(57)【要約】【課題】  ＯＰＣに用いられるＤＣＯＭは必ずしもセキュアなインターフェイスでないので、多変数モデル予測制御サーバとＰＣＳサーバが閉鎖的なＬＡＮで接続されていた。そのためエンジニアはＰＣＳサーバがある客先で作業を行わなければならないために制約が多く、かつトラブルの際に迅速に対応することができなかったという課題を解決する。【解決手段】  制御実行周期毎に多変数モデル予測制御サーバとＰＣＳサーバの制御変数と操作変数を一致させるようにした。また、これらのサーバをネットワークで接続した。プロセス現場から離れた所に多変数モデル予測制御サーバを設置できるので、一人のエンジニアが複数のシステムの立ち上げを行うことができ、かつ保守が簡単になる。また、遠隔地から保守を行うことができるので、トラブルに迅速に対応できる。【選択図】                    図１
2006092060.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内部にモデルを有し、このモデルに入力された制御変数を適用して操作変数を演算する第１の制御装置と、
該第１の制御装置とネットワークで接続され、プロセスから得たデータを制御変数として入力し、この制御変数と与えられた操作変数を用いて前記プロセスを制御する第２の制御装置と、
制御実行周期毎に、前記第２の制御装置の制御変数を前記第１の制御装置に設定し、前記第１の制御装置が演算した操作変数を前記第２の制御装置に設定するアプリケーション手段と、
を具備したことを特徴とするネットワークベース制御システム。
【請求項２】
前記第１の制御装置は複数のモデルを有し、この第１の制御装置にネットワークを介して少なくとも２台の前記第２の制御装置が接続されていることを特徴とする請求項１記載のネットワークベース制御システム。
【請求項３】
前記第１の制御装置と前記ネットワーク、および前記第２の制御装置と前記ネットワークとの間にファイアウオールが設置されていることを特徴とする請求項１若しくは請求項２記載のネットワークベース制御システム。
【請求項４】
前記第１の制御装置は、プロセスモデルを用いて複数の制御変数を最適値に維持する操作変数を演算する多変数モデル予測コントローラであることを特徴とする請求項１若しくは請求項３いずれかに記載のネットワークベース制御システム。
【請求項５】
前記第１の制御装置は、製品の性状と制御変数との関係を表すモデルを用い、このモデルを用いて制御変数から製品の性状を推定する性状推定装置であることを特徴とする請求項１若しくは請求項３いずれかに記載のネットワークベース制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークによって接続された制御システムにおいて、エンジニアが客先で作業する必要がなく、かつトラブル発生時に迅速かつ正確な対応を行うことができるネットワークベース制御システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
図５に、プロセスモデルを用いて複数の制御変数を最適値に維持する操作変数を演算する、多変数モデル予測制御を行うプロセス制御システムの構成を示す。図５において、８は多変数モデル予測制御サーバであり、ＬＡＮ(Local Area Network)によってＯＰＣ(OLE for Process Control)サーバ９１に接続されている。このＯＰＣサーバ９１はＰＣＳ(Process Control System)９２に接続されている。ＰＣＳ９２は流量調節計や温度調節計を有するＦＣＳ(Field Control Station)やＰＬＣ(Programmable Logic Controller)等で構成される制御装置９２１、制御変数を計測する温度計、流量計、レベル計等のフィールドセンサ９２２およびバルブ等の出力機器９２３で構成されている。
【０００３】
ＯＰＣはＰＣＳをアクセスするためのＰＣＳ業界標準のインターフェイスである。ＯＰＣではフィールド機器や調節計は識別子として定義され、この識別子を用いてＰＣＳデータにアクセスする。制御変数８３の流量計１、温度計１，レベル計１あるいは操作変数８４のバルブ１，流量設定値１，温度設定値１は識別子である。
【０００４】
多変数モデル予測制御サーバ８はＯＰＣサーバ９１を経由して制御変数８３を取得し、この制御変数８３を用いて操作変数８４を演算して出力する。この一連の動作を定周期で行うことによりプロセスを制御する。すなわち、ＬＡＮを経由して制御変数８３をＯＰＣサーバ９１から取得し、操作変数８４をＯＰＣサーバ９１に出力する。
【０００５】
図６に多変数予測制御サーバ８の構成を示す。図６において、８１は多変数モデル予測コントローラ、８２１はモデル予測データベースである。このモデル予測データベース８２１には仮想流量計、仮想温度計、仮想レベル計等の仮想フィールドセンサ、仮想バルブ等の仮想出力機器および仮想流量調節計、仮想温度調節計等が構築され、仮想ＰＣＳ８２を構成している。
【０００６】
多変数モデル予測コントローラ８１はＯＰＣインターフェイスを用いてモデル予測データベース８２１にアクセスし、このモデル予測データベース８２１内に仮想的な制御変数８３と操作変数８４を作成する。これらの制御変数８３、操作変数８４を操作することにより、実際のＰＣＳを用いた場合と同じ状態を仮想的に実現することができる。
【０００７】
図７に多変数モデル予測制御コントローラ８１の動作を示す。図７において、（Ｂ−１）で制御実行周期が来るまで待ち、（Ｂ−２）でアプリケーション手段１を実行する。その後、（Ｂ−３）で多変数モデル予測演算等の高度制御を実行して、（Ｂ−４）でアプリケーション手段２を実行する。そして、（Ｂ−５）で制御を停止するかどうかを判断し、停止する場合は終了し、停止しない場合は（Ｂ−１）に戻る。すなわち、アプリケーション手段１と２および高度制御を所定の制御実行周期で同期して動作させる仕組みが実装されている。このアプリケーション手段１，２はユーザが自由に作成することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、このようなプロセス制御システムには、次のような課題があった。図５のプロセス制御システムに用いられているＤＣＯＭ(Distributed Component Object Model)プロトコルは必ずしもセキュアなインターフェイスとは言えない。そのため、多変数モデル予測制御サーバ８とＯＰＣサーバ９１とは閉鎖的なＬＡＮで接続することが一般的であり、高度制御の深い知識と経験を有するエンジニアが常に客先で作業をする必要があった。そのため、一人のエンジニアが同時に多数のプロセスに多変数モデル予測制御を適用したり、保守することが困難であるという課題があった。
【０００９】
また、高度制御は稼働率が直接利益に結びつくため、できる限り高い稼働率が要求される。しかし、トラブル発生時にはエンジニアが客先に出向いて調査を行い、不具合発生時には多変数モデル予測制御サーバが動作している客先の全コントローラのプログラムを変更しなければならない。そのため、トラブルに迅速に対応することが難しいという課題もあった。
【００１０】
従って本発明が解決しようとする課題は、エンジニアが客先で作業を行う必要がなく、かつトラブル発生時に迅速に対応することができるネットワークベース制御システムを提供することにある。
【００１１】
特許文献１には、制御対象の挙動を表したモデルを有するプロセス制御システムが記載されている。
【００１２】
【特許文献１】特開２００１−２６５４０７号公報
【課題を解決するための手段】
【００１３】
このような課題を達成するために、本発明のうち請求項１記載の発明は、
内部にモデルを有し、このモデルに入力された制御変数を適用して操作変数を演算する第１の制御装置と、
該第１の制御装置とネットワークで接続され、プロセスから得たデータを制御変数として入力し、この制御変数と与えられた操作変数を用いて前記プロセスを制御する第２の制御装置と、
制御実行周期毎に、前記第２の制御装置の制御変数を前記第１の制御装置に設定し、前記第１の制御装置が演算した操作変数を前記第２の制御装置に設定するアプリケーション手段と、
を具備したものである。第１の制御装置と第２の制御装置を遠く離して設置できるので、立ち上げ時のエンジニアリングや保守が容易になる。
【００１４】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、
前記第１の制御装置は複数のモデルを有し、この第１の制御装置にネットワークを介して少なくとも２台の前記第２の制御装置を接続するようにしたものである。１台の第１の制御装置で複数の第２の装置を制御できる。
【００１５】
請求項３記載の発明は、請求項１若しくは請求項２記載の発明において、
前記第１の制御装置と前記ネットワーク、および前記第２の制御装置と前記ネットワークとの間にファイアウオールが設置されているものである。外部からの攻撃に対して安全になる。
【００１６】
請求項４記載の発明は、請求項１若しくは請求項３いずれかに記載の発明において、
前記第１の制御装置は、プロセスモデルを用いて複数の制御変数を最適値に維持する操作変数を演算する多変数モデル予測コントローラであるものである。高度な技術が要求される多変数モデル予測コントローラに用いて最適である。
【００１７】
請求項５記載の発明は、請求項１若しくは請求項３いずれかに記載の発明において、
前記第１の制御装置は、製品の性状と制御変数との関係を表すモデルを用い、このモデルを用いて制御変数から製品の性状を推定する性状推定装置であるものである。高度な技術が要求される性状推定装置に用いて最適である。
【発明の効果】
【００１８】
以上説明したことから明らかなように、本発明によれば次のような効果がある。
本発明によれば、モデルを用いて制御変数から操作変数を演算する第１の制御装置と、プロセスを制御する第２の制御装置をネットワークで結び、この第１の制御装置と第２の制御装置の制御変数と操作変数を制御実行周期毎に一致させるようにした。第１の制御装置を第２の制御装置から遠く離れた保守のやりやすい場所に設置することができるので、エンジニアは第２の制御装置が設置されている場所に出向く必要がない。従って、一人のエンジニアが複数の装置の立ち上げや保守を行うことができ、かつトラブルの際に迅速に対応することができるという効果がある。
【００１９】
さらに、１台の第１の制御装置に複数の第２の制御装置を接続することにより、第１の制御装置の稼働率を高め、かつ立ち上げや保守がやりやすくなるという効果もある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下本発明を図面を用いて詳細に説明する。図１は本発明に係るネットワークベース制御システムの一実施例を示す構成図である。図１において、１は多変数モデル予測制御サーバであり、多変数モデル予測コントローラ１１およびモデル予測データベース１２１で構成されている。
【００２１】
モデル予測データベース１２１には仮想流量計、仮想温度計、仮想レベル計等の仮想的なフィールドセンサ、仮想バルブ等の仮想的な出力機器および仮想流量調節計や仮想温度調節計等を有する仮想的なＦＣＳやＰＬＣ等の制御装置が構築される。これら仮想計器にはそれぞれ識別子がつけられる。モデル予測データベース１２１とこれら仮想フィールドセンサ等で仮想ＰＣＳ１２を構成している。
【００２２】
多変数モデル予測コントローラ１１は仮想ＰＣＳ１２から流量、温度、レベル等の制御変数１３を得て多変数モデル予測演算等の高度制御演算を行い、その結果得られた操作変数１４を仮想ＰＣＳ１２に返す。この多変数モデル予測制御サーバ１は、図６で説明した多変数モデル予測制御サーバ８と同じ構成である。
【００２３】
３はＰＣＳサーバであり、ＰＣＳデータアクセスサーバ３１とＰＣＳ３２で構成されている。ＰＣＳ３２は図５で説明したＰＣＳ９２と同様の構成である。すなわち流量調節計や温度調節計等を有するＦＣＳやＰＬＣ等の制御装置３２１、制御変数を計測する温度計、流量計、レベル計などのフィールドセンサ３２２およびバルブ等の出力機器３２３で構成され、フィールドセンサ３２２からプロセス値を得て制御演算を行い、出力機器３２３を操作してプロセスを制御する。なお、フィールドセンサ３２２，出力機器３２３には識別子がつけられる。この識別子は、通常仮想ＰＣＳ１２の識別子と同じものを用いる。
【００２４】
ＰＣＳデータアクセスサーバ３１はインターネット２１に接続してＰＣＳ３２の情報を取得して外部に伝送し、またネットワーク２１から得たデータをＰＣＳ３２に設定することができる。このＰＣＳデータアクセスサーバ３１に接続するネットワークは、インターネットを含むあらゆるネットワークを想定することができる。
【００２５】
２２，２３はそれぞれアプリケーション手段（ＡＰＩ(Application Interface)）、２４はフィールドセンサ３２２で得られた制御変数、２５は多変数モデル予測制御サーバ１が演算したＰＣＳ３２の操作変数である。アプリケーション手段２２は、ネットワーク２１を介してＰＣＳサーバ３から得た制御変数２４をモデル予測データベース１２１に設定し、アプリケーション手段２３は仮想ＰＣＳ１２の操作変数２５をＰＣＳ３２の操作変数に設定する。このアプリケーション手段２２，２３は、図７で説明したアプリケーション手段１，２を利用して作成する。
【００２６】
次に、図２を用いてこの実施例の動作を説明する。図２において、（Ａ−１）で次の制御実行周期が来るまで待つ。次の制御実行周期になると、（Ａ−２）でアプリケーション手段２２はＰＣＳ３２の制御変数２４の値を取得し、モデル予測データベース１２１に格納された仮想ＰＣＳ１２の制御変数に設定する。
【００２７】
次に、（Ａ−３）で多変数モデル予測コントローラ１１は、モデル予測データベース１２１に格納された仮想ＰＣＳの制御変数を用いて演算を行って操作変数を求め、その結果をモデル予測データベース１２１内の仮想ＰＣＳの操作変数に設定する。そして、（Ａ−４）でアプリケーション手段２３は、このモデル予測データベース１２１に設定された仮想ＰＣＳの操作変数の値をＰＣＳ３２の操作変数に設定する。
【００２８】
このようにすることにより、モデル予測データベース１２１に設定された仮想ＰＣＳの制御変数１３とＰＣＳ３２の制御変数２４を常に一致させることができる。また、同様にモデル予測データベース１２１に設定された仮想ＰＣＳの操作変数１４とＰＣＳ３２の操作変数２５も常に一致する。従って、仮想ＰＣＳ１２を制御することと、実際のＰＣＳ３２を制御することは同じ意味になる。
【００２９】
図３に、ネットワーク２１としてインターネットを用いた実施例を示す。なお、図１と同じ要素には同一符号を付し、説明を省略する。図３において、４１，４２はファイアウオール、２１はインターネットである。ネットワークとしてインターネットを用いる場合は、インターネット４２との接続点にファイアウオール４１，４２を設置する。ファイアウオールを用いると、インターネットに接続しても安全なシステムを構築できる。
【００３０】
この実施例のように、インターネットを用いると、多変数モデル予測制御サーバ１をプロセス現場から離れた遠隔地に設置することができる。また、エンジニアは遠隔地から保守を行うことができ、かつトラブルの際に迅速に対応することができる。
【００３１】
図４に他の実施例を示す。この実施例は１台の多変数モデル予測制御サーバを用いて複数のプロセスを制御するものである。また、ネットワークとしてインターネットを用い、遠隔地から制御できるようにしたものである。なお、図１，図３と同じ要素には同一符号を付し、説明を省略する。
【００３２】
図４において、多変数モデル予測制御サーバ１は複数の仮想ＰＣＳを内蔵している。７１〜７４はＰＣＳサーバである。これらのＰＣＳサーバは図１のＰＣＳサーバ３と同様な構成を有している。６２，６４，６６，６８はファイアウオールである。ＰＣＳサーバ７１〜７４内のＰＣＳデータアクセスサーバは、それぞれこれらファイアウオール６２，６４，６６，６８を介してインターネット２１に接続されている。
【００３３】
５１〜５４はそれぞれＰＣＳサーバ７１〜７４用のアプリケーション手段であり、多変数モデル予測制御サーバ１に内蔵されている。これらのアプリケーション手段５１〜５４は、図１実施例のアプリケーション手段２２，２３と同様の働きを行う。すなわち、ＰＣＳサーバ用アプリケーション手段５１は制御実行周期毎に対応する仮想ＰＣＳの操作変数をＰＣＳサーバ７１に設定し、ＰＣＳサーバ７１の制御変数を対応する仮想ＰＣＳに設定する。同様に、ＰＣＳサーバ用アプリケーション手段５２〜５４はそれぞれＰＣＳサーバ７２〜７４と対応する仮想ＰＣＳの制御変数と操作変数を一致させる。
【００３４】
６１，６３、６５，６７はファイアウオールである。多変数モデル予測制御サーバ１はこのファイアウオール６１，６３，６５，６７を介してインターネット２１に接続される。
【００３５】
このようにすることにより、１台の多変数モデル予測制御サーバ１で複数のＰＣＳサーバを制御することができる。また、ネットワークとしてインターネットを用いているので、プロセス現場との距離に関係なく、任意の場所に多変数モデル予測制御サーバ１を設置することができる。１台の多変数モデル予測制御サーバ１で多数のＰＣＳサーバを制御する、いわゆるウエブ(Web)サービスを実現することもできる。
【００３６】
なお、この実施例では多変数モデル予測制御について説明したが、その他のアプリケーション、例えば製品の性状と制御変数との関係を示すモデルを用い、この制御変数から製品の性状を推定する性状推定アプリケーションに適用することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の一実施例を示す構成図である。
【図２】本発明の一実施例の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明の他の実施例を示す構成図である。
【図４】本発明の他の実施例を示す構成図である。
【図５】従来の、多変数モデル予測制御サーバを用いたプロセス制御システムの構成図である。
【図６】多変数モデル予測制御サーバの構成図である。
【図７】多変数モデル予測コントローラの動作を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００３８】
１  多変数モデル予測制御サーバ
１１  多変数モデル予測コントローラ
１２  仮想ＰＣＳ
１２１  モデル予測データベース
２１  インターネット
２２，２３、５１〜５４  アプリケーション手段
３、７１〜７４  ＰＣＳサーバ
３１  ＰＣＳデータアクセスサーバ
３２  ＰＣＳ
４１、４３、６１〜６８  ファイアウオール
【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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