(57)【要約】【課題】  操作に応じて予測演算を高速化し、制御対象に応じて制御の安定化を図る。【解決手段】  モデル予測制御装置１０の最適操作量決定部３は、制御対象２０の動特性モデルを用いて最適操作量候補について制御量を予測し、最適操作量を決定する。最適操作量精度設定部４は、操作の種類ごとに最適操作量の精度を設定して、最適操作量の検索回数を制限する。時定数変化観測部６により制御対象２０の時定数変化が観測されると、時間および区間設定部８は、時定数変化に応じてサンプリング時間と予測区間と制御区間との少なくとも一つを変更して制御を安定化させる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象の動特性モデルに最適操作量候補を与えて制御量を予測し、最適操作量を決定する最適操作量決定部を備えるモデル予測制御装置であって、
最適操作量の精度を設定する最適操作量精度設定部を備え、前記制御対象に対する操作の種類に応じて最適操作量の精度を設定することを特徴とするモデル予測制御装置。
【請求項２】
制御対象の動特性モデルに最適操作量候補を与えて制御量を予測し、最適操作量を決定する最適操作量決定部を備えるモデル予測制御装置であって、
前記制御対象の時定数の変化を観測する時定数観測部と、前記制御量の予測のためのサンプリング時間と予測区間と制御区間とを設定する時間および区間設定部とを備え、前記時定数変化観測部により得られた前記制御対象の時定数の変化に応じて、前記サンプリング時間と予測区間と制御区間との少なくとも一つの設定を変更することを特徴とするモデル予測制御装置。
【請求項３】
制御対象の動特性モデルに最適操作量候補を与えて制御量を予測し、最適操作量を決定する最適操作量決定部を備えるモデル予測制御装置であって、
最適操作量の精度を設定する最適操作量精度設定部と、前記制御対象の時定数の変化を観測する時定数観測部と、前記制御量の予測のためのサンプリング時間と予測区間と制御区間とを設定する時間および区間設定部とを備え、前記最適操作量精度設定部は、前記制御対象に対する操作の種類に応じて最適操作量の精度を設定するとともに、前記時間および区間設定部は、前記時定数変化観測部により得られた前記制御対象の時定数の変化に応じて、前記サンプリング時間と予測区間と制御区間との少なくとも一つの設定を変更することを特徴とするモデル予測制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モデル予測制御装置に関し、特に高速でかつ安定な制御が可能なモデル予測制御装置に関する。
【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採用されている。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を使用することにより、未来の制御量の変化を予測できるので、制御量を目標値に一致させるための操作量を正確に求めることができる。モデル予測制御は、従来は制御対象の反応時間あるいは時定数が、例えば数分から数十分程度の比較的長い対象に対して応用されてきたが、近年高速応答を要求される制御対象へ応用されるようになっている。
【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、短い応答時間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な制御の実現が困難で、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、演算負荷の軽減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負荷低減手法としては、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、他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、操作ごとに最適操作量の予測演算の高速化を可能とし、さらに制御対象に応じた安定した制御を可能にすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様は、上記課題に鑑み、制御対象の動特性モデルに最適操作量候補を与えて制御量を予測し、最適操作量を決定する最適操作量決定部を備えるモデル予測制御装置であって、最適操作量の精度を設定する最適操作量精度設定部を備え、前記制御対象に対する操作の種類に応じて最適操作量の精度を設定することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の第２の態様は、制御対象の動特性モデルに最適操作量候補を与えて制御量を予測し、最適操作量を決定する最適操作量決定部を備えるモデル予測制御装置であって、前記制御対象の時定数の変化を観測する時定数観測部と、前記制御量の予測のためのサンプリング時間と予測区間と制御区間とを設定する時間および区間設定部とを備え、前記時定数変化観測部により得られた前記制御対象の時定数の変化に応じて、前記サンプリング時間と予測区間と制御区間との少なくとも一つの設定を変更することを特徴とする。
【０００８】
さらに、本発明の第３の態様は、制御対象の動特性モデルに最適操作量候補を与えて制御量を予測し、最適操作量を決定する最適操作量決定部を備えるモデル予測制御装置であって、最適操作量の精度を設定する最適操作量精度設定部と、前記制御対象の時定数の変化を観測する時定数観測部と、前記制御量の予測のためのサンプリング時間と予測区間と制御区間とを設定する時間および区間設定部とを備え、前記最適操作量精度設定部は、前記制御対象に対する操作の種類に応じて最適操作量の精度を設定するとともに、前記時間および区間設定部は、前記時定数変化観測部により得られた前記制御対象の時定数の変化に応じて、前記サンプリング時間と予測区間と制御区間との少なくとも一つの設定を変更することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の第１の態様では、操作の種類ごとに最適操作量の精度を設定するので、最適操作量の検索回数が制限され、無駄な演算時間を費やすことがない。
本発明の第２の態様では、制御対象の時定数の変化に対しても、予測期間等を設定しなおすことができ、制御の安定性を確保することができる。特に、高速応答の要求される制御系に好適である。
また、本発明の第３の態様は、第１の態様と第２の態様の構成を併せ持つので、その効果も重畳される。
【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、複数回の検索の後決定された最適操作量を制御入力として制御対象２０に与えるもので、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。本発明の対象である制御対象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、例えば、自動車のラジエータの冷却系、燃料電池の温度制御等が挙げられる。
【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、予測制御に必要なデータが記憶されており、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いて最適操作量を検索して決定する。
【００１２】
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算出する操作量候補算出部３１と、制御対象のモデルを用いて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、操作量候補と予測制御量とに基いて予測結果を評価式により評価する評価部３５とからなる。具体的には、操作量候補算出部３１では、まず前回の操作量を操作量の候補の初期値として、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評価を行なう。最適操作量が決定されない場合には、操作量算出部３１では、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。このような最適操作量の検索を繰り返して、評価部３５による評価値が収束すると、このときの操作量を最適操作量と決定して、記憶部７に記憶するとともに、制御対象に出力する。 
【００１３】
本発明によれば、さらに最適操作量の精度を設定する最適操作量精度設定部４を備える。また、制御対象の時定数変化を観測する時定数変化観測部６を備え、時定数変化観測部６により観測された時定数の変化に応じて、サンプリング時間と、予測区間および制御区間の設定を変更可能な時間および区間設定部８を備える。以下、最適操作量精度設定部４と、時定数変化観測部６、時間および区間設定部８の動作について、本発明の一実施形態の動作フローを参照して詳細に説明する。
【００１４】
図２に、本発明の一実施形態の動作フローを示す。
本発明の一実施形態のフローがスタートすると、まずステップＳ１で、制御対象２０に与える操作に応じて、最適操作量精度設定部４により最適操作量の精度を設定する。従来では、各操作量について、最適操作量を検索する場合、最適操作量に収束していないと、いくらでも細かく最適操作量を求めても演算を行なう場合があった。ここでは、このような無駄な演算を省くために、各操作に応じた精度を設定し、設定した精度を超えて操作量を求める演算を行なわないようにする。
【００１５】
ここで、制御系が自動車のラジエータの冷却制御で、操作量として、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があるとする。例えば、冷却ポンプの回転数についていえば、その最適操作量を小数点以下まで求めても通常は意味のあるものではない。本発明によれば、ポンプ回転数の精度を整数に設定することができる。このように設定しておくと、ステップＳ６におけるポンプ回転数の最適操作量の検索の過程で、設定した精度を超え、小数点１桁以下の数値しか動かなくなった場合には、たとえ最適操作量の検索が終了していなくとも、最適操作の検索を打ち切って、そのときの操作量候補が最適操作量となる。なお、バルブの開度は例えば小数点１桁の精度、ファン駆動電圧は例えば小数点２桁の精度に設定することができる。このように、最適操作量の検索精度を操作ごとに設定しておくと、最適操作量の検索回数を制限でき、無駄な演算を省略できる。
【００１６】
さらに、場合によっては、次の最適操作候補を算出する際に、所定値以上の幅で最適操作量候補を動かすようにしてもよい。例えば、ポンプの最適回転数を得たい場合、１０回転の幅で次の候補を算出することが考えられる。このようにすると、さらに演算時間を短縮することができる。
【００１７】
次に、ステップＳ２では、時定数変化観測部６により制御対象の時定数の変化を観測する。時定数の変化がなければ、ステップＳ５に進み、通常のとおり予測制御を開始する。また、時定数の変化が観測された場合は、ステップＳ４に進み、時間および区間設定部８により、時定数変化に対応してサンプリング時間、予測区間または制御区間を変更する。
【００１８】
ここで、制御対象の時定数の変化について説明する。時定数が大きくなるとは、制御応答が遅れることであり、時定数が小さくなるとは、制御応答が早くなることである。上記の冷却制御系では、時間の経過とともに不純物や錆が発生してポンプの動作が鈍くなることがあり、また冷却水の粘度が高くなって冷却水の回りが遅くなる場合がある。すなわち制御対象あるいはその環境が変化することによって、制御対象の応答特性が異なってくる。この場合、制御対象へモデルにより適正と予測された操作量を入力しても、入力の影響がでてくるまでの時間が予測とは異なってくる。従来の時定数が比較的大きな制御系では、時定数の少しの遅れは問題にならないが、秒単位あるいはミリ秒単位の応答が要求される制御系では、時定数の遅れによる誤制御は重大な事故につながる恐れがある。
【００１９】
図４は、最適操作量決定部３におけるモデル予測の概略を説明するグラフである。０〜Ｔ１０までは予測区間であり、そのうち０〜Ｔ４までが、操作量を入力する制御区間である。横軸の目盛りは、操作量を入力するタイミングであるサンプリング時間を表わしている。通常は、実線で示すように、制御区間に入力された操作量は、予測区間内で影響がでるが、時間の経過等により制御対象の時定数が大きくなると、破線で示すように制御区間に入力された操作量の影響が予測区間内では現れず、予測区間を過ぎてＴ１１にようやく現れている。このように制御対象への操作の影響が予測区間を過ぎて現れるようでは、その結果を次の制御に反映することができず、制御の安定性を損なうことになる。
【００２０】
時定数変化観測部８により採用される時定数変化の観測手段にはさまざまな手段があるが、制御量あるいは操作量の変化の速度をモニタする手段はその一例である。制御量を温度とすると、例えばある操作を行なうと所定時間後には通常は６５℃まで上がるはずが、５０℃までしか上がらなかった場合、あるいは、ポンプ回転数を２０００回転まで上げるとの指令を受けながら１５００回転までしか上がっていないような場合、何らかの故障等がなければ、制御対象の時定数が大きくなったとみることができる。このようにして時定数の変化が認められると、ステップＳ４に進む。時定数が大きく応答が遅れている場合、例えば予測区間を長くし、サンプリング時間を長くして、以前と同様のモデル予測が可能なようにして、制御の安定性を確保する。通常は、時定数の変化に比例して予測時間およびサンプリング時間を変化させることが考えられるが、制御対象の特性に応じて適宜変化させるようにしてもよい。また、予測時間を変更しないで制御結果を正確に把握しようとするような場合、操作量の入力期間である制御区間を短縮することが考えられる。制御対象、操作量または制御量等に応じて、サンプリング時間、予測時間または制御区間を組合わせて設定を変更することができる。なお、時定数の変化は、図３に示したような大きくなる変化ばかりでなく、制御対象によっては時定数が小さくなるように変化する場合があり、この場合も時定数の変化に応じてサンプリング時間、予測時間または制御区間の設定を変更する。
【００２１】
ステップＳ３あるいはステップＳ４が終了すると、ステップＳ５からステップＳ６へ、先に図１を参照して説明した通常の予測制御が実行される。なお、本実施形態では、最適操作量精度設定部４と、時定数変化観測部６と、時間および区間設定部８とを最適操作量設定部３とは別に設けたが、配置場所に限定はなく、例えば最適操作量設定部３内に設けてもよく、さらにソフトウェアで構成してもよいことはいうまでもない。
【００２２】
本実施形態によると、操作の種類ごとに最適操作量の検索回数が制限されるので、無駄な演算時間を費やすことなく、予測時間の短縮となり、さらに制御対象の経年変化等による時定数の変化に対しても、予測期間等を設定しなおすことによって適切に対応できるので、制御の安定性を確保することができる。特に高速制御が要求される制御系では、顕著な効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【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】予測時間、制御時間等を説明するとともに時定数の変化を説明する図である。
【符号の説明】
【００２４】
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    操作量候補算出部
３３    モデル予測部
３５    評価部
４    最適操作量精度設定部
５    内部状態推定部
６    時定数変化観測部
８    時間および区間設定部
７    記憶データベース
【図１】
2006072747.tif 000003
【図２】
2006072747.tif 000004
【図３】
2006072747.tif 000005