(57)【要約】【課題】  故障や誤動作を回避できるモデル予測制御装置及び方法を提供すること。【解決手段】  モデル予測制御装置１の最適操作量検索部１０は、制御対象のモデルを用いて制御量を予測し、これに基づいて評価値を算出して、操作対象の最適操作量を検索する。操作対象検索部５０は、最適操作量検索部１０における予測制御量又は評価値が許容範囲を超えて、現在の操作対象による操作では有効な制御ができない場合、新たな操作対象を検索して決定する。最適操作量検索部１０は、新たな操作対象に関してモデル予測制御を行なって最適操作量を検索する。このようにして、故障や誤動作を未然に回避する制御が行なえる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象のモデルを用いて、有限時間先までの制御量を予測し、これに基づいて評価値を算出して、操作対象の最適操作量を検索する最適操作量検索部と、
操作対象を検索する操作対象検索部とを有し、
前記操作対象検索部は、前記最適操作量検索部における予測結果が許容範囲を超えている場合、前記制御量に関する新たな操作対象を含む操作対象を検索し、前記最適操作量検索部は、該検索された操作対象について最適操作量検索を行なうモデル予測制御装置。
【請求項２】
前記制御量の予測値の少なくとも一つが所定範囲を超えているとき、前記制御量の予測結果が許容範囲を超えていると判断する請求項１に記載のモデル予測制御装置。
【請求項３】
前記制御量の予測値の最終点の値が所定範囲を超えているとき、前記制御量の予測結果が許容範囲を超えていると判断する請求項２に記載のモデル予測制御装置。
【請求項４】
前記評価値が所定範囲を超えているとき、前記制御量の予測結果が許容範囲を超えていると判断する請求項１に記載のモデル予測制御装置。
【請求項５】
前記操作対象検索部は、モデル予測制御を行なって操作対象を検索する請求項１〜４のいずれか１項に記載のモデル予測制御装置。
【請求項６】
前記操作対象検索部は、操作対象を選択するマップを用いて操作対象を検索する請求項１〜４のいずれか１項に記載のモデル予測制御装置。
【請求項７】
制御対象のモデルを用いて制御量を予測して、これに基づいて評価値を算出して、操作対象の最適操作量を検索するステップと、
前記制御量の予測値および前記評価値のうちの少なくとも１つが所定範囲を超えるか否かを判断するステップと、
前記制御量の予測値又は前記評価値のうちの少なくとも１つが所定範囲を超える場合、新たな操作対象を含む操作対象を検索するステップと、
前記新たな操作対象を含む操作対象に対して最適操作量検索を行なうステップと、
を有するモデル予測制御方法。
【請求項８】
前記新たな操作対象を含む操作対象を検索するステップは、モデル予測制御を用いて検索するステップである請求項７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、モデル予測制御装置及び方法に関し、特に故障や誤動作を回避できるモデル予測制御装置及び方法に関する。
【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、適用範囲が拡大している。
【０００３】
しかしながら、従来のモデル予測制御は、最適操作が実行される操作対象が予め決まっているので、最適操作量が許容範囲を超えてしまっても、目標である制御量を実現できなくなると、これ以上の有効な制御ができなかった。有効な制御ができないと、誤動作あるいは、故障、事故等の原因になる。例えば、車両のラジエータの温度制御すなわち冷却制御で、操作対象としてポンプやバルブが選択され、ポンプ回転数とバルブ開度の最適操作量を求めて、温度を調整しているような場合、何らかの原因でポンプ回転数とバルブ開度を上限まで操作しても目標温度に達しないと、有効な制御ができないまま、ラジエータが故障してしまうことになる。従来では、このような場合においても、モデル予測制御を続行しようとする試みはなかった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、上記問題に鑑み、現在の操作対象による操作では有効な制御ができない場合であっても、有効なモデル予測制御を可能にして、故障や誤動作を回避できるモデル予測制御装置及び方法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】
【０００５】
本発明は、前記目的を達成するために、故障や誤動作を回避する新たな操作対象を見出して、現在の操作対象に代えて使用し、見出された操作対象の最適操作量を求めてモデル予測制御を実行するようにする。
【０００６】
すなわち、本発明の第１の態様では、制御対象のモデルを用いて、有限時間先までの制御量を予測し、これに基づいて評価値を算出して、操作対象の最適操作量を検索する最適操作量検索部と、操作対象を検索する操作対象検索部とを有し、前記操作対象検索部は、前記最適操作量検索部における予測結果が許容範囲を超えている場合、前記制御量に関する新たな操作対象を含む操作対象を検索し、前記最適操作量検索部は、該検索された操作対象について最適操作量検索を行なうモデル予測制御装置が提供される。
【０００７】
前記制御量の予測値の少なくとも一つが所定範囲を超えているとき、前記制御量の予測結果が許容範囲を超えていると判断するようにできるし、制御量の予測値の最終店の値が所定範囲を超えているとき、前記制御量の予測結果が許容範囲を超えていると判断するようにもできる。
【０００８】
また、前記評価値が所定範囲を超えているとき、前記制御量の予測結果が許容範囲を超えていると判断することもできる。さらに、前記操作対象検索部は、モデル予測制御を行なって操作対象を検索するようにしてもよいし、操作対象を選択するマップを用いて操作対象を検索するようにしてもよい。
【０００９】
本発明の第２の態様では、制御対象のモデルを用いて制御量を予測して、これに基づいて評価値を算出して、操作対象の最適操作量を検索するステップと、前記制御量の予測値および前記評価値のうちの少なくとも１つが所定範囲を超えるか否かを判断するステップと、前記制御量の予測値又は前記評価値のうちの少なくとも１つが所定範囲を超える場合、新たな操作対象を含む操作対象を検索するステップと、前記新たな操作対象を含む操作対象に対して最適操作量検索を行なうステップとを有するモデル予測制御方法が提供される。
前記新たな操作対象を含む操作対象を検索するステップは、モデル予測制御を用いて検索するステップとすることができる。
【発明の効果】
【００１０】
以上のように、本発明は、予測結果の異常を検知して制御量に関する操作対象を変更するので、モデル予測において故障や事故を回避するような制御を可能にする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
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、モデル予測により検索された最適操作量を、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。このようにして、モデル予測制御装置１は、所定期間ごとに最適操作量を制御対象２に与えて制御対象を制御する。
【００１２】
本実施形態のモデル予測制御装置１は、最適操作量検索部１０、内部状態推定部２０、記憶データベース３０及び操作対象検索部５０を備える。
【００１３】
記憶データベース３０は、過去の最適操作量と、制御量の予測値及び実測値と、制御対象の各種状態量の予測値及び実測値など、モデル予測制御に必要な過去のデータ及び予測結果がすべて記憶されている。
【００１４】
内部状態推定部２０は、制御対象の状態量をモデル予測により推定する。すなわち、状態量候補と前回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して、評価式による評価を経て状態量を推定する。得られた状態量は、最適操作量決定部１０に出力され、最適操作量の検索に用いるモデルを同定するために用いられる。なお、記憶データベース３０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２０に送られ、状態量推定のために使用される。
【００１５】
最適操作量検索部１０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。なお、記憶データベース３０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最適操作量検索部１０に送る。
【００１６】
操作対象検索部５０は、何らかの原因により、モデル予測結果が悪化した場合に、制御対象への入力を行なう操作対象を変更して、新たな操作対象のセットを構成して、最適操作量検索部に送り、モデル予測制御を実行する。モデル予測制御は、多量の計算を必要とすることから、制御量に影響を与える操作対象のすべてを含んで最適操作量を検索する場合は少ない。通常は、制御量への影響が大きい操作対象を選択して最適操作量を検索するようにしている。したがって、本実施形態では、操作対象検索部５０により操作対象を変更して、新たな操作対象に対する最適操作量を決定することにより有効な制御を可能にする。
【００１７】
ここで、モデル予測結果が悪化したと判断するのは、次の（１）又は（２）の場合であり、（１）又は（２）の状態になったときには、操作対象検索部５０は、新たな操作対象を検索することになる。
【００１８】
（１）予測値が許容範囲を超えた場合。
最適と決定された操作量による制御量の予測値は、目標値の近傍に達しているのが普通である。この予測値が許容範囲を超えて目標値と大きく異なる場合は、何らかの異常あるいは故障が起きていて、制御不能であると判断できるものである。
【００１９】
例えば、制御量の予測値の最終点での結果が許容範囲を超えた場合、冷却制御の例では、制御量の温度の目標値が６５℃（許容温度８０℃）である場合に、予測値が１００℃となったような場合、現在の操作対象のみでは制御できないと判断される。このような場合、操作対象検索部は現在の操作対象を変更あるいは切替えて、新たな操作対象に対して最適操作量の検索を可能にする。
【００２０】
最終点ではなく、制御量を予測する途中の少なくとも１点で予測値が許容範囲を超えた場合、この場合は、１回の超過だけでは単なる誤差あるいはノイズであるかも知れないので、次回の予測以降に所定回連続して現れることを確認して、操作対象を変更あるいは切替えるようにするとよい。なお、これは本発明を限定するものではなく、予測値が１回でも異常値をとれば、操作対象を変更あるいは切替えるようにすることもできる。
【００２１】
（２）評価値が悪化した場合。
モデル予測結果を評価する評価式の最小値を与える評価値が通常では最小値とはなりそうにない値をとるような場合には、予測された制御量あるいは操作量に異常値がでており、適切な制御が実行されないことを示しているので、操作対象を変更あるいは切替えて、新たな操作対象に対して最適操作量の検索を行なうようにする。
【００２２】
操作対象検索部５０の動作について、図２を参照して説明する。図２は、モデル予測制御が行なわれている車両のラジエータの冷却制御システム４を簡略化して示す。制御対象はラジエータ、ポンプ、バルブからなるシステムで、そのうち操作対象はポンプとバルブであり、制御量は温度である。温度の目標値は６５℃であり、許容範囲の上端は８０℃とする。今、ポンプとバルブの操作量としてポンプ回転数とバルブ開度について、モデル予測により最適操作量が与えられて、目標値６５℃の制御が行なわれているとする。アクセル、ブレーキ、冷却ファンは、モデル予測制御が行なわれる冷却制御システム２２には含まれないが、ラジエータ温度に影響を与える操作対象の例である。
【００２３】
ここで、ポンプ回転数とバルブ開度の操作量を上限まで上げても、制御量である温度の予測値が１００℃になったとする。この状態では、もはやポンプとバルブでは温度を６５℃に下げることはできず、このままではエンジンの故障あるいは事故につながるおそれがあると判断できる。このような場合、本発明では、ラジエータ温度を下げるのに役立つポンプとバルブ以外の１以上の操作対象（例えばアクセル、冷却ファン等）を発見し、この操作対象に対して最適操作量を求めてモデル予測制御を行なう。新たな操作対象は通常は操作対象の組となるが、単一の操作対象であってもよい。また、新たな操作対象を含む操作対象の組には、使用していた操作対象を含んでいてもいなくてもよい。
【００２４】
（例１）
例１は、ポンプとバルブを除いた操作対象から新たな操作対象を検索する一例である。ラジエータの温度に影響を与える可能性のある、ポンプとバルブを除いた操作対象すべてを対象にして有効な操作対象を検索するためのモデル予測制御を実行する。ここで、操作対象検索のためのモデル予測制御に使用するモデル及び評価式は、予め作成しておくものである。この結果、例えばアクセル及びブレーキが最もラジエータの温度に有効に作用するとわかると、次に、アクセル及びブレーキを対象に最適操作量を得るためのモデル予測制御を実行する。具体的には、ラジエータ温度の上昇はアクセルの全開が続いている結果である場合も多いので、例えば、ポンプ回転数及びバルブ開度は最大にしたまま、車両走行中であるので車両の走行を停止することのないように、ラジエータ温度を目標値に戻すようにアクセルとブレーキとを制御する。このように操作対象を切替えることで、通常であれば事故や故障に至る可能性のある事態を回避できるようなモデル予測制御が実現できる。
【００２５】
新たな操作対象を発見する手法として、ここでは、操作対象検索のためのモデル予測制御を実行したが、操作対象が限定されている場合では、故障のパターンに合わせて予め操作対象の組合せを作成しておき、マップにしておいてもよい。
【００２６】
最適操作量を検索するモデルは、ポンプとバルブに対するモデルと、アクセルとブレーキに対するモデルとを含む大きな車両モデルを共通して用いている（図３のフロー参照）。しかしながら、それぞれ別のモデルを使用するようにしてもよい。すなわち、ポンプとバルブによるデル予測制御と、アクセルとブレーキによるモデル予測制御とを両方備えておき、それぞれ別のモデルをもつようにできる。この場合は、通常はポンプとバルブに対するモデル予測制御装置で制御し、異常があればマップによりアクセルとブレーキに対するモデル予測制御装置を選択して動作させる。
【００２７】
(例２）
例２は、ポンプとバルブも含めた操作対象から検索する一例である。ここでは、冷却ファンは、一定回転しているか、もしくはＰＩＤ制御により制御されていて、モデル予測制御の操作対象ではない。前記のように、ポンプとバルブによるモデル予測制御では目標値に至らない状況になった場合、本例では、冷却ファンも操作対象に加えて、最適操作対象検索のためのモデル及び評価式が作成されているとする。この最適操作対象検索モデルを用いて、ポンプとバルブとファンの組合わせのうちどれが最適かを予測して、最適な組合わせを選択する。この結果バルブとファンを制御すると目標値に近づけることが可能となったとすると、バルブとファンを操作対象として最適操作量をモデル予測制御により検索して、目標制御量の６５℃に制御する。なお、この場合バルブとファンにより適切な制御ができるということは、ポンプに何らかの故障が起きているということもわかる。したがって、有効な制御を実行するとともに、故障箇所を特定することもできる。本例のように、操作対象の数が少ない場合には、変更する操作対象の組合わせをマップに登録するようにしてもよいが、操作対象の数が多くなればなるほど、モデル予測制御を行なって有効な操作対象を検索する方が効果的である。
【００２８】
このようにして、モデル予測制御の操作対象を状況に合わせて変更あるいは切替えることによって、故障や事故を回避するような制御を行なうことができる。なお、例１及び例２では、それぞれ異なる操作対象を検索するためのモデルを使用したが、制御対象に影響を与えるすべての操作対象を含む操作対象検索のためのモデルを用いるようしてもよい。
【００２９】
以下、本発明の実施形態の動作を図３のフローに従って説明する。この動作フローは、始動時を省略したフローであり、前回検索された最適操作量が制御対象に入力され、その結果である制御量（及び予測制御に必要な制御対象の状態量）が取得されていることを前提にしている。
【００３０】
今回のモデル予測制御がスタートすると、ステップＳ１では、最適操作量候補として、例えば前回の最適操作量を選択する。次に、ステップＳ２では、最適操作量候補による制御量をモデル予測する。なお、フローには示さなかったが、ここで使用するモデルは、最適操作量の検索を開始する前に、内部状態推定部２０で推定された状態推定量に基き、毎回同定されている。
【００３１】
次いで、ステップＳ３で、得られた制御量の予測値が、制御量の目標値に対して許容範囲に入っているか否かを判定する。入っていれば、ステップＳ４において、操作量候補及び制御量の予測値等を評価式に代入して評価値を算出する。ステップＳ３で、制御量の予測値が所定の許容範囲に入っていない場合、特に、予測の最終点での結果が許容範囲を超えている場合には、何らかの不具合あるいは故障が発生していて、現在最適操作量を求めている操作対象のみでは、目標制御量を得ることが困難であると判断できる。このような場合、ステップＳ１０に進み、故障を回避して目標制御量を得ることができる操作対象を検索する。また、予測している途中の各点の一つで結果が許容範囲を超えた場合は、たまたまエラーが出たということも考えられるので、例えば所定回数に亘って許容範囲を超えたことを確認した後、ステップＳ１０に進むようにしてよい。
【００３２】
ステップＳ１０で、新たな操作対象を含む操作対象の組（新たな操作対象だけで構成されていてもよい）が決定されると、ステップＳ１に戻り、決定された操作対象に対して、その最適操作量を決定するモデル予測制御を実行する。なお、ここでは制御対象モデルは車両モデルとしてすべての操作対象を含むモデルとしたが、新たな操作対象の組に対する他のモデル予測制御装置を備えてこれにより最適操作量を検索するようにしてもよい。
【００３３】
ステップＳ４で算出された評価値は、ステップＳ５で最小値を与えるものか否かが判断される。最小値に達していない場合には、ステップＳ１に戻り、前回の操作量候補をわずかにずらした値を採用して、再度モデル予測を行なう。これを繰り返してステップＳ５で最小値と判断されると、ステップＳ６に進み、ステップＳ６で許容範囲に入っているか否かを判定する。許容範囲に入っていれば、ステップＳ７に進んで、最小値となった評価値を与えた最適操作量候補を最適操作量と決定する。決定した最適操作量は、して操作量を制御対象に入力して、今回のモデル予測制御を終了し、スタートに戻り次回のモデル予測制御を開始する。
【００３４】
ステップＳ６で、評価値が許容範囲外にある場合は、モデル予測制御がうまく行なわれていないことを示しているので、この場合も、ステップＳ１０に進み、目標制御量を得ることができる操作対象を検索する。その後ステップＳ１に進み、新たに選択した操作対象に対して最適操作量を検索するモデル予測制御を実行する。
【００３５】
本実施形態では、操作量の予測値又は最適操作量を決定する評価値が、許容範囲を超えて現状の操作対象では有効な制御ができないと判断された場合に、制御量に関するすべての操作対象から有効な制御が可能な操作対象（の組合わせ）を見出して、その操作対象に関する最適操作量を検索するようにしたので、事故や故障を回避できる制御が行なえる。
【００３６】
なお、最初から制御量に関するすべての操作対象に対して最適操作量を検索する装置であれば、本発明を適用する余地はないが、実際のモデル予測制御システムは、制御量に対する操作量が多数関連している場合が多く、通常は制御量に対する影響が大きい操作対象を選択して用いている。さらに、制御量に対する影響が大きい操作対象であっても、他の制御量に対する操作が優先度が高ければ、最適操作量を検索する対象として採用されない場合もある。このような実際のシステムに対しては、本発明を適用する効果は大きい。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【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】本発明の１実施形態を説明する制御システムを説明する図である。
【図３】本発明の１実施形態の動作フローを示す図である。
【符号の説明】
【００３８】
１    モデル予測制御装置
２    制御対象
４    冷却制御システム
１０    最適制御量検索部
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
３０    記憶データベース
５０    操作対象検索部
【図１】
2006172273.tif 000003
【図２】
2006172273.tif 000004
【図３】
2006172273.tif 000005