(57)【要約】【課題】  モデル予測制御装置の処理負荷を低減させること。【解決手段】  モデル予測制御装置１は、最適操作量決定部１０、内部状態推定部２０及び記憶データベース３０を備えるとともに、内部状態推定制御部４０を備えている。内部状態推定制御部４０は、所定の条件を満足した場合に、内部状態推定部２０の状態推定を省略して、処理負荷を低減させる。その条件は、（１）最適操作量決定部１０における最適化回数が上限を超えるほど処理負荷が大きくなった場合、又は（２）制御対象から検出される制御量の実測値が目標制御量に対してほぼ等しく安定している場合である。【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用いて該制御対象の状態量を推定する内部状態推定部と、
前記内部状態推定部で推定された状態量により前記動的モデルを同定して、制御対象の制御量を予測し、制御対象に与える最適操作量を決定する最適操作量決定部とを備え、
前記内部状態推定部は、最適操作量を決定するまでの最適化回数が所定値を超えている場合に前記内部状態推定部の前記状態量の推定を省略するモデル予測制御装置。
【請求項２】
制御対象の動的モデルを用いて該制御対象の状態量を推定する内部状態推定部と、
前記内部状態推定部で推定された状態量により前記動的モデルを同定して、制御対象の制御量を予測し、制御対象に与える最適操作量を決定する最適操作量決定部とを備え、
前記内部状態推定部は、前記制御対象の制御量の実測値が目標値に対して所定範囲に入っている場合に前記内部状態推定部の前記状態量の推定を省略するモデル予測制御装置。
【請求項３】
前記モデル予測制御装置の始動時には、前記状態量の推定を省略しない請求項１又は２に記載のモデル予測制御装置。
【請求項４】
前記最適操作量の前回と今回との差が所定値以上である場合には、前記状態量の推定を省略しない請求項１又は２に記載のモデル予測制御装置。
【請求項５】
前記制御量の実測値と予測値との差が所定値以上である場合には、前記状態量の推定を省略しない請求項１又は２に記載のモデル予測制御装置。
【請求項６】
前記制御量の目標値と予測値との差が所定値以上である場合には、前記状態量の推定を省略しない請求項１又は２に記載のモデル予測制御装置。
【請求項７】
前記操作量の目標値と予測値との差が所定値以上である場合には、前記状態量の推定を省略しない請求項１又は２に記載のモデル予測制御装置。
【請求項８】
制御対象の動的モデルを用いて該制御対象の状態量を推定し、
該推定された状態量により前記動的モデルを同定して、制御対象の制御量を予測し、制御対象に与える最適操作量を計算するモデル予測制御方法であって、
前記最適操作量を決定するまでの最適化回数が所定値を超えている場合には前記状態量の推定を省略するモデル予測制御方法。
【請求項９】
制御対象の動的モデルを用いて該制御対象の状態量を推定し、
推定された状態量により前記動的モデルを同定して、制御対象の制御量を予測し、制御対象に与える最適操作量を計算するモデル予測制御方法であって、
前記制御対象の制御量の実測値が目標値に対して所定範囲に入っている場合には前記状態量の推定を省略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、モデル予測制御装置に関し、特に処理負荷の低減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、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）する制御入力すなわち最適操作量を決定するものである。実際の制御対象に対応する動特性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して操作量を決定できるので、正確な制御が可能である。従来は制御対象の反応時間あるいは時定数が比較的長いプラントのような制御対象に対して実施されてきたが、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、モデル予測制御は、最適操作量を決定するまでに、仮の操作量を動特性モデルに与え、所定時間先までの制御量を予測する演算を繰り返すので、処理負荷が大きい。しかも動特性モデルを毎回同定するために、最適操作量の検索と同様のモデル予測を行なうのでさらに処理負荷が増大していた。すなわち、コンピュータの演算性能が向上しているとはいえ、予測期間における大量の計算は、モデル予測制御装置の処理負荷を増大させ、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の実現が困難な場合があった。
【０００４】
このような問題を解決するために、制御量を変化の速いものと緩慢なものとに分け、緩慢なものに対しては、予測時刻の間引きを行なって負荷を低減させるものが、従来提案されている（特許文献１参照）。
【０００５】
【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】
【０００６】
本発明は、前記の問題点に鑑み、条件により状態推定を省略して、処理負荷を低減させるとともに安定な制御が可能なモデル予測制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様であるモデル予測制御装置では、制御対象の動的モデルを用いて該制御対象の状態量を推定する内部状態推定部と、前記内部状態推定部で推定された状態量により前記動的モデルを同定して、制御対象の制御量を予測し、制御対象に与える最適操作量を決定する最適操作量決定部とを備え、前記内部状態推定部は、最適操作量を決定するまでの最適化回数が所定値を超えている場合に前記内部状態推定部の前記状態量の推定を省略する。
【０００８】
また、本発明の第２の態様であるモデル予測制御装置では、前記内部状態推定部は、前記制御対象の制御量の実測値が目標値に対して所定範囲に入っている場合に前記内部状態推定部の状態量の推定を省略する。
【０００９】
さらに、前記モデル予測制御装置の始動時、最適操作量の前回と今回との差が所定値以上である場合、前記制御量の実測値と予測値との差が所定値以上である場合、前記制御量の目標値と予測値との差が所定値以上である場合、及び前記操作量の目標値と予測値との差が所定値以上である場合のうちの少なくとも一つを満足している場合には、前記状態量の推定を省略しないようにできる。
【００１０】
さらに、本発明の第３の態様であるモデル予測制御方法は、制御対象の動的モデルを用いて該制御対象の状態量を推定し、推定された状態量により前記動的モデルを同定して、制御対象の制御量を予測し、制御対象に与える最適操作量を計算するものであって、前記最適操作量を決定するまでの最適化回数が所定値を超えている場合には前記状態量の推定を省略する。
【００１１】
さらに、本発明の第４の態様であるモデル予測制御方法は、制御対象の動的モデルを用いて該制御対象の状態量を推定し、推定された状態量により前記動的モデルを同定して、制御対象の制御量を予測し、制御対象に与える最適操作量を計算するものであって、前記制御対象の制御量の実測値が目標値に対して所定範囲に入っている場合には前記状態量の推定を省略する。
【発明の効果】
【００１２】
このように、状態推定を省略できる条件を満足するときにのみ、内部状態推定部における状態推定を省略するようにしたので、制御が不安定にならないようにして、処理負荷の大幅な低減を行なうことができる。また、状態推定を省略できない場合の条件を設定するときには、さらに安定な制御が可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
図１に、本発明の１実施形態であるモデル予測制御装置の概略を示す。１は、モデル予測制御装置、２は、制御対象である。モデル予測制御装置１は、所定時間先までの制御量を制御対象のモデルを用いて予測し、最適操作量を決定するとこれを制御対象２に入力する。その結果制御対象２から出力あるいは検出される制御量の実測値を得て、次の最適操作量の検索を開始する。このようなステップを繰り返してモデル予測制御が実行される。
【００１４】
モデル予測制御装置１は、従来のものと同様に、最適操作量決定部１０、内部状態推定部２０及び記憶データベース３０を備える。内部状態推定部２０は、制御対象の状態量を推定するもので、推定状態量は、最適操作量決定部１０に出力される。最適操作量検索部１０は、内部状態推定部２０により推定された内部状態量によりモデルを同定し、このモデルを用いて所定時間先までの制御量を予測し、最適操作量を決定する。記憶データベースは、最適操作量、制御量等の予測値と実測値及び内部状態量等モデル予測制御に必要なデータを記憶している。
【００１５】
本発明の実施形態であるモデル予測制御装置１は、さらに内部状態の推定を行なうか否かの制御が可能な内部状態推定制御部４０を備えており、以下に詳しく説明するように、内部状態推定制御部４０は、モデル予測始動時を除き、記憶データベースから取得したデータが所定の条件を満足している場合内部状態推定部２０の状態推定を省略あるいは実行するように動作する。なお、本例では、内部状態推定制御部４０は、内部状態推定部２０の外に設けているが、内部状態推定部２０に設けてもよい。
【００１６】
ここで、本発明の動作及び作用を明確にするために、まず内部状態推定制御部４０が働かない従来のモデル予測装置の動作を説明する。内部状態推定部２０は、状態量候補算出部２１とモデル予測部２３と評価部２５とを備えている。モデル予測部２３は、状態量候補算出部２１により算出された状態量候補と実際に制御対象に入力された最適操作量とから、所定の有限時間先までの制御量を予測する。状態量候補及び予測された制御量は評価部２５に入力し、評価部２５では、予め定められた評価式により状態量及び制御量を評価する。これを繰り返して、評価式による評価値が最小（あるいは最大）となったときの状態量候補を推定状態量として最適操作量検索部に送る。なお、記憶データベースからは、最適操作量の履歴及び制御量の履歴が内部状態推定部に送られ、状態量推定のために使用される。
【００１７】
最適操作量決定部１は、操作量候補算出部１１と、モデル予測部１３と、評価部１５とを備える。操作量候補算出部１１により算出された操作量候補はモデル予測制御部１３に入力する。モデル予測部１３では、内部状態推定部２０から出力された状態推定量によって、制御対象のモデルを同定し、このモデルを用いて有限時間先までの制御量の予測を行い、評価部１５に送る。評価部１５では、操作量候補、予測された制御量等を評価式により評価する。これを繰り返して評価式が算出する評価値が最小（あるいは最大）となった時点で最適操作量の検索が終了し、評価値の最小値を与えた操作量候補が最適操作量として決定される。決定された最適操作量は、制御対象２に与えられて、今回の制御期間は終了し、次回の制御期間が開始する。次回は今回と同様に、モデルを同定するための状態推定から始まる。
【００１８】
このように、状態推定は、制御入力すなわち最適操作量を決定するたびに実行される。モデルの状態量を最新の制御対象の内部状態に同定しておかなければ、正確な制御は望めないからである。しかしながら、内部状態推定部２０の状態推定の動作は、最適操作量決定部１０における最適操作量の検索と同様にモデル予測を行なうので大きな処理負荷を伴っている。
【００１９】
本発明は、処理負荷が大きい状態推定を省略するあるいは間引くことができれば、大幅な処理負荷の軽減になることに着目してなされたもので、本実施形態では、内部状態推定制御部４０を備えて、所定の条件の下に状態推定を省略できるようにした。状態推定を省略できる場合は、以下の場合である。
【００２０】
（１）モデル予測制御の処理負荷が大きい場合。
（２）制御対象の制御量が安定状態にある場合。
ただし、
（３）予測制御の始動時、
（４）操作量が大きく変動している場合、
（５）制御量の予測値と実測値の偏差が大きい場合、
（６）制御量又は操作量の目標値と予測値との偏差が大きい場合、
には状態推定を省略しない。
【００２１】
以下、本発明による状態推定制御部４０の動作について具体的に説明する。
（１）モデル予測制御の処理負荷が大きい場合。
図２は、横軸に時間をとり、縦軸に最適化回数をとったグラフである。最適化回数は、最適操作量を算出するために、行なった予測演算の回数を示す。実際は、サンプリング時間毎に最適化回数が得られるが、説明を分りやすくするために、連続的なグラフにして示してある（以下、同様に連続的なグラフで示す。）最適化回数には予め設定されている上限の回数があり、それが鎖線で示してある。図から明らかなように、時間Ｔ0までは、最適化回数に達するまでに最適操作量が検索されていたのが、時間Ｔ0を超えると常に最適化回数の上限に達している。これは、処理負荷が過大となって、予め定められた時間の範囲では最適操作量が決定できないことを意味する。これでは、最適操作量に達していない状態で制御対象に与える操作量を決めることになり、予測制御の特性を発揮できず、十分な制御ができない。
【００２２】
本実施形態では、最適化回数の上限に達した場合あるいはこれが所定回連続した場合、状態推定制御部４０は、その次の内部状態推定部２０における状態推定を間引くすなわち省略するようにする。状態推定を省略した場合は、今回の状態推定において算出されている次回の状態推定量をそのまま採用する。このようにすると最適操作量の検索回数が上限を超えても、打ち切ることなく最適操作量が決定できる時間的余裕ができ、有効な制御を可能にする。なお、短期間では状態推定量が大きく変化することが少なく、省略しても制御が不正確になるという可能性は少ない。また、少し正確さの程度が減少したとしても、最適操作量が見出せない場合と比較すると問題は少ない。
【００２３】
（２）制御対象の制御量が安定状態にある場合。
図３は、横軸が時間で、縦軸に、最適操作量を与えた各回の制御量をとったグラフであり、制御対象から出力あるいは検出される制御量の実測値の変動を示す。このグラフによれば、時間Ｔ0に達するまでは、制御量が安定せず、時間Ｔ1以降は、ほぼ一定値すなわち目標値を維持して安定している。制御対象２から取得される制御量の実測値がこのように安定している場合は、制御対象２の状態量も同様に安定していると考えられ、毎回の予測期間に制御対象の内部状態を同定する必要は少ないと考えられる。したがって、状態推定制御部４０により、制御量の実測値が安定しているすなわち目標値の近傍の所定範囲に所定回数以上連続して入っている場合には、次回の内部状態推定部における状態推定を省略する。なお、目標値の近傍の所定範囲に所定回数以上連続して入っているという条件は、本発明を限定するものではない。実際の制御によっては、目標値の近傍の所定範囲に入ったと判断された時点で状態推定を省略するようにもできる。
【００２４】
（１）及び（２）において、状態推定の省略は次の回に限定されるものではなく、制御対象あるいは制御の状況等によって状態推定を省略する回数あるいは時間を、適宜決定することができる。ただし、状態推定を長期間行なわない場合には制御対象の状態を正確にモデルに反映させることができないので、安定した制御が行なわれなくなる可能性が高い。したがって、いったん状態推定を省略した後、適当な回数あるいは時間の後には、状況が変化していなくとも、また処理負荷の増大が予想されても、状態推定を実行するようにしたほうがよい。また、状態推定を行なわない期間にまで延長して状態推定を省略することは現実的ではない。例えば、１０ｍｓごとに最適操作量を制御対象に入力する予測制御装置において、１回の状態推定で１０回先の１００ｍｓ後の状態まで推定していたとしても、多くとも５０ｍｓ後すなわち４回の間引き行なった後には、新たに状態推定を実行するようにする。
【００２５】
次に、内部状態推定部における状態推定を行なわなければならない場合を示す。本実施形態では、前記（１）及び（２）の場合あるいは状態推定を省略している場合であっても、前記（３）〜（６）の場合には、内部状態推定制御部４０は、状態推定を実行するように制御する。
【００２６】
（３）予測制御の始動時、
図４は、横軸が時間、縦軸が状態推定量をとったグラフであり、モデル予測制御装置の始動時に内部状態推定部から出力される状態推定量が不安定であることを説明するグラフである。モデル予測制御装置の始動からＴ0までは、制御対象からのデータが少なく、制御対象も安定してないので、推定状態量も安定していない。したがって、図４に示すように、状態推定量が不安定な期間がある。このような場合は通常のとおり制御入力すなわち最適操作量の検索に際して毎回状態推定を行なう。始動から何回目で安定してくるかは、制御装置及び制御対象によりさまざまであるので、状態推定を行なわなければならない始動時の期間は、適宜設定しておくことができる。
【００２７】
（４）操作量が大きく変動している場合、
図５は、横軸に時間、縦軸に最適操作量をとったグラフで、時間Ｔ1〜Ｔ2間で、最適操作量が大きく変動している。このように前回の最適操作量と今回の最適操作量との偏差が所定値を超えるような場合は、制御対象になんらかの大きな変動があったと判断できる。したがって、従来の条件で推定した状態推定量を使用することができない。新たに状態推定を実行して制御対象の変動を反映した状態推定量を得る必要がある。
【００２８】
（５）制御量の予測値と実測値の偏差が大きい場合、
図６は、横軸に時間、縦軸に予測制御量をとったグラフである。図に示すように、制御量の予測値と実測値との偏差が大きくなり、所定の範囲に入らないようになると、モデル予測制御が正確に実行されていないことであるから、制御対象の内部状態推定を省略するわけにはいかない。このような場合も、内部状態推定制御部４０での状態推定の省略は行なわない。
【００２９】
（６）制御量又は操作量の目標値と予測値との偏差が大きい場合、
図７は、横軸を時間とし、縦軸に予測制御量すなわち制御量の予測値をとったものである。図７のグラフでは、時間Ｔ3までは、予測制御量は目標制御量とほぼ一致した値をとっているが、時間Ｔ3を超えると、予測制御量が変動している。予測制御量が目標制御量に一致しないのは、モデル予測制御が正常に動作していないと判断できるので、制御対象の内部状態推定を省略するわけにはいかない。したがって、このように制御量の予測値と目標値との間に所定値以上の偏差が発生した場合には、状態推定を通常どおり毎回実行する。
【００３０】
また、操作量の場合であっても、目標操作量をもち、常に目標操作量に合致するように制御するように指定されているような場合（例えば、温度制御において、操作量が冷却水のポンプ回転数とバルブ開度である場合に、ポンプ回転数は１０００回転を維持するという指定がなされる場合）、その操作量の予測値と目標操作量との偏差が大きい場合には、やはり状態推定を省略するようなことはしない。
【００３１】
以上説明したように、（１）〜（６）までの条件を満足するか否かを判断して、状態推定制御部が状態推定を省略するようにしたので、適切な処理負荷の低減が図れる。なお、制御対象及び制御装置その他の状況により（１）〜（６）の条件の可能な組合わせを用いて、状態推定を制御できることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の１実施形態であるモデル予測制御装置の概略を示す図である。
【図２】最適操作量を決定するまでの最適化回数の推移を示す図である。
【図３】制御量の実測値の変動を示す図である。
【図４】モデル予測制御の始動時の状態推定量の変動を示す図である。
【図５】算出された最適操作量の変動を示す図である。
【図６】制御量の実測値と予測値の偏差を示す図である。
【図７】制御量の予測値の目標値からの偏差を示す図である。
【符号の説明】
【００３３】
１    モデル予測制御装置
２    制御対象
１０    最適制御量決定部
１１    操作量候補算出部
１３    モデル予測部
１５    最適操作評価部
２０    内部状態推定部
２１    状態量候補算出部
２３    モデル予測部
２５    状態推定評価部
３０    記憶データベース
４０    内部状態推定制御部
【図１】
2006172052.tif 000003
【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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