(57)【要約】      （修正有）【課題】非線形プロセスモデルを従来のPI制御系と有効に結び付けること。【解決手段】PI(D)制御器によるプロセス量制御手段８と、前記プロセスの、非計測の外部入力およびプロセス状態を推定するプロセス状態/外部入力推定手段４と、プロセスの現在の状態を記録しておくプロセス状態記録手段５と、前記プロセス状態記録手段から供給されるプロセス状態およびプロセス外部入力に基づいて、プロセスの挙動を模擬するプロセスモデルによってプロセスゲインKとプロセス時定数Tを前記プロセス状態記録手段に記録された状態に応じて供給するプロセス定数供給手段６と、少なくとも前記プロセス定数供給手段によって供給されるプロセスゲインKとプロセス時定数Tを用いて、前記PI(D)制御器の比例ゲインKpと積分時間TIを決定する制御パラメータ決定手段７と、をそなえた。【選択図】図１
2006119887.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象プロセスの状態を変化させることができる少なくとも一つ以上のアクチュエータと、対象プロセスのいくつかの状態を計測することができ、前記アクチュエータの操作量を決定するために用いられるプロセスセンサを含む、少なくとも一つ以上のプロセスセンサと、対象プロセスヘの外部入力(外乱)とこれを計測する少なくとも一つ以上の外部入カセンサと、を有する任意のプロセスを制御する制御装置において、
前記プロセスセンサと前記外部入力センサ、あるいは前記プロセスセンサを用いて、前記アクチュエータの操作量を決定する、少なくとも比例ゲインKpと積分時間TIを制御パラメータとして有するPI(D)制御器によるプロセス量制御手段と、
前記プロセスの、非計測の外部入力およびプロセス状態を推定するプロセス状態/外部入力推定手段と、
前記プロセス状態/外部入力推定手段によって推定されたプロセス状態およびプロセス外部入力、前記プロセスセンサによって計測されたプロセス状態および前記外部入力センサによって計測された外部入力に基づいて、プロセスの現在の状態を記録しておくプロセス状態記録手段と、
前記プロセス状態記録手段から供給されるプロセス状態とプロセス外部入力に基づいて、プロセスの挙動を模擬するプロセスモデルによってプロセスゲインKおよびプロセス時定数Tを前記プロセス状態記録手段に記録された状態に応じて供給するプロセス定数供給手段と、
少なくとも前記プロセス定数供給手段によって供給されるプロセスゲインKおよびプロセス時定数Tを用いて、前記PI(D)制御器の比例ゲインKpと積分時間TIを決定する制御パラメータ決定手段と、
をそなえたことを特徴とする非線形プロセス制御装置。
【請求項２】
請求項１記載の非線形プロセス制御装置において、
前記プロセス定数供給手段は、予め離散的に決めた複数のプロセス状態近傍においてプロセスモデルによってオフラインで予めシミュレーションを実行することによって前記各プロセス状態近傍に対する複数のプロセス定数を保存しておき、次に前記プロセス状態記録手段と対応付けることによって、対応するプロセス定数を供給することを特徴とする非線形プロセス制御装置。
【請求項３】
請求項１記載の非線形プロセス制御装置において、
前記プロセス定数供給手段は、
プロセス状態記録手段に記録された過去から現在に亘る所定のプロセス状態を、予め決定しておく複数の制御モードと対応づけることによって制御モードを判断する制御モード判断手段、および
予め非線形プロセスシミュレータで前記制御モード毎にプロセス定数の典型値を保存しておくプロセス定数保持手段を有し、
前記制御モード判断手段で判断された現在の制御モードに対応する下水処理プロセスの現在のプロセスゲインKとプロセスの時定数Tを供給するようにしたことを特徴とする非線形プロセス制御装置。
【請求項４】
請求項１記載の非線形プロセス制御装置において、
前記プロセス定数供給手段から供給されたプロセス定数に基づいて前記制御パラメータ決定手段によって決定された制御パラメータから逆にこの制御パラメータによって、予め定められた安定余裕を持つプロセスの安定性を保つことのできるプロセス定数および対応するプロセス状態の範囲を計算するプロセスロバスト性判断装置をさらにそなえ、前記プロセスロバスト性判断装置によってプロセスの安定性を保つことができるプロセス状態毎に、前記プロセス定数供給手段からのプロセス定数の供給を切り替えることを特徴とする非線形プロセス制御装置。
【請求項５】
請求項１記載の非線形プロセス制御装置において、
前記プロセス状態/外部入力推定手段として、プロセス状態が大きく変動する場合にはプロセスモデルを用いたオブザーバあるいは外乱オブザーバを適用することにより推定を行い、プロセス状態があまり変動しない場合には、物質収支などから代数操作を通して推定を行うことを特徴とする非線形プロセス制御装置。
【請求項６】
請求項１記載の非線形プロセス制御装置において、
前記プロセスパラメータ供給手段におけるプロセスゲインを、前記非線形プロセスモデルの定常状態におけるモデルを用いて、現在のプロセス状態と目標とするプロセス状態の間の平均ゲインとして供給するかあるいは現在のプロセス状態近傍でのプロセスゲインを供給すること、を特徴とする非線形プロセス制御装置。
【請求項７】
請求項１記載の非線形プロセス制御装置において、
前記プロセスパラメータ供給手段におけるプロセス時定数を、前記非線形プロセスモデルの現在のプロセス状態近傍でのヤコビアンを解析的に計算することによって求められる線形近似モデルの最も遅い極の逆数として供給すること、を特徴とする非線形プロセス制御装置。
【請求項８】
請求項１記載の非線形プロセス制御装置において、
前記プロセスパラメータ供給手段においてプロセス時定数を、プロセスの操作量と被制御量と解析的に求めた被制御量の微分値からプロセス時定数を計算して供給すること、を特徴とする非線形プロセス制御装置。
【請求項９】
対象プロセスの状態を変化させることができる少なくとも一つ以上のアクチュエータと、対象プロセスのいくつかの状態を計測することができ、前記アクチュエータの操作量を決定するために用いられるプロセスセンサを含む、少なくとも一つ以上のプロセスセンサと、対象プロセスヘの外部入力(外乱)とこれを計測する少なくとも一つ以上の外部入カセンサと、を有する任意のプロセスを制御する方法において、
前記プロセスセンサと前記外部入力センサ、あるいは前記プロセスセンサを用いて、前記アクチュエータの操作量を決定する少なくとも比例ゲインKpと積分時間TIを制御パラメータとし、
前記プロセスの、非計測の外部入力およびプロセス状態を推定し、
前記プロセス状態/外部入力推定手段によって推定されたプロセス状態およびプロセス外部入力、前記プロセスセンサによって計測されたプロセス状態および前記外部入力センサによって計測された外部入力に基づいて、プロセスの現在の状態を記録し、
前記プロセス状態記録手段から供給されるプロセス状態とプロセス外部入力に基づいて、プロセスの挙動を模擬するプロセスモデルによってプロセスゲインKおよびプロセス時定数Tを前記プロセス状態記録手段に記録された状態に応じて供給し、
少なくとも前記プロセス定数供給手段によって供給されるプロセスゲインKおよびプロセス時定数Tを用いて、前記PI(D)制御器の比例ゲインKpと積分時間TIを決定する、
ことを特徴とする非線形プロセス制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、下水処理プロセス、排水処理プロセス、浄水プロセス、化学プロセスなどのプロセス系の制御装置に関連し、特に非線形性の強いプロセスに対するPI(D)制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
上下水道の水量プロセスおよび水質プロセスなど、プロセスの制御方式として、PI(D)制御方式は３０年以上に亘って広く利用されている。PI(D)制御方式は、比例ゲイン、積分定数、(微分定数)という２つ(PIDの場合は３つ)のパラメータのみを調整することによってプロセスを制御するフィードバック制御方式の一つであり、(i)パラメータの持つ意味が分り易く比較的調整を行い易いこと、(ii)制御理論では、一定値制御のためには積分器を挿入する必要があることが知られている(「内部モデル原理」)が、PI(D)制御ではI制御として積分器が必然的に挿入されるようになっており、理に適っていること、などの利点を持った実用的な制御方式である。
【０００３】
その一方で、
(1)主としてワンループコントローラとして構成されており、複数の制御目的と複数の操作量を持つような多入力多出力の多変数制御系として構成する場合には、様々な工夫を要する点、
(2)目標値が与えられた場合にはその目標値を達成するように制御が働くが、そもそもどのような目標値を与えればよいかが分らない点、
(3)プロセスの非線形性が強い場合には、望ましい制御性能が得られない場合がある点、
などに課題も残されている。従来は、このような課題があるにも関わらず、利点の方を重視して、PI(D)制御が長年用いられている。
【０００４】
しかし、特に、近年の環境への負荷低減の要求や省エネルギーなどの要求は、徐々にこのような妥協を許さないものになってきており、複雑な性能(〜複数の要求＋これらの間のトレードオフ)達成や目標値への追従誤差低減等が厳しく求められるようになってきている。
【０００５】
このような問題に対処するため、本発明の発明者等は、特許文献１や特許文献２に示す装置を提案してきた。これらは、前記課題(1)〜(3)の解決を目指したものであるが、実装の容易さの観点からいくつかの問題がある。
【０００６】
一方、同じく本発明の発明者等による特願2002-312679号等の発明は、実際のプロセス制御系での実現の容易さを全面的に考慮して、主に前記課題の(1)および(2)の解決を目的とした発明であり、プロセスの全体最適化を指向したものである。この発明は、プロセスの制御系を上位系と下位系という階層構造に分け、上位系ではプロセス全体の最適化を行うような最適目標値を計算し、下位系では主にPI制御器からなるワンループコントローラで、プロセスが最適目標値に追従するようにプロセスを制御するものである。下位系のコントローラは通常のPI制御器で構成されるか、様々な動作点においてPI制御器の制御パラメータを切り替える通常のゲインスケジューリング制御器で構成されることが多い。
【０００７】
通常のPI制御器を用いる場合には、プロセスの非線形性が強いときには制御パラメータの調整が極めて困難になるという問題がある。また、ゲインスケジューリング制御器を用いる場合には、予め複数の動作点でステップ応答試験やシステム同定試験などによってプロセス特性を求めておかなければならず、プロセスが操業中で試験を行うことができない場合に適用できないという問題がある。
【特許文献１】特開2001-180246号公報
【特許文献２】特開2002-373002号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
近年、上下水プロセスのような分野においても、非線形のプロセスモデルの重要性が認識されてきていることに注目し、非線形プロセスモデルを利用したシステマティックなPI制御器の制御パラメータ調整方法が求められている。
【０００９】
そして、非線形プロセスモデルに対しては、実際のプロセスの現象を模擬できるプロセスモデル構築法や構築したモデルと実プロセスを適応させるためのプロセスモデルパラメータ同定方法、なども徐々に確立されており、プロセスから得られる限られたデータからもある程度プロセスの挙動の模擬を行うようになりつつある。
【００１０】
本発明は、上述の点を考慮してなされたもので、実用化可能になりつつある非線形プロセスモデルを従来のPI制御系と有効に結び付けることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的達成のため，本発明では、
対象プロセスの状態を変化させることができる少なくとも一つ以上のアクチュエータと、対象プロセスのいくつかの状態を計測することができ、前記アクチュエータの操作量を決定するために用いられるプロセスセンサを含む、少なくとも一つ以上のプロセスセンサと、対象プロセスヘの外部入力(外乱)とこれを計測する少なくとも一つ以上の外部入力センサと、を有する任意のプロセスにおいて、
前記プロセスセンサ、前記外部入力センサまたは前記プロセスセンサを用いて、前記アクチュエータの操作量を決定する、少なくとも比例ゲインKpおよび積分時間TIを制御パラメータとして有するPI(D)制御器によるプロセス量制御手段と、
前記プロセスの、非計測の外部入力およびプロセス状態を推定するプロセス状態/外部入力推定手段と、
前記プロセス状態/外部入力推定手段によって推定されたプロセス状態およびプロセス外部入力、前記プロセスセンサによって計測されたプロセス状態、および前記外部入力センサによって計測された外部入力に基づいて、プロセスの現在の状態を記録しておくプロセス状態記録手段と、
前記プロセス状態記録手段から供給されるプロセス状態およびプロセス外部入力に基づいて、プロセスの挙動を模擬するプロセスモデルによってプロセスゲインKとプロセス時定数Tを前記プロセス状態記録手段に記録された状態に応じて供給するプロセス定数供給手段と、
少なくとも前記プロセス定数供給手段によって供給されるプロセスゲインKとプロセス時定数Tを用いて、前記PI(D)制御器の比例ゲインKpと積分時間TIを決定する制御パラメータ決定手段と、
をそなえたことを特徴とする非線形プロセス制御装置、
を提供するものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、非線形性の強いプロセスであっても、従来プロセス制御でよく用いられてきたPI制御の制御パラメータを、非線形プロセスモデルを用いて、その時の状態に応じて適応的に変更できるため、広範囲の動作範囲においてプロセスの安定性やロバスト性を保つように制御を行うことができる。また、プロセスモデルを実際のプロセスに適応(プロセス同定)させるために、いくつかの実データを利用する必要はあるが、多くの動作点においてステップ応答試験等を行う必要がなく、実プロセスから得られるデータが比較的少ない場合にも安定性とロバスト性を有するPI制御系を実現できる。
【００１３】
この結果、プロセスの非線形性が強い場合にも安定性、ロバスト性、制御性能を達成できる比較的構造の単純なプロセス制御装置を提供でき、結果的にプロセスの安定操業や省エネ操業が可能になる。そして、本発明を実施するには、実用上の制約が少ないので比較的容易に実プロセスで実施することができる。しかも、プロセスの安定性やロバスト性や制御性能を定量的に見積もった制御が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、添付図面を参照して本発明の実施例を説明する。
【００１５】
［実施例１］
（実施例１の構成）
図１は、本発明の実施形態の基本的な構成を、下水処理場の下水処理プロセスの曝気風量制御を想定して示したものである。ただし、本発明は、このような曝気風量制御に限られるものでなく、また、下水処理プロセスに限定されるものではなく化学プロセス等に適用してもよい。
【００１６】
図１に示す下水処理プロセス１は、最初沈澱池１０１と、生物反応槽１０２と、最終沈澱池１０３を有し、最初沈澱池余剰汚泥引抜ポンプ１１１と、生物反応槽１１２に酸素を供給するブロワと、返送汚泥ポンプ１１３と、最終沈澱池余剰汚泥引抜ポンプ１１４と、をアクチュエータとし、流入下水１２１のCOD(化学的酸素要求量)やBODt(生物化学的酸素要求量)やTN(全窒素濃度)やTP(全リン濃度)「などを複数の水質要素と水量を計測できる下水流入センサ、を外部入力センサとして持ち、生物反応槽１０２の溶存酸素濃度を計測するDOセンサ１２２と、生物反応槽１０２のアンモニア濃度を計測するNH4-Nセンサ１２３と、生物反応槽１０２のpH濃度を計測するpH4センサ１２４と、生物反応槽１０２のMLSS濃度を計測するMLSSセンサ１２５と、最終沈澱池１０３のCOD濃度を計測するCOD(に換算可能な)センサ１２６と、最終沈澱池１０３の全窒素濃度を計測するTNセンサ１２７と、をプロセスセンサとして持つ。
【００１７】
各種アクチュエータ１１１〜１１４は、所定の周期で動作しており、同様に各種外部入力センサ１２１から１２３およびプロセスセンサは所定の周期で計測を行っている。
【００１８】
図１の非線形プロセス制御装置は、下記の各要素１ないし９、すなわち
下水処理プロセス１と、
下水流入センサ１２１から所定の周期で得られる下水流入量および下水流入水質データを収集する外部入力計測データ収集部２と、
各種プロセスセンサ１２２〜１２３から所定の周期で得られるプロセスデータを収集し保持するプロセス計測データ収集部３と、
外部入力計測データ収集部２とプロセス計測データ収集部３で収集された下水流流量と下水流入水質とDO濃度とNH4-N濃度のデータ、および典型的には何らかの下水処理プロセス簡易モデル４１を用いてプロセスで計測しなかった、例えば易分解性有機物や有機酸系有機物や硝酸濃度などの非計測水質濃度を推定するためのプロセス状態／外部入力推定手段４と、
外部入力計測データ収集部２とプロセス計測データ収集部３で収集された下水流流量と下水流入水質とDO濃度とNH4-N濃度の予め指定した所定の期間の時系列データと、プロセス状態推定手段４で推定した非計測水質濃度の予め指定した所定の期間の時系列データと、を記録しておくプロセス状態記録手段５と、
下水処理プロセス１の挙動を模擬することのできる典型的には物理・化学・生化学モデルからなる下水処理非線形プロセスモデル６１を内部に持ち、この下水処理非線形プロセスモデル６１を用いて、プロセス状態記録手段５から供給された所定の過去から現時点までのプロセス状態に依存して、下水処理プロセス１のプロセスゲインKとプロセスの時定数Tを供給するプロセス定数供給手段６と、
プロセス定数供給手段６から供給されたプロセスゲインKとプロセスの時定数Ｔとから、PI制御器の比例ゲインKpと積分定数Tを供給する制御パラメータ決定手段７と、
制御パラメータ決定手段７から供給された比例ゲインKpと積分定数TIを用いてPI制御によって曝気風量１１２を調整するプロセス量制御手段８と、
プロセス量制御手段８に目標値を与える目標値供給手段９と、
により構成される。
【００１９】
（実施例１の作用）
図１を用いて、実施例１の作用を説明する。
【００２０】
まず下水流入センサ１２１は、下水処理場に流入する流入量Qin(t)と、下水水質としてのCOD(に換算可能なもの、例えばUV)、TN、TP、などの水質を連続的あるいは所定の周期で計測している。同時に、BODも所定の周期で、例えば手分析によって計測している。
【００２１】
同様に、DOセンサ１２２およびNH-4センサ１２３では、溶存酸素濃度(DO)およびアンモニア濃度(NH4濃度)をそれぞれ、連続的あるいは所定の周期で計測している。
【００２２】
次に、外部入力計測データ収集部２では、下水流入センサ１２１によって連続的あるいは所定の周期で計測されたデータを、予め定められた所定の周期で収集し保持する。
【００２３】
同様に、プロセス計測データ収集部３では、DOセンサ１２２とNH4-Nセンサ１２３とによって連続的あるいは所定の周期で計測されたデータを、予め定められた所定の周期で収集し保持する。また、最初沈澱池余剰汚泥引抜ポンプ１１１の最初沈澱池余剰汚泥引き抜き量と、生物反応槽１１２に酸素を供給するブロワの曝気風量と、返送汚泥ポンプ１１３の返送汚泥量と、最終沈澱池余剰汚泥引抜ポンプ１１４の最終沈澱池余剰汚泥引き抜き量と、を予め定められた所定の周期で収集し保持する。
【００２４】
次に、プロセス状態推定手段４では、非計測の水質項目を計測した水質項目から推定する。この際、下水プロセス1の状態があまり大きく変化しない場合には、下水処理簡易プロセスモデル４１として簡単なモデルと手分析を使って物質収支などから非計測水質の推定を行えばよい。例えば、外部入力である流入下水水質の非計測水質は、TOCDin(Total Chemical Oxygen Demand of Inflow)とTNから、下水処理非線形プロセスモデル計算６１に必要な変数、Sf(易分解性有機物)、Sa(溶解性有機酸)、Xs(難分解性有機物)、Si(不活性溶解性有機物)、Xi(不活性非溶解性有機物)、Xh(従属栄養性微生物)、Xaut(独立栄養性微生物)、Xpao(リン蓄積性有機物)、Xpha(ポリヒドロキシアルカノエート)、Xpp(ポリリン酸)、Snh4(アンモニア)、Sno3(硝酸)、Spo4(リン酸)、So2(溶存酸素)、Salk(アルカリ度)、Sn2(窒素ガス)、を以下のように推定すればよい。
【００２５】
まず、水質の構成要素を
TCODin 〜 Sa＋Sf＋Xs＋Si＋Xi＋Ｘh＋Xaut＋Ｘpao                    (1)
TN 〜 Snh4＋Sno3                                              (2)
TP 〜 Spo4                                                    (3)
と近似する。これより、直ちにSpo4 〜 TPは確定する。
【００２６】
次に、殆んど流入水に含まれていないと経験的に知られている物質、および反応槽内に十分あるため、流入をそれほど考慮する必要のない物質を０と近似する。すなわち、
Xaut 〜 ０                                                        (4)
Xpao 〜 ０                                                        (5)
Xpha 〜 ０                                                        (6)
Xpp 〜 ０                                                         (7)
Xh 〜 ０                                                         (8)
Sno3 〜 ０                                                        (9)
So2 〜 ０                                                         (10)
Sn2 〜 ０                                                         (11)
これによって、これらの水質濃度は確定する。また、この近似により、以下の水質は確定する。
【００２７】
Snh4 〜 TN                                                        (12)
次に、3プロセス計測データ収集部から供給されたDO濃度および曝気風量計測データを調査し、この曝気風量に比較してPO濃度が著しく高くない場合には、アルカリ度は十分にあると仮定してSalk 〜 5とする。著しく高いか否かは、予め曝気風量と酸素移動効率と平均的なPO消費量(酸素消費速度)を調査しておくことによってある程度分る。
【００２８】
もし、DO濃度が著しく高い場合には、アルカリ度を別途手分析などで調査する必要があり、これによって決定する。あるいは、3プロセス計測データ収集部から供給されたpH濃度を調査し、pHとアルカリ度との相関関係を予め調べておくことによって、アルカリ度を決定する。このようにして、アルカリ度Salkは確定する。
【００２９】
まだ決定されていない物質は、TCODinに含まれるSa，Sf，Xs，Si，Xiであるため、これについては、別に決定するための手段を考えなければならない。まず、これらの水質の中で、Siは不活性易分解性有機物であるから、生物学的に処理されなかった有機物量である。プロセス計測データ収集部３から供給された放流水のCODすなわちTCODef(Total Chemical Oxygen Demand of Effluent)は、生物反応槽１０２で殆んど生物分解可能な有機物が処理されたと仮定すると、TCODef 〜 Siとなる(時間変動を考慮しない場合)。したがって、例えば以下のようにして場を確定する。
【００３０】
Si 〜 Αtcodef，α：＝0.9〜１                                    (13)
次に、TCODを例えば通常0．1μmのフィルタを用いてろ過することによって、溶解性のSCODと浮遊性のXCODとに分解する。さらに、BODtの時系列データからBODの収束値BODinfを、例えばオランダのSTOWAが提案する方法にしたがって、以下のように求める。
【００３１】
BODinf＝（１/（1-exp(-k・t)）BODt                                  (14)
ここで、パラメータKは、BODtの時系列データを関数(1-exp(-k・t))BOD∝infで近似することによって、例えば最小２乗法によって推定することができる。
【００３２】
さらに、このBODinfから生物分解可能な有機物総量BCODを以下のように求める。
【００３３】
BCOD =（1/1-β）BODinf                                            (15)
ここで、βはBCODの中でBODinfによって補足できない有機物の割合を表し、β＝0〜0.1程度の補正ファクタである。
【００３４】
以上のようにして、SCOD，XCOD，BCODを求めると、まだ決定されていない水質とこれらの水質との間の関係式は、次のようになる。
【００３５】
SCOD 〜 Sf＋Sa＋Si                                                (16)
XCOD 〜 Xs＋Xi                                                    (17)
BCOD 〜 Sf＋Sa＋Xs                                                (18)
この関係式より、まだ確定されていない水質は次のように求められる。
【００３６】
Sf＋Sa 〜 SCOD−Si＝SCOD−TCODef                                  (19)
Xs 〜 BCOD−Sf-Sa＝BCOD−SCOD＋TCODef                         (20)
Xi 〜 XCOD−Xs＝XCOD−BCOD＋SCOD-TCODef                       (21)
＝TCODin−TCODef−BOCOD                                    (22)
ここで、まだ確定されない水質は、SfとSaの2つを分離することであるが、これは今までの情報からだけでは分離することができない。そのためには、Saを液体クロマトグラフィなどで分析して決めるか、あるいは、易分解性有機物の中における有機酸系の有機物量の割合γ<1を予め保持しておき、以下のように分離する。
【００３７】
Sa 〜 γ・(SCOD−TCODef)                                          (23)
Sf 〜 (１−γ)・（SCOD−TCODef）                                  (24)
以上によって、全ての流入水質の要素の推定は終了する。以上をまとめると、以下のようになる。
【００３８】
計測水質:
(1)全窒素濃度TN(流入)
(2)全リン濃度TP(流入)
(3)溶解性COD濃度SCOD(流入)
(4)浮遊性C0D濃度XCOD(流入)
(5)総COD濃度TCODef(放流)
(6)BODt(流入)
(7)pH(生物反応槽)
(8)DOと曝気風量(生物反応槽)
パラメータ：
(1)放流COD(TCODef)中のSi含有率α，(0.9〜1)
(2)BCODに対するBODinfの減少ファクタβ、(0〜0.1)
(3)易分解性有機物中の有機酸系有機物割合γ、(0〜1)
(4)BODtの近似曲線パラメータK:最小２乗法で推定
変換:
BCOD＝｛1/(１−β)(1-exp(-k・t))｝・BODt                             (25)
流入水質推定値： 
S02 〜 0                                                          (26)
Sf  〜 (１−γ)・（SCOD-TCODef）                                  (27)
Sa  〜 γ・(SCOD-TCODef)                                          (28)
Snh4〜  TN                                                        (29)
Sno3〜  0                                                         (30)
Spo4〜 TP                                                         (31)
Sn2＝  0                                                          (32)
Salk〜  5仮定                                                     (33)
Si〜 αTCODef                                                     (34)
Xs〜 BCOD-SCOD+TCODef                                             (35)
Xi〜 TCODin-TCODef-BOCOD                                          (36)
Xaut〜 0                                                          (37)
Xpao〜 0                                                          (38)
Xpha〜 0                                                          (39)
Xpp〜 0                                                           (40)
Xh〜 0                                                            (41)
このようにして、外部入力である流入下水水質が求まったら、次には、下水処理簡易プロセスモデル４１を用いて、これをシミュレーションすることによって、生物反応槽内の非計測水質についても推定を行う。
【００３９】
一方、流入水質の変動がある程度あるような場合には、もう少し複雑な方法を採用してプロセス状態を推定することもできる。この場合には、例えば特開2003-225650号公報「水処理プロセスハイブリッド水質計測装置及びこれを有する水処理システム」で提案したような外乱オブザーバを構成することによって推定することができる。
【００４０】
一例として、溶存酸素濃度So2を計測して、生物反応槽内の水質要素、
【数１】
2006119887.tif 000003
【００４１】
次に、プロセス状態記録手段５では、外部入力計測データ収集部２で収集した流入量Qin(t)と、下水水質としてのCOD、TN(全窒素)などのデータおよびプロセス計測データ収集部３で収集したD0データおよびNH4-Nデータと、プロセス状態推定手段４で推定したプロセス状態の時系列データを、予め定められた所定の過去から現在までの時系列データとして整列して保持しておく。
【００４２】
次に、プロセス定数供給手段６では、下水処理非線形プロセスモデル６１を用いてオフラインでシミュレーションを行い、下水処理プロセス1の計算時点の状態と、目標値供給手段９で与えられた目標値の情報を用いて、プロセスゲインおよびプロセス時定数を計算する。具体的には、例えば、活性汚泥モデルASM1〜ASM3などを用いてプロセスゲインおよびプロセス時定数を計算する。
【００４３】
下水処理プロセス1の下水処理非線形プロセスモデル(プロセスシミュレータ)６１を形式的に書くと、次式(47)の通りである。
【００４４】
dx/dt ＝ ｆ（x,u,θ,d）                                          (47)
ここで、ｘは反応槽内の水質要素、上述したアンモニアSnh4、硝酸Sno3、リン酸Spo4、CODなどの要素、を表すベクトル、uは、曝気量、返送量などの操作量を表すベクトル、dは流入下水の水質要素や流入下水量などの外乱を表すベクトル、θは、最大比増殖速度、半飽和定数、加水分解定数、死滅定数、などの各種パラメータを表すベクトルである。ｆは、ASM１〜ASM３などの水質反応と、物理的な混合と、酸素の供給などを表す関数である。
【００４５】
上記式(47)は、具体的には、次式のような生物反応槽モデルと沈澱池モデルを連結させた形で表現される。
【００４６】
生物反応槽モデル:
【数２】
2006119887.tif 000004
【００４７】
ここで、z*(t)[g/m3]∈Rn+は反応槽の水質要素を表すベクトル、nは状態変数の数、z*in(t)[g/m3]∈Rn+は対象となる反応槽に流入してくる下水の水質要素を表すベクトル、V*[ｍ3]∈π+対象とする反応槽の容積、Q*(t)[m3/day]∈π+は流入量を表す。また、S∈πp×nは化学量論を表すマトリクス、ｒ(・)∈Rp＋反応速度を表すベクトル、pは要素反応プロセスの数を表す。S02＊(t)[g/m3]∈π+は溶存酸素濃度でz＊(t)の一つの要素(ASM1〜ASM3では、第２番目の要素として割り当てられている)である。S02[g/m3]∈R+は飽和溶存酸素量、Kla[1/day]∈R+は総括酸素移動容量係数、QB[m3/day]∈R+は曝気量、K[1/m3]∈π+は定数を表す。また、*は各反応槽の文字列を表し、例えば、*:=aerobic好気槽を表す。Rnはn次の実数の集合を表し、Rn+はn次の正の実数の集合を表す。
【００４８】
沈澱池モデル:
【数３】
2006119887.tif 000005
【００４９】
ここで、Ssd(t)[g/m3]∈Rｓ＋は、沈澱池の溶解性の水質要素を表すベクトル、ｓは溶解性水質要素の数を表す。ｘｂｓｄ（ｔ）[g/m3]∈Rn-s＋は、沈澱池の沈澱部の浮遊性の水質要素を表すベクトルであり、ｘuｓｄ∈Rn-s＋は沈澱池の上澄部の浮遊性の水質要素を表すベクトルである。αは1より小さい定数である。Qwsdout(ｔ)，Qｒsdout(ｔ)およびQesdout(ｔ)は、各々、余剰汚泥引き抜き流量、返送量、および放流量を表す。
【００５０】
これらの生物反応槽モデルと沈澱池モデルを下水処理プロセス１のプロセス構成にしたがって適切に連結することによって、式(47)が得られる。
【００５１】
このように構成された下水処理非線形プロセスモデル６１、すなわち、式(47)に、プロセス状態記録手段５に記録された外部入力である流入水質推定値を入力する(式(47)のd)。そして、目標値供給手段９から目標値を与えて、例えば仮想的に下水処理非線形プロセスモデル６１にPI制御をかけて(下水処理プロセス１で実施しているわけではなく、下水処理非線形プロセスモデル６１に対して実施している。)、曝気風量計算値を調整し、目標値に到達するために必要な曝気風量を求める。この際、実プロセスに対して制御をしている訳ではないため、仮想的に実施するPI制御の制御パラメータは適当に設定しておけばよい。このようにして求められた必要な曝気風量(の最終値)を、再度、下水処理非線形プロセスモデル６１に入力してステップ応答を計算する。そして、得られたステップ応答波形からプロセスゲインKnowとプロセス時定数Tnowとを読み取る。
【００５２】
図２は、この一連の処理の流れを示している。図２に示す部分での処理が終了してから図２(b)に示す部分での処理に移ることを示している。これがプロセス定数供給手段６の構成、作用の一例である。
【００５３】
図２において、目標値供給手段９から目標値が与えられると、この目標値は曝気装置モデル６１１に与えられ曝気風量が求められ、図２(b)に示す後続要素に送られる。
【００５４】
一方、曝気装置モデル６１１で求められた曝気風量は下水処理非線形プロセスモデル６１、および仮想PI制御器６１２に与えられ、この仮想PI制御器６１２の出力が目標値供給手段９からの目標値に加え合わされて曝気装置モデル６１１に与えられるから曝気風量計算値が調整される。
【００５５】
曝気装置モデル６１１から与えられる曝気風量計算値は、風量最終値計算器６１３，曝気装置モデル６１４、下水処理非線形プロセスモデル６１およびステップ応答データ取出し６１５を経てステップ応答出力を得る。図３は、曝気風量計算値が与えられて風量最終値計算器６１３ないしステップ応答データ取り出し部６１５が行う応答特性を示している。この応答線形からプロセスゲインKnowとプロセス時定数Tnowとを読取る。
【００５６】
一方、このようなシミュレーションの繰り返しに基づくプロセス定数供給は非効率であり、また数値を与えることはできるが数式を与えることはできない。そのような場合、プロセスモデルの式(47)を直接用いてプロセス定数を供給することも可能である。
【００５７】
まず、プロセスゲインKnowについては、例えば次のように求めることができる。
【００５８】
最初に式(47)より、ある定常状態では変化がないので、
０＝f(x,u,θ,ｄ)                                            (57)
となる。ここで、プロセス状態記録手段５に保持された現在のプロセス外乱である下水流入水質と操作量に対して、例えば所定の期間の平均をとるなどして、現在の平均下水流入水質ｄnowと現在の平均操作量unowを求める。そしてこれを代入すると、現在の入力に対する定常的なプロセス状態ｘnowを求めることができる。ここで、例えば被制御量をアンモニア濃度Snh4であるとすると、これはｘの要素であるから、Srefnh4が求められる。次に、アンモニア濃度の目標値をSrefnh4とし、(i)プロセス外乱である下水流入水質は変化しない、(ii)アンモニア濃度制御のための操作量である曝気風量以外の操作量は現在の状態のまま動かし続ける、ことを仮定する。すると、式(57)にSrefnh4と、dnowと、dnowの中の曝気風量以外の操作量の値を代入することにより、Srefnh4を達成するための必要な曝気風量QrefBを求めることができる。この手順にしたがって、プロセスゲインKnowは、次式で求められる。
【数４】
2006119887.tif 000006
【００５９】
このようにして、現在の状態から目標値に到達するまでの平均的なプロセスゲインを計算することができる。
【００６０】
本発明のもう一つのプロセスゲイン計算方法は、現在のプロセス状態近傍におけるものである。現在の状態近傍におけるプロセスゲインは、プロセスゲインの定義よりｄSnh4/ｄQＢ｜ｘnow,  unow,  ｄnowである。ここで、プロセス状態記録手段５には、unow,ｄnowの計算に必要なデータ以外に、他にプロセス状態の推定値も既にプロセス状態／外部入力推定手段４で計算されているので、予めｘnowは計算されている。また、曝気風量とアンモニア濃度の関係は、曝気風量が変化⇒溶存酸素濃度が変化⇒アンモニア濃度が変化というように連鎖しており、下水処理非線形プロセスモデル６１もそのように作られているため、次のようにプロセスゲインKnowを計算することができる。
【数５】
2006119887.tif 000007
【００６１】
つまり、アンモニア濃度の溶存酸素濃度に対する変化率と溶存酸素濃度の曝気風量に対する変化率を計算し、これをかけ合わせる(微分の連鎖律)。この際、ｄSnh4/ｄS02もｄS02/ｄQBもｘとuとdの関数になるため、これに現在のプロセス状態ｘnow，unow，ｄnowを代入することによって、現在のプロセス状態近傍でのプロセスゲインを求めることができる。
【００６２】
このような方法は、前述のプロセスシミュレーションを繰り返し行って求める方法と比較して効率もよく、またプロセスゲインがプロセス状態の関数として計算されるため、この関数を直接後述の制御パラメータ決定法に反映させることができるというメリットも持つ。
【００６３】
同様に、プロセス時定数に関しては、例えば次のように求めることができる。
【００６４】
まず、プロセス時定数は、ステップ応答の値が最終値の６３％に到達するまでの時間として定義されている。これは、もしプロセスが一次遅れ系の線形システムである場合には、プロセスの極の逆数に等しいことが知られている。プロセスが一次遅れ系ではない線形システムである場合は、プロセスの応答速度は通常最も遅い極(小さい極)に支配されると考えられるので、この最も遅い極の逆数を近似的にプロセスの時定数と見なしてもよい。また、線形システムの極は、適当の前提の下で、線形のプロセスモデル(線形状態方程式)の自律項の係数行列(通常A行列と呼ばれる)の固有値と一致することが知られている。以上のことを前提にして、次のような方法を採用することができる。まず始めに、式(47)の右辺をプロセス状態に対してヤコビアンをとる。すなわち、
【数６】
2006119887.tif 000008
とする。ここで、ｘnow，unow，ｄnowなどは、前述の方法と同様の方法で求めておくことができる。このようにすると、現在のプロセス状態近傍における応答速度の情報(含:時定数)を含むA行列が求められる。そこで、この行列の固有値を次の式を解いて計算する。
【数７】
2006119887.tif 000009
【００６５】
ここで、detは行列式を意味し、この式を満たすλがAnowの固有値である。この固有値は一般には複素数になるが、下水処理プロセスは振動せずまた発散もしない安定系なので、これは負の実数になるはずである。そこで、この中で絶対値が最も小さいものをλrepとする。そして、現在のプロセス状態近傍におけるプロセス時定数Tnowを次のようにして決める。
【数８】
2006119887.tif 000010
【００６６】
これによって、プロセスの時定数の近似値を解析的に求めることができる。
【００６７】
もう一つの方法として、プロセス時定数の定義にしたがって逆算する方法がある。プロセス時定数は一次遅れ系に対して次の式を満たすTと定義されている。
【数９】
2006119887.tif 000011
【００６８】
ここで、プロセスの出力をyとし、プロセスの入力をuとしている。この式よりプロセス時定数は、次式で与えられる。
【数１０】
2006119887.tif 000012
【００６９】
ここで、Kはプロセスゲインである。したがって、プロセス時定数は、もし入力uと出力yと出力の微分値dy/dtが分るならば、式(64)から直接簡単に求められる。そこで、今曝気風量QBを入力とし、アンモニア濃度Snh4を出力とすれば、アンモニア濃度の微分値は下水処理非線形プロセスモデル６１において、例えば次のように表される。
【数１１】
2006119887.tif 000013
【００７０】
ここで、Vは生物反応槽１０２の容積であり、Q(t)は反応槽への流入量である。この式は、少し簡略化した場合の式であるが、例えばASM2などのもう少し詳細なモデルでも原理は同じである。そこで、この式を用いると、プロセス時定数は、次のように求められる。
【数１２】
2006119887.tif 000014
【００７１】
ここで、この式の中のアンモニア濃度などに現在のプロセス状態を代入すれば、現在のプロセス状態近傍での時定数を近似できる。また、目標値付近と現在のプロセス状態付近の平均を取れば、目標値までの平均の時定数の近似計算をしていることになる。いずれにしても、この方法によってプロセス時定数の近似値を解析的に求めることができた。
【００７２】
次に、制御パラメータ決定手段７では、プロセス定数供給手段６によって供給されたプロセスゲインとプロセス時定数とを用いて、プロセスの制御パラメータである比例ゲインKpと積分時間TIとを計算する。これには、従来よく知られている様々なチューニング方法を用いることができる。例えば、内部モデル制御(IMC)によるIMCチューニング方法や北森教授が開発した部分的モデルマッチングに基づく方法(ここでは北森法と呼ぶ)は、プロセス定数(プロセスゲイン、プロセス時定数など)の同定精度が高い場合には、非常によい制御性能を発輝することが知られている。そこで、これらの方法を用いればよい。北森法とIMC法のチューニング方法を表1および表２に示す。
【表１】
2006119887.tif 000015
【表２】
2006119887.tif 000016
【００７３】
この表において、Lはむだ時間を表すが、下水処理非線形プロセスモデル６１からはむだ時間は算出されないので、L＝0である。但し、実際の処理プロセスではむだ時間が存在することはしばしばあるので、そのような場合には、別途むだ時間を測定しておいて、決定すればよい。
【００７４】
以上のような方法を用いて、制御パラメータを決定することができる。ここで、表1の式自身は、既に開発されているパラメータ決定法であるが、ここで注意すべきことは、KpやTIを求める際に用いるプロセスゲインKやプロセス時定数Tが変化することである。そのため、この制御方式は結果的にゲインスケジューリングになっている。但し、このゲインスケジューリングはあくまでもプロセスモデルを用いて行われており、予めプロセス特性(ステップ応答など)の同定実験を特別に必要としていない点に特徴がある。実際の下水処理プロセスでプロセス同定実験を行うことは極めて非現実的な場合が多いので、この方法はこのように同定実験を行い難い場合に有効であると考えられる。さらに、プロセスゲインKやプロセス時定数Tを既述の方法にしたがって解析的に求められる場合には、結果的によく調整されたPI型の非線形コントローラになっている。以上が、制御パラメータ決定手段７の構成である。
【００７５】
次に、プロセス量制御手段８では、制御パラメータ決定手段７によって決定された比例ゲインKpと積分時間TIを受け取り、また予め何らかの方法、例えば、特願2002-312679号では、「プラントワイド最適プロセス制御装置」で提案したような目標値決定法、などを用いて決められた目標値供給手段９から供給された目標値を受け取り、通常の以下のようなPI制御方式を用いて曝気風量を演算する。
【数１３】
2006119887.tif 000017
【００７６】
このように計算された曝気風量によって、曝気装置１１２が操作される。これが、プロセス量制御手段８と目標値供給手段９の構成、作用である。
【００７７】
（実施例１の効果）
実施例１の主たる効果は、以下の通りである。プロセスの非線形性が強い場合であっても、通常のPI制御器でプロセスの安定性、ロバスト性、制御性能を失わずに制御を行うことができる。通常のゲインスケジューリング方法と異なり、プロセスモデルを調整するための比較的少量のプロセスデータのみを用いて実施することができるため、プロセスに撹乱を与えるようなプロセス同定を極力避けることができる。そのため、実際のプロセスで比較的容易に実施することができる。
【００７８】
［実施例２］
（実施例２の構成）
図４は、実施例２の目標値の設定方式を示している。実施例４は、実施例１と構成が同じであるが、目標値供給手段９から供給される目標値が一定値ではなく、階段状に変化する目標軌道である場合である。この場合、目標値は、初期目標値Ref1、中間目標値Ref2、・・・RefN-1および最終目標値RefNを設定するものとする。
【００７９】
（実施例２の作用）
実施例２の作用は、実施例１の作用とほぼ同じであるが、プロセス定数供給手段６でプロセスゲインやプロセス時定数を供給する場合に、目標値とプロセス状態の誤差を取った平均ゲインを供給するのではなく、最終目標値に至る途中の目標軌道の中間値とプロセス状態の誤差を取ることによってより木目細かくプロセス定数を供給している点である。プロセスゲインKnowの供給を例に取ると、プログラム的に書けば次のようになる。
【数１４】
2006119887.tif 000018
【００８０】
図１に示した実施例１でいえば、目標値供給手段９は、階段状に変化する上記各目標値Ref1、Ref2、・・・RefN-1、RefNをプロセス量制御手段８に順次与える。この場合、初期目標値Ref1と最終目標値RefNとの間にいくつかの中間目標値があり、目標値供給手段９がプロセス状態に応じて適当な中間目標値をプロセス量制御手段８に与えることにより、プロセス状態と目標値との誤差が小さなものとなり、オーバーシュート等の制御変動が少くでき、安定した制御が実現できる。
【００８１】
このように目標軌道の中間値を用いて、より木目細かなプロセスゲインを供給することができる。プロセス時定数の計算についても同様のことを行えばよい。その他の作用は実施例１の作用と同じである。
【００８２】
（実施例２の効果）
実施例２から得られる主たる効果は、実施例１の効果の効果に加えて、以下の効果があげられる。
【００８３】
目標値と現在のプロセス状態が大きく異なるような場合に、PI制御器の制御パラメータの切り替えをよりこまめに切り替えることによって、より強い非線形性に対しても木目細かく対応できる非線形プロセス制御装置を供給できる。
【００８４】
［実施例３］
（実施例３の構成）
図５は、実施例３のプロセス制御系の構成を示している。図１と図５の構成の違いは、プロセス定数供給手段６の部分の構成が異なっているだけであり、他は同じである。この図５に示す対象とするプロセスである下水処理プロセスは、図1と同様の構成、すなわち
下水処理プロセス１と、
下水流入センサ１２１から所定の周期で得られる下水流入量および下水流入水質データを収集しする外部入力計測データ収集部２と、
各種プロセスセンサ１２２−１２３から所定の周期で得られるプロセスデータを収集し保持するプロセス計測データ収集部３と、
外部入力計測データ収集部とプロセス計測データ収集部３で収集された下水流流量と下水流入水質とDO濃度とNH4-N濃度のデータ、および、典型的には何らかの下水処理プロセス簡易モデル４１を用いてプロセスで計測しなかった、例えば易分解性有機物や有機酸系有機物や硝酸濃度などの非計測水質濃度を推定することためのプロセス状態／外部入力推定手段４と、
外部入力計測データ収集部２とプロセス計測データ収集部３で収集された下水流流量と下水流入水質とDO濃度とNH4-N濃度の予め指定した所定の期間の時系列データと、プロセス状態推定手段４で推定した非計測水質濃度の予め指定した所定の期間の時系列データと、を記録しておくプロセス状態記録手段５と、
プロセス状態記録手段５に記録された過去から現在に亘る所定のプロセス状態を、予め決定しておく複数の制御モードと対応づけることによって制御モードを判断する制御モード判断手段６２と、予め非線形プロセスシミュレータで前記制御モード毎にプロセス定数の典型値を保存しておくプロセス定数保持手段６３と、を有して、制御モード判断手段６２で判断された現在の制御モードに対応する下水処理プロセス１の現在のプロセスゲインKとプロセスの時定数Tを供給するプロセス定数供給手段６と、
プロセス定数供給手段６から供給されたプロセスゲインKとプロセスの時定数Tから、PI制御器の比例ゲインKpと積分定数TIを供給する制御パラメータ決定手段７と、
制御パラメータ決定手段７から供給された比例ゲインKpと積分定数TIを用いてPI制御によって曝気風量１１２を調整するプロセス量制御手段８と、
プロセス量制御手段８に目標値を与える目標値供給手段９と、
により構成される。
【００８５】
（実施例３の作用）
実施例３の作用は、プロセス定数供給手段６を除いて、実施例１と同じであるため、プロセス定数供給手段６についてのみ記述する。まず、プロセス状態記録手段５に記録されたプロセス状態は、所定の過去から現在までのプロセス状態に対して、例えば平均操作を行うなどして、制御モード判断手段６２にプロセス状態データ、例えば、下水流入量Q、下水流入全窒素濃度TN(Nと略記)、下水流入COD濃度CODin、有機酸(酢酸)系有機物Sa、有機酸系有機物を除いた易分解性有機物Sｆ、溶存酸素濃度S０２(あるいはPO)、アルカリ度Saなどのデータを引き渡す。引き渡されたデータは、制御モード判断手段６２で、適当な前処理例えばアルカリ度からpHを推定するなどの処理を行った後、制御モードを判断するロジックに引き渡される。
【００８６】
図６は、この原理を説明するための図である。なお、図６は説明を簡単にするために、簡単なロジックを用いて説明するが、本発明は、このような簡単なロジックに限っているわけではない。図６において、まず制御モード判断手段６２は、各プロセス状態を表す変数の上限*、↓(*は、任意の文字列)と下限*zを用意しておくと同時に、複数の制御モードを用意しておく。そして、引き渡されたプロセス状態を予め設定しておいたプロセス状態の上下限値と比較していく。
【００８７】
例えば、まず流入量Qを上限値Quと比較して、もしその上限値Quよりも流量Qが多い場合には、これを雨天と判断する（ステップＳ１）。この場合には、雨天モードとして予め設定した制御モード1とする。流量が上限値を上回らない場合には晴天であると判断し、次に流入全窒素濃度の現在のプロセス状態を上限値Nuおよび下限値NIと比較する。
【００８８】
上限値を上回る場合には、窒素負荷が多い窒素過負荷モードとして予め設定した制御モード２に制御モードを設定する（ステップＳ２）。下限値を下回る場合には同様に窒素低負荷モードとして制御モード３に制御モードを設定する（ステップＳ３）。上下限に入っている場合には、窒素負荷Nに関しては通常負荷であると判断し、次に有機物負荷の判断に入る。有機物負荷Cは流入下水のCODで判断することにし、窒素負荷と同様な方法で制御モード４有機物過負荷モードおよび制御モード５有機物低負荷モードを判断する（ステップＳ４、Ｓ５）。
【００８９】
CODが上下限以内に入っている場合には、窒素負荷Nも有機物負荷Cも通常負荷であると判断し、次に溶存酸素濃度DOの状態について判断する（ステップＳ６）。もしDO濃度が上限を越えている場合には、不必要に曝気風量が供給されていることになるので、過曝気モードとしての制御モード６に設定する。
【００９０】
次に、プロセス状態のアルカリ度から現在のpH値を推定し、pH値が低い場合には硝化阻害が起こり得る硝化阻害モードとしての制御モード７に設定する（ステップＳ７）。pHが正常範囲内であると判断できる場合には、有機物の中の有機酸系有機物動とそれ以外の有機物Sｆの存在割合を確認する。有機酸系有機物SａがSｆよりもずっと少ない場合には、リン除去を行うことが難しいので、リン除去困難モードとしての制御モード８に設定する（ステップＳ８）。逆に、SaがSｆよりもずっと多い場合には、リン除去が原理的に可能なので、リン除去可能モードとして制御モード９に設定する（ステップＳ９）。以上の判断でどの制御モードにも入らなかった場合には、通常モードとして制御モード１０に設定する。
【００９１】
以上の方法にしたがって、プロセス状態から制御モードが決定される。
【００９２】
次に、予め下水処理非線形プロセスモデル６１によってプロセスシミュレーションによるステップ応答試験を行い、ステップ応答試験結果から各制御モード毎の典型的なプロセス定数を計算しておく。
【００９３】
図７は、このような計算に基いて作成した各制御モードとプロセス定数との対応を示す図表である。また、ある制御モードにおいては、風量制御のみでは制御を行うことができない場合がある。そのような場合にも対応できるように、ある制御モード、例えば硝化阻害や雨天時の場合には、他の制御と併用すべきであることも示しておく。これが、プロセス定数保持手段６２である。さて、プロセス状態から制御モードが決定されたら、その制御モードは、プロセス定数保持手段６２に引き渡される。引き渡された制御モードはプロセス定数保持手段６２に保持されたプロセス定数を参照して、対応する制御モードのプロセス定数を供給する。また、同時に他の制御が必要な場合にはそのメッセージも供給する。以上がプロセス定数供給手段６の実施例である。
【００９４】
その後の動作は実施例１の作用と同様であるが、もし、その他の制御が必要であるメッセージがプロセス定数供給手段６から供給された場合には、そのメッセージに従った他の制御も同時に実行される。
【００９５】
（実施例３の効果）
実施例３から得られる主たる効果は、実施例１の効果に加えて、以下の効果が挙げられる。
【００９６】
・非線形プロセスモデルを用いて予めプロセス定数を計算しておくため、オンラインで比較的高速に計算を行うことができる。そのため、プロセスが複雑な場合であっても実用的な制御を提供できる。
・予め制御モードを設けておく事によって、現在対象としている制御方式だけではプロセスを適切に制御できない場合に、他の制御方式と併用するという手段を容易に実施することができる。そのため、ワンループの制御とマルチプルループの制御を適切に使い分けることができる。
【００９７】
［実施例４］
（実施例４の構成）
図８は、実施例４の構成を示している。図８と実施例１の構成を示す図1との違いは、図８では図1に加えて、プロセスのロバスト性を判断するロバスト性判断手段１０とプロセス状態判断手段６４を具えていることである。その他は、図1と同様である。
【００９８】
（実施例４の作用）
実施例４の作用は、プロセス定数供給手段６の中に、プロセスのロバスト性判断を挿入している点の作用が実施例１の作用と異なるだけであり、その他は同じであるので、この部分についてのみ記述する。プロセス定数供給手段６では、現在のプロセスの状態に応じて対応するプロセス定数であるプロセスゲインKとプロセス時定数Tを供給するのであるが、これらの定数をどのようなタイミングで更新していけばよいかは明らかではない。実施例２の作用で述べたように、制御モードを持たせることは一つの方法である。もう一つの方法として、プロセスのロバスト性に着目した方法が考えられる。ここでは、その考え方について記述する。
【００９９】
まず、最初にプロセス定数供給手段６から、プロセスゲインKとプロセス時定数Tが制御パラメータ決定手段７に供給される。制御パラメータ決定手段７では、実施例１の作用にて示したように、制御パラメータKpと積分時間TIを計算する。この場合どのようなチューニング法を用いてもよいが、チューニングは通常プロセス定数供給手段６から供給されるプロセスゲインKとプロセス時定数Tを含む次のプロセス近似モデルG(ｓ)(伝達関数)に対して計算される。
【数１５】
2006119887.tif 000019
【０１００】
実施例１の作用で示したIMC法や北森法などのチューニング方法は、式(69)に対して設計されたものである。
【０１０１】
図９は、式(69)のモデルに対してPI制御器７１を構成したものである。そして、PI制御器７１を簡易プロセスモデル７２と組合わせることにより、図８(b)に示したブロック７０と等価であることが簡単な計算からわかる。Kp,TI,K,T,Lなどは、プロセス定数供給手段６や制御パラメータ決定手段７から供給された値で計算されており、当然プロセスが安定かつよい応答を持つようになっている。しかし、KpとTIは設計パラメータであるが、K,T,Lはプロセスモデルから推定したプロセス定数であり、本当の下水処理プロセス１の応答と完全に一致するものではない。
【０１０２】
このような場合、決定したKpとTIで制御できなくなるような、推定した定数のずれを見積もる問題は、制御理論ではロバスト安定化問題としてよく知られている。図７に示したようなプロセスの場合、ある固定のKpとTIに対して、プロセスゲインKは大きい方がプロセスは不安定化し易く、プロセス時定数Tは小さい方が不安定化し易く、むだ時問Lは長い方が不安定化し易いことが、理論的にも、また工学的な感覚からもわかる。そのため、プロセスを不安定化するような限界パラメータセット(Kmax,Tmin,Lmax)が存在する。ここで、maxはプロセスを不安定化する最大限界値を示し、minはプロセスを不安定化する最小限界値を示す。
【０１０３】
そこで、ロバスト性判断手段１０では、制御パラメータ決定手段７から、決定された制御パラメータKpとT1を受け取り、この制御パラメータでプロセスを安定化することのできる限界(Kmax,Tmin,Lmax)を計算する。これらの値の組み合わせは、シミュレーションによっても示すことができるが、近年、このようなプロセスに対する安定限界を計算する体系だった手法が開発されている。そこでは、エルミート・ビーラー定理という定理を用いて限界値を計算している。したがって、このような方法を用いれば、(Kmax,Tmin,Lmax)を計算できる。そして、ある程度の安定余有を持たせるためにここで計算された値から、予め設定した量だけ小さい(maxの場合)あるいは大きい(minの場合)パラメータの組み合わせを限界パラメータ値として設定する。これを(Klim,Tlim,Lmax)とする。これがロバスト性判断手段１０の実施例である。このようにしてロバスト性判断手段１０が実行されたら、プロセス状態判断手段６４では、この(Klim,Tlim,Lmax)を受け取る。同時に、プロセス状態判断手段６４は、プロセス状態記録手段５から所定の周期で供給される現在のプロセス状態を取り込む。そして、現在のプロセス状態(Know,Tnow,Lnow)と、(Klim,Tlim,Lmax)との値を比較し、いずれか一つのパラメータがこの限界値を越えた場合には、下水処理非線形プロセスモデル６１に対して、プロセスパラメータの再計算を依頼し、その結果を制御パラメータ決定手段７に供給する。
【０１０４】
以上が、ロバスト性判断手段１０によるロバスト性判断に基づくプロセス定数供給手段６である。
【０１０５】
これ以降の作用は、実施例１の作用と同様であるので省略する。
【０１０６】
（実施例４の効果）
実施例４から得られる主たる効果は、実施例１の効果に加えて、以下の効果が挙げられる。
【０１０７】
PI制御器の制御パラメータを、プロセスのロバスト性という制御上重要な概念に基づいて、決定することができる。そのため、始めに指定した安定余有の範囲で常にプロセスの安定性(及びロバスト性)を保つことのできる非線形PI制御器を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】本発明の実施例１の構成を示す説明図。
【図２】図１のプロセス定数供給手段６の内部構成を示した説明図。
【図３】図１、図２に示したプロセス定数供給手段のステップ応答特性を示す特性図。
【図４】本発明の実施例２の目標値の設定方式を示す説明図。
【図５】本発明の実施例３の構成を示す説明図。
【図６】図４のプロセス定数供給手段６内に設けられた制御モード判断手段６２の動作内容を示すフローチャート。
【図７】図４のプロセス定数供給手段６内に設けられたプロセス定数保持手段６３の作用を説明するための図表。
【図８】本発明の実施例４の構成を示す説明図。
【図９】本発明の実施例４におけるプロセスのロバスト性判断を説明するための説明図。
【符号の説明】
【０１０９】
１  下水処理プロセス、１０１  最初沈澱池、１０２  生物反応槽、
１０３  最終沈澱池、１１１  最初沈澱池余剰汚泥引抜ポンプ、
１１２  曝気装置、１１３  返送汚泥ポンプ、
１１４  最終沈澱池余剰汚泥引抜ポンプ、
１２１  流入下水水質と流入下水水量を計測する流入下水センサ、
１２２  生物反応槽の溶存酸素濃度を計測するDOセンサ、
１２３  生物反応槽のアンモニア濃度を計測するNH4-Nセンサ、
１２４  生物反応槽のpE濃度を計測するpH4センサ、
１２５  生物反応槽のMLSS濃度を計測するMLSSセンサ、
１２６  最終沈澱池のCOD濃度を計測するCOD(に換算可能な)センサ、
１２７  最終沈澱池の全窒素濃度を計測するTNセンサ、
２  外部入力計測データ収集部、３  プロセス計測データ収集部、
４  プロセス状態／外部入力推定手段、４１  下水処理簡易プロセスモデル
５  プロセス状態記録手段、６  プロセス定数供給手段、
６１  下水処理非線形プロセスモデル、６２  制御モード判断手段、
６３  プロセス定数保持手段、６４  プロセス状態判断手段、
７  制御パラメータ決定手段、８  プロセス量制御手段、
９  目標値供給手段、１０  ロバスト性判断手段。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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