(57)【要約】【課題】  モデル予測制御装置において、処理負荷の低減と安定な制御との両立を図る。【解決手段】  モデル予測制御装置において最適操作量を決定する際の制約条件および評価式とその重み係数を、制約条件設定部３２、評価式設定部３６、重み設定部３８に複数記憶しておき、制御目標量と現在の制御量との偏差に基づいて、すくなくとも１つを切換えて使用する。また、予測制御に際して、まず現在の操作量により制御量を予測し、該予測制御量と制御目標量とが所定範囲内にあれば、現在の操作量を最適操作量と決定する。【選択図】      図１
2006072700.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象の動特性モデルに基づいて制御量を予測し、制約条件付き評価式により最適操作量を決定するモデル予測制御装置であって、
制御目標量と現在の制御量との偏差に基づいて、予め定められた複数の制約条件付き評価式のうちの１つを設定する設定部を備え、該設定された制約条件付き評価式により最適操作量を決定するモデル予測制御装置。
【請求項２】
前記複数の制約条件付き評価式は、少なくとも互いに異なる評価式を有する請求項１に記載のモデル予測制御装置。
【請求項３】
前記評価式は重み係数を有し、少なくとも該重み係数が異なる請求項２に記載のモデル予測制御装置。
【請求項４】
前記複数の制約条件付き評価式は、少なくとも互いに異なる制約条件を有する請求項１に記載のモデル予測制御装置。
【請求項５】
制御対象の動特性モデルに基づいて制御量を予測し、制約条件付き評価式により最適操作量を決定するモデル予測制御装置であって、
制御目標量と現在の制御量との偏差が所定範囲内にあり、かつ現在の操作量により制御量を予測した場合、該予測制御量と制御目標量とが前記所定範囲内にあれば、現在の操作量を最適操作量とするモデル予測制御装置。
【請求項６】
制御対象の動特性モデルに基づいて制御量を予測し、制約条件付き評価式により最適操作量を決定するモデル予測制御方法であって、
制御目標量と現在の制御量との偏差が第１の所定範囲内にあり、現在の操作量により未来の制御量を予測した結果、該予測制御量と制御目標量とがなお前記第１の所定範囲内にある場合に、現在の操作量を最適操作量とするステップと、
該予測制御量と制御目標量とが前記第１の所定範囲外であるが、第２の所定範囲内にある場合、制御対象の動特性モデルに基づいて制御量を予測し、第１制約条件付き評価式により最適操作量を決定するステップと、
該予測制御量と制御目標量とが前記第２の所定範囲外にある場合、制御対象の動特性モデルに基づいて制御量を予測し、所定の第２制約条件付き評価式により最適操作量を決定するステップと、
を有する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、制御対象の動特性モデルに基づいて有限時間先までの制御量を予測し、最適操作量を決定する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、従来から例えばプロセス制御の分野で行なわれてきた（特許文献１参照）。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。モデル予測制御はＰＩＤ制御などでは良い制御が望めないプロセスに適用されて良好な結果を挙げており、またコンピュータの性能の向上により適用分野も広がっている。
【０００３】
図３は、従来のモデル予測制御を示す概略図で、１は、モデル予測制御装置であり、２は、制御対象を示す。モデル予測制御装置１は、最適操作量算出部３と過去の操作量及び制御量を蓄積するデータベースであるとともに最適操作量算出部からの出力である操作量候補等を記憶する記憶部５とを備える。最適操作量算出部３は、最適操作量の候補となる操作量を算出する操作量算出部３１と、制御対象のモデルを用い設定された操作量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、予測された制御量を評価式により評価する評価部３５とからなる。
【０００４】
その動作は、センサ等により検出される制御対象２の現在の制御量とともに前回の操作量が、記憶部５を介して最適操作量算出部３に入力することにより開始する。操作量算出部３１では、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、制御対象の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。この結果は、記憶部５に記憶されるとともに操作量算出部３１に戻され、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で評価し、記憶部５に記憶する。これを繰り返して行い、評価部３５による評価が最小値に収束する点を見出し、このときの操作量を最適操作量と決定して、記憶部５を介して制御対象に出力する。
【０００５】
以上が、従来のモデル予測制御の概要である。このようにモデル予測を繰り返すので、モデル予測制御装置の処理負荷は非常に大きい。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るので、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。また、やみくもに演算量を削減すると、高速に結果が出たとしても最適な制御が実現されないことは明らかである。
【０００６】
【特許文献１】特開平６−９５７０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、このような問題に鑑み、制御量に応じた適切な演算処理を可能にして、演算の高速化すなわち処理負荷の低減と安定な制御との両立を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様では、制御対象の動特性モデルに基づいて制御量を予測し、制約条件付き評価式により最適操作量を決定するモデル予測制御装置であって、制御目標量と現在の制御量との偏差に基づいて、予め定められた複数の制約条件付き評価式のうちの１つを設定する設定部を備え、該設定された制約条件付き評価式により最適操作量を決定するモデル予測制御装置を提供する。
前記複数の制約条件付き評価式は、少なくとも互いに異なる評価式、または重み係数、または制約条件を有するようにできる。
【０００９】
また、本発明の第２の態様では、制御対象の動特性モデルに基づいて制御量を予測し、制約条件付き評価式により最適操作量を決定するモデル予測制御装置であって、制御目標量と現在の制御量との偏差が所定範囲内にあり、かつ現在の操作量により制御量を予測した場合、該予測制御量と制御目標量とが前記所定範囲内にあれば、現在の操作量を最適操作量とするモデル予測制御装置を提供する。
【００１０】
さらに、本発明の第３の態様では、制御対象の動特性モデルに基づいて制御量を予測し、制約条件付き評価式により最適操作量を決定するモデル予測制御方法であって、制御目標量と現在の制御量との偏差が第１の所定範囲内にあり、現在の操作量により未来の制御量を予測した結果、該予測制御量と制御目標量とがなお前記第１の所定範囲内にある場合に、現在の操作量を最適操作量とするステップと、該予測制御量と制御目標量とが前記第１の所定範囲外であるが、第２の所定範囲内にある場合、制御対象の動特性モデルに基づいて制御量を予測し、第１制約条件付き評価式により最適操作量を決定するステップと、該予測制御量と制御目標量とが前記第２の所定範囲外にある場合、制御対象の動特性モデルに基づいて制御量を予測し、所定の第２制約条件付き評価式により最適操作量を決定するステップとを有するモデル予測制御方法を提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の第１の態様では、制御目標量と現在の制御量との偏差に基づいて、制約条件付き評価式を切換えて評価できるので、制御対象の状況に応じた適切な演算処理が可能で、処理負荷の低減と安定な制御との両立を図ることができる。
【００１２】
本発明の第２の態様では、現在の操作量により制御量を予測し、該予測制御量と制御目標量とが前記所定範囲内にあれば、現在の操作量を最適操作量とするので、処理負荷の大幅な低減が可能で、所定範囲外の処理に時間をかけることができ、処理負荷の低減と安定な制御との両立を図ることができる。
【００１３】
本発明の第３の態様は、第１及び第２の態様の組み合わせに相当する制御方法であるので、両者の有する効果を合わせもつことになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図１を参照して、本発明の実施の形態を説明する。図１には、本発明のモデル予測制御の概略を示す。図３と共通する構成要素には同一の符号を付した。本発明のモデル制御と図３に示す従来のモデル予測制御との相違は、最適操作量算出部３にあり、本発明による１実施形態では、最適操作量算出部３は、制約条件設定部３２と、評価式設定部３６と、重み係数設定部３８とを備えることを特徴とする。制約条件設定部３２は、複数の制約条件を記憶し、目標制御量と現在の制御量との偏差に基づいて、操作量算出部３１で使用する制約条件を設定する。ここで、制約条件とは、操作量算出部３１により最適操作量の候補を検索する場合の検索範囲あるいはダイナミックレンジ等の条件であって、制約条件である検索範囲が広いと演算負荷が大きくなるものの最適値を見落とすことがなく、逆に検索範囲が狭く設定されていると、高速処理が可能でも最適値を発見できない場合がある。
【００１５】
評価式設定部３２は、評価部３５で用いる評価式を複数格納しており、目標制御量と現在の制御量との偏差に基づいて、評価式自体を切換えるすなわち異なる評価式を使用するものである。また、重み係数設定部３８は、評価式を構成する各項の重み係数のセットを記憶しており、目標制御量と現在の制御量との偏差に基づいて、重み係数を切換えるすなわち異なる重み係数を使用するものである。
【００１６】
なお、本実施形態では、制約条件設定部３２と、評価式設定部３６と、重み係数設定部３８とを備えて、評価に関係する条件を設定するようにしているが、説明のための単なる一例であり、これらの制約条件付き評価式（制約条件及び評価式とその重み係数）を設定する手段は、制約条件付き評価式設定部として一体とすることもできる。また操作量算出部や評価部等と一体となっていてもよい。これらは、主としてソフトウェアで構成されるのが普通であるから、どのような形態をとることも可能である。
【００１７】
以下、簡単な例を用いて説明する。本発明はどのような制御にも適用可能であるが、ここでは、例えば燃料電池の冷却制御のような、対象を一定温度にまで上昇させこれを維持する温度制御を例にとり、説明を容易にするために、２入力で１出力の温度システムとする。入力すなわち操作量は、冷却用モータの回転数Ａと冷却バルブの開度Ｂであり、出力すなわち制御量は、温度である。
【００１８】
目標温度Ｔr（例えば６５℃）、制御量である制御温度（実際の温度）をＴとし、回転数の変化量をΔＡ、バルブ開度の変化量をΔＢとすると、評価部３５で用いられる評価式は、例えば次のように表わせる。
（評価式１）  Ｗ１・norm（Ｔr−Ｔ）＋Ｗ２・norm（ΔＡ）＋Ｗ３・norm（ΔＢ）
ここで、norm（ｘ）は、通常のユークリッドノルムであり、ｘの２乗の平方根である。Ｗ１〜Ｗ２は、各変量に対する一定の係数であり、評価対象に応じて設定される重みである。
【００１９】
評価式１を用いる評価では、予測時間ｔにおける目標温度Ｔrと実際の温度Ｔとの差と、回転数の変化量ΔＡと、バルブ開度の変化量ΔＢとの総和を最小にするΔＡとΔＢとを、最適操作量として選択することになる。これは、目標温度に近づき、かつ入力の変化量が少ないように制御することを意味する。制御対象を目標温度に近づけながら、モータ回転数やバルブ開度が大きく変化して故障の要因となることを避けるものである。
【００２０】
本実施形態では、目標温度Ｔrと実際の温度Ｔとの差の絶対値｜Ｔｒ−Ｔ｜が３（℃）に至るまでは、通常のように評価式１を用いて評価して、最適操作量を得るが、｜Ｔｒ−Ｔ｜が３（℃）以内になると、評価式を次の評価式２に切換える。
（評価式２）  Ｗ１・norm（Ｔr−Ｔ）
【００２１】
この評価式２では、評価式１と比較するとわかるように、モータ回転数の変化量ΔＡとバルブ開度の変化量ΔＢの項が省略されている。これは、目標温度にある程度近づくと、モータ回転数とバルブ開度との調整が急激なものとはならないという対象の温度システムの特徴を考慮して、モータ回転数とバルブ開度の調整を省略したものである。この評価式２によると、予測側制御装置の演算処理の負荷は明らかに低減される。目標温度から遠い温度ではシステムの安定性を考慮に入れて制御しながら、目標温度に近づきシステムの安定が確保されると、演算を省略して予測値を算出するための演算量を削減したものである。
【００２２】
なお、目標温度Ｔrと実際の温度Ｔとの偏差に基づく評価式の切換えは、評価式１から評価式２への切換えに限らない。例えば、システムによっては、｜Ｔｒ−Ｔ｜が所定温度に至るまでは、評価式２を採用して、温度差だけに着目して速やかに目標温度に近づけ、｜Ｔｒ−Ｔ｜が所定温度以内に入ると、評価式１に切換えて入力の変化量を考慮しつつ安定な制御を行なうようにしてもよい。また、現在の制御量と目標量とを２以上の区間に分割してそれぞれ異なる評価式を用いるようにしてもよい。さらに、本例では、評価式の項の増減により評価式を変更したが、ノルムを変更したり、または原理の異なる評価式を採用しても、評価式を変更することもできる。
【００２３】
次の例は、重み設定部に採用する重み係数のセットを複数記憶しておき、目標温度Ｔrと実際の温度Ｔとの差に基づいて、重み係数を変更するものである。たとえば、評価式として評価式１を採用したとして、重み係数Ｗ１〜Ｗ２を次のように変更する。
（１ａ）｜Ｔｒ−Ｔ｜＞３（℃）の場合は、Ｗ１＝１、Ｗ２＝１、Ｗ３＝１
（１ｂ）｜Ｔｒ−Ｔ｜≦３（℃）の場合は、Ｗ１＝１００、Ｗ２＝１、Ｗ３＝１
（i）の場合は、評価式１の各項をほぼ等しく重みをつけ、システムの安定性も考慮しながら温度制御を実行している。ところが（ii）の場合は、温度差に大きく重みが付けられている。これは、評価式２を採用したのと同等の効果をもつ。なお、重み係数Ｗ２＝Ｗ３＝０とすると、（ｉ）の評価式の切換えを実行することになる。
【００２４】
このように、評価式自体を変更しなくとも、重み係数を変更するだけで、目標制御量と実際の制御量との差に応じて、適切な評価式を用いることができ、無駄な計算あるいは過剰評価を避けることができる。
【００２５】
さらに次の例は、目標温度Ｔrと実際の温度Ｔとの差に基づいて、制約条件を変更するものである。
ここで、Ｏｐ１を入力１すなわちモータの回転量の制約条件を示す。
（２ａ）｜Ｔｒ−Ｔ｜＞３（℃）の場合は、０≦Ｏｐ１≦１００
（２ｂ）｜Ｔｒ−Ｔ｜≦３（℃）の場合は、５０≦Ｏｐ１≦７０
【００２６】
ここでは、目標温度に３℃以内に近づくと、モータの回転数は、０回転から１００回転までの範囲で検索していたのが、５０回転から７０回転の範囲で検索すればよいことになる。このような制約条件の変更は、目標温度に近づくと、モータの回転量は一定の範囲でしか変動しないことがわかっている場合に有効である。このように設定すると、無駄な演算を省力でき、予測時間を短縮することができる。なお、目標値に近づいた場合に検索範囲を狭くすることは単なる一例である。制御対象により、目標値に近づくと検索範囲を広くしなければならない場合も当然あり得る。
【００２７】
なお、必要に応じて、評価式、重み係数、制約条件のうち、２つ以上を組合わせて変更することもできる。
【００２８】
次の例も、やはり必要以上の処理を行なわないことで処理負荷の低減を図るものである。一般にモデル予測制御装置では、初回を除き、前回の操作量から出発してその値を変化させて今回の操作量の候補を得て制御量を予測することを繰り返して、最適解を求める。本例でも前回の最適操作量（モータ回転数、バルブ開度）をまず今回の操作量として有限未来時間先の制御量（温度）を予測するが、ここで予測して得られた温度と目標温度との偏差が所定の範囲内例えば１℃以内であれば、もはや次の予測値を算出して評価するステップをとらず、前回の最適操作量を今回の最適操作量として採用する。
このようにすると、予測演算を大幅に省略でき、処理負荷の低減になるとともに、システムの安定性を阻害する誤操作を避けることもできる。なお、前回の最適操作量を今回の最適操作量として採用するときの所定の範囲は１℃に限られるものではない。先の例のように３℃でもよく、制御対象や制御の目的等により適宜決定されるべきものである。
【００２９】
以下、図２を参照して、本実施形態のフローの一例を説明する。
まずステップＳ１では、前回の最適操作量を今回の最適操作量候補して設定する。
ステップＳ２では、前回の最適操作量により得られる実際の制御量（温度）と目標値６５℃との偏差が、第１の所定値である例えば１℃以内に入っているか否かが判定される。１℃以内に入っているとすると、ステップＳ３に進み、ステップＳ３で、今回の最適操作量として設定されている前回の最適操作量を用いて、今回の制御量を予測する。制約条件、評価式等は、前回と同じである。
【００３０】
ステップＳ４では、予測された制御量（温度）が依然として１℃以内に入っているなら、ステップＳ５に進み、前回の最適操作量を今回の最適操作量として、これ以上の予測演算を行なうことなく終了する。
ところで、ステップＳ２で、前回の制御量が目標値に遠く目標値の１℃以内に入っていない場合、あるいは、ステップＳ４で、前回の最適操作量を用いて予測したところ、今回は目標値の１℃以内にはいらなくなった場合は、ステップＳ６で、前回の制御量と目標値との差（温度差）が、第２の所定値である３℃以内に入っているか否かを判定する。
【００３１】
ステップＳ６で、第２の所定値内に入っていない場合には、すなわち｜Ｔｒ−Ｔ｜＞３であるので、ステップＳ７で、この温度範囲に対応した所定の評価式、重み係数、制約条件を採用する。先に説明したように、評価式、重み係数および制約条件は、目標温度と実際の温度との差に基づいて決定されている。また、第２の所定値内に入っている場合には、ステップＳ８で、同様に｜Ｔｒ−Ｔ｜≦３の場合の所定の評価式、重み係数、制約条件を採用する。温度上昇とともに目標温度のとの差が３℃以内に入った場合は、採用する所定の評価式、重み係数および制約条件の少なくとも１つが切換わることになる。
【００３２】
このような評価式等が定まると、ステップＳ９で、前回の最適操作量からわずかにずらした値を最適操作量候補として通常のモデル予測が行なわれ、評価式に基づいて最適操作量が決定される。得られた最適操作量が温度システムに入力され、最適な温度制御が実行されるとともに、フローはスタートに戻る。
【００３３】
このフローでは、前回の最適操作量を今回の最適操作量として採用できるか否かをまず判定し、その後目標制御量と実際の制御量との差に応じて、所定の制約条件付き評価式を切換えて使用するようにしたので、演算処理の負荷の削減をより効率的に行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の１実施形態によるモデル予測制御の概略を示す図である。
【図２】本発明の１実施形態のフローを示す図である。
【図３】従来のモデル予測制御の概略を示す図である。
【符号の説明】
【００３５】
１    モデル予測制御装置
２    制御対象
３    最適操作量算出部
３１    操作量算出部
３２    制約条件設定部
３３    モデル予測部
３５    評価部
３６    評価式設定部
３８    重み係数設定部
５    記憶部
【図１】
2006072700.tif 000003
【図２】
2006072700.tif 000004
【図３】
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