデルに与えて予測した制御量に基づいて、最適操作量の候補を検索する範囲を設定する操作量検索範囲設定ステップと、
前記最適操作量の候補を検索する最適操作量候補検索ステップと、
前記最適操作量の候補を前記動特性モデルに与えて制御量を予測するモデル予測ステップと、
予測された前記制御量を目標制御量に対して評価する評価ステップとを有し、前記操作量検索範囲設定ステップにより検索範囲を設定した後、前記最適操作量候補検索ステップにより前記検索範囲内で最適操作量候補を検索することを特徴とするモデル予測制御装置。
【請求項３】
前回の最適操作量を今回の最適操作量の候補とし、この最適操作量候補に基づいて予測された制御量が目標制御量に対して所定範囲内にある場合、前回の最適操作量を今回の最適操作量として今回の予測制御を終了するステップを有することを特徴とする請求項２に記載のモデル予測制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モデル予測制御に関し、特に、最適操作量の検索を高速に実行できるデル予測制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
モデル予測制御は、例えばプロセス制御の分野で従来から行なわれている。モデル予測制御は、制御対象の特性を記述した物理モデルである動特性モデルを用い、有限時間先までの制御量を予測し、制御性能を表わす評価式の値を最小化もしくは最大化するような最適操作量を決定するものである。実際の制御対象のモデルにより、未来の制御量の変化を予測できるので、制御量を目標である設定値に一致させる操作量を正確に求めることができる。近年では、高速応答を求められるシステムにも応用されつつある。
【０００３】
しかしながら、モデル予測制御における最適操作量の決定までには大量の計算が必要であり、コンピュータの演算性能が向上しているとはいえ、高速応答を要求するシステムあるいは多くの条件を満たす必要のある制御では、最適操作量を検索するのに時間がかかり、モデル予測制御の長所を生かせない場合もあった。そのため、最適操作量の検索あるいは演算時間の短縮が求められている。従来提案されている演算時間の高速化手法としては、制御量を変化の速いものと緩慢なものとにわけ、変化の速いものに対しては予測時刻の間引きを行なう手法がある（特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−３３０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来提案されているものは、変化の速い制御量と緩慢な制御量が混在するシステムを前提にしており、一般のシステムには適用できない。本発明の課題は、どのようなシステムにあっても適用でき、最適操作量の検索を高速化を可能にするとともに、安定した制御を行なえるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のモデル予測制御装置又はモデル予測制御方法は、上記課題を解決するために、特許請求の範囲に記載したとおり、前回の最適操作量を制御対象の動特性モデルに与えて予測した制御量に基づいて、最適操作量の候補を検索する範囲を設定し、この検索範囲内で最適操作量の候補を検索する。
【０００７】
さらに、本発明のモデル予測制御方法においては、前回の最適操作量を今回の最適操作量の候補として予測した制御量が目標制御量に対して所定範囲内にある場合、前回の最適操作量を今回の最適操作量として今回の予測制御を終了するようにできる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明のモデル予測制御装置およびモデル予測制御方法によれば、操作量を検索するに際して前回の最適操作量を動特性モデルに加えて予測した結果を基に検索範囲を設定したので、無駄な範囲を検索することがなく検索時間の短縮ができ、検索範囲は、制御対象に応じて理論的または経験的に決定されるので制御の安定を損なうことがない。
【０００９】
また、本発明のモデル予測制御方法において、前回の最適操作量により予測される制御量が所定範囲内にあるか否かで評価して最適操作量を決定する場合には、さらに検索時間を短縮することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
図１は、本発明の一実施形態のモデル予測制御を示す概略図で、１０は、モデル予測制御装置であり、２０は、制御対象である。モデル予測制御装置１０は、制御対象２０の制御量を目標制御量に一致するように制御するために、モデル予測により決定した最適操作量を制御入力として制御対象２０に与える。制御対象２０はどのようなものであってもよく、制御対象に入力する操作量、制御対象から得られる制御量にも制限はないが、ここでは、自動車のラジエータの冷却制御を例にとる。
【００１１】
モデル予測制御装置１０は、最適操作量決定部３と内部状態推定部５と記憶データベース７を備える。記憶データベース７には、モデル予測制御に必要なすべてのデータが記憶されている。例えば、所定時間過去から現在までの、制御対象に与えた最適操作量と、制御対象からセンサ等によって得られた制御量が記憶されている。内部状態推定部５は、記憶データベース７に記憶された制御量および最適操作量に基づいて、制御対象モデルを用いて制御対象の内部状態を推定する。最適操作量決定部３は、制御目標である目標量と、現在の制御量と、内部状態推定部５により推定された制御対象の内部状態を表わす信号とを入力として、制御対象モデルに基づいて最適操作量を決定する。
【００１２】
さらに詳細には、最適操作量決定部３は、最適操作量の候補となる操作量を検索する最適操作量候補検索部３１と、制御対象のモデルを用いて最適操作量候補に基づいて有限時間先までの制御量を予測するモデル予測部３３と、最適操作量候補による予測制御量と目標制御量との偏差を評価式により評価する評価部３５とからなる。その動作は、操作量候補検索部３１では、最適操作量候補を検索してモデル予測部３３に送る。モデル予測部３３では、内部状態推定部により補正されたモデルにより有限時間先の制御量を予測する。予測された制御量は評価部３５に送られ、所定の評価式により偏差の評価を行なう。評価値が最小値又は最大値に収束せず、最適操作量が決定しない場合には、操作量検索部３１に戻り、操作量をわずかに変化させて新たな操作量候補を設定し、モデル予測部３３に送る。さらに予測結果を評価部３５で評価する。これを繰り返して、評価部３５による評価値が収束して例えば最小値をとると、このときの操作量を最適操作量と決定して、記憶データベース７に記憶するとともに、制御対象２０に出力する。評価値が収束すると判断されるのは、例えば評価値が徐々に小さくなっている場合に、評価値逆に大きくなった場合で、このようなときには前回の評価値が最小値であり、これを与えた操作量を最適操作量と判断する。
【００１３】
本実施形態では、さらに検索範囲設定部４を設け、最適操作量候補の検索範囲を設定して制限できるようにした。すなわち従来、最適操作量候補を検索する場合、検索範囲に特に限定を設けることなく、上限から下限まで、例えばポンプ回転数であれば、最も低い回転数から最も高い回定数まで最適操作量候補の検索を行なっていた。本実施形態の検索範囲設定部４は、操作量候補検索部３１で最適操作量候補を検索する前に、前回の最適操作量を基に制御対象の動特性モデルを用いて制御量の動きを予測する。そして、その結果から最適操作量候補の検索の基準となる操作量を求め、その前後に検索範囲を設定する。検索範囲を決める基準からの幅は、理論的にあるいは経験的に予め決定しておくことが可能であり、検索範囲は基準が決まれば自動的に決定されるようにしてもよい。また、オペレータを介して調整するようにもできる。このようにすると、無駄な検索時間を節約することができ、モデル予測の結果により限定するので、制御の安定性を損なうこともない。なお、検索範囲設定部４は、最適操作量決定部３の外に配置したが、最適操作量決定部３の中に設けてもよく、配置個所が限定されるものではない。以下、検索範囲設定部４の動作を中心に、本発明の一実施形態の動作を説明する。
【００１４】
図２に、本発明の一実施形態の動作フローを示す。図２は、制御途中のフローであり、制御開始時のフローは、本発明に直接関係しないので示していない。例えば、自動車のラジエータの冷却制御では、制御量が温度であり、操作量としては、冷却ポンプの回転数、バルブ開度、冷却水を冷却するラジエータファンの駆動電圧等があり、その制御は、自動車のエンジン始動とともに開始する。その場合、所定の初期値が自動的に設定され、操作量も所定の値例えばポンプの回転数が２０回転、バルブ開度２０％等が与えられ、モデルを使用して制御量が予測されるとともに、比較するものがないので、その操作量が最適操作量の初期値として制御対象に与えられる。図２のフローは、この制御開始時の操作量が与えられた後の制御を示す。すなわち、図２のフローは、前回の最適操作量が与えられていることを前提にしている。
【００１５】
前回の予測制御により決定された最適操作量が制御対象に与えられた後、図２のフローが開始する。従来では、すぐに最適操作量の検索を開始するが、本実施形態では、ステップＳ１で、制御対象に与えられた前回の最適操作量を、動特性モデルに与えて制御量を予測し、予測結果から次の最適操作量の検索を始める基準を決定する。次いでステップＳ２で、今後の操作量の検索範囲を設定する。すなわち、ステップＳ１得られた基準から、例えば前後１０％を検索範囲に設定する。この基準からの前後の幅は、予め決定しておくことができ、これ以上検索しても最適操作量を見出す可能性がきわめて少ない、またたとえ見出すことができても、その結果は最適操作量の検索を打ち切ったときと有意な差がでない範囲にしておく。これは理論的に決定されるものでも、経験的に決定されるものでもいずれでもよい。また割合で指定しても、具体的な量で指定してもよい。さらに、前後の幅は等しくなくてもよい。このように検索範囲を合理的に限定すると、最適操作量を求めて無駄な演算を行なうことを防止できる。
【００１６】
次いで、ステップＳ３では、ステップＳ２で設定された検索範囲中で最適操作量の候補を検索し、ステップＳ４に進む。ステップＳ４では、制御対象の動特性モデルにより制御量を算出し、ステップＳ５で目標制御量との偏差を評価値として算出し、ステップＳ６で、偏差が前回のステップＳ５で検索されたものと比較してよりその大小を判定する。前回の評価値より小さくならず大きくなった場合は、ステップＳ７で、前回の最適操作量候補が最適操作量と決定し、制御対象に入力するとともに、次回の制御のためにスタートに戻る。評価値が小さくなっているなら、最大操作量はまだ見出されていないと判断でき、ステップＳ３に戻り、設定された検索範囲内でさらに最適操作量を検索するステップを続行する。
【００１７】
このように、本実施形態では、最適操作量の検索範囲を制御対象のモデルを用いて限定したので、検索範囲を妥当な範囲に制限でき、最適操作量を決定するまでの時間を短縮できる。
【００１８】
ところで、最適操作量が目標制御量に対して接近し、所定範囲内に入っている場合には、ほぼ目的の制御が達成できているといえる。したがって、このような場合は、さらに予測演算を繰り返して時間をかけて最適操作量を見出してもその演算時間に見合った効果が得られない場合が多い。また、大きく操作量を変更すると、アクチュエータに悪影響を与える場合も想定される。このようなことを考慮すると、前回の最適操作量を今回の最適操作量候補として、それにより予測される制御量が目標制御量に対して所定範囲に入っている場合は、操作量検索ステップを省いて前回の最適操作量を今回の最適操作量とすることが考えられる。
【００１９】
図３に、前回の最適操作量を今回の最適操作量候補とする動作フローを示す。図２と同じステップには同じ符号を付す。図３のフローを開始すると、まずステップＳ１１で、前回の最適操作量を今回の最適操作量候補として設定する。次いで、ステップＳ１２で、その操作量候補を動特性モデルに加えて制御量を算出し、ステップＳ１３で、その制御量と目標制御量との偏差を評価値として算出する。その後、本例では、ステップＳ１４で、その評価値が所定範囲内か否かを判定する。判定した結果所定範囲内にあれば、ステップＳ７に進み、前回の最適操作量を今回の最適操作量と決定して制御対象に入力し、スタートに戻って次回の制御を開始する。
【００２０】
所定範囲内に入っていなければ、ステップＳ２に進み、操作量の検索範囲の設定を行なう。ここで、図３のステップＳ１１とＳ１２とは、図２のステップＳ１に対応するものであるので、ステップＳ１２で求められた制御量を基にして、検索を開始する基準の操作量が求まる。そしてこれを基準にして、先に説明したと同様に検索範囲の設定を行なうことができる。以下のステップＳ３〜Ｓ７は、図２と同様である。
【００２１】
このように、図３のフローによれば、まず前回の最適操作量を今回の最適操作量候補として、それにより予測される制御量が目標制御量に対して所定範囲に入っていると、前回の最適操作量を今回の最適操作量と決定するので、操作量検索ステップを省くことができ、さらに演算時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の一実施形態であるモデル予測制御装置を示す概略図である。
【図２】本発明の一実施形態の動作フローを示す図である。
【図３】本発明の他の実施形態の動作フローを示す図である。
【符号の説明】
【００２３】
１０    モデル予測制御装置
２０    制御対象
３    最適操作量決定部
３１    操作量候補検索部
３３    モデル予測部
３５    評価部
４    操作量候補検索範囲設定部
５    内部状態推定部
７    記憶データベース
【図１】
2006072733.tif 000003
【図２】
2006072733.tif 000004
【図３】
2006072733.tif 000005