(57)【要約】【課題】【解決手段】  分析炉（１２）、１対の温度センサを使用することによって分析中のるつぼ（２４）温度をモデル化するようにトレーニングされる予測的温度制御を含み、一方のセンサ（１３０）は、炉内に固定関係で取り付けられ、他方のセンサ（１４０）は、るつぼ温度プロファイルをトレーニングし調整するようにるつぼ内に位置決めされ、その結果、試料を入れるるつぼ温度をモデル化することができ、炉の動的熱特性に従った炉（１２）へのエネルギー投入への応答が分かる。るつぼ（２４）の中の温度プロファイルをモデル化することによって、より高速でより正確な分析を可能にし、所望の温度プラトーに近づいたときの温度の過剰なオーバーシュートを防ぐように炉を制御することができる。【選択図】図4
2007524812.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析炉であって、
加熱要素を有する炉と、
前記加熱要素への電力の投入を制御する制御回路と、
前記炉内に固定関係で位置決めされ、前記固定位置で炉温を検出する第１の温度センサと、
前記炉内に動作関係で位置決めされたるつぼ内で取り外し可能に位置決め可能な第２の温度センサとを含み、
前記制御回路が、炉温段階のサイクル中に前記第１と第２の温度センサの間で温度を関連付け、それに応じて、るつぼ温度を所望の温度レベルに上昇させるための最適温度制御信号を発生させる温度モデル化サイクルを含む分析炉。
【請求項２】
前記制御回路が、前記第１の温度センサと前記第２の温度センサから温度を測定し、前記センサから得た温度データに適用される比例、積分、微分（ＰＩＤ）プロセスを使用して、検出温度の関数としてるつぼ温度プロファイルをモデル化するようにプログラムされたプロセッサを含む、請求項１に記載の炉。
【請求項３】
前記コンピュータが、順次、複数の温度プラトーに亘って炉の温度を上昇させて各プラトーのＰＩＤデータを決定する、請求項２に記載の炉。
【請求項４】
前記モデル化データが、更に、自己回帰移動平均近似を使用して決定される、請求項３に記載の炉。
【請求項５】
熱重量分析器であって、
加熱要素を有する炉と、
第１と第２の温度センサと、
前記加熱要素への電力の投入を制御する制御回路とを含み、
前記制御回路は、前記固定位置における炉温を検出するために前記炉内に固定関係で位置決めされた第１の温度センサと、前記炉内に動作関係で位置決めされたるつぼ内に取り外し可能に位置決め可能な第２の温度センサとから温度を測定し、それにより得られた温度データに適用される比例、積分、微分（ＰＩＤ）プロセスを使用して、検出した炉温の関数としてるつぼ温度プロファイルをモデル化するようにプログラムされたプロセッサを含む、熱重量分析器。
【請求項６】
前記コンピュータが、順次、複数の温度プラトーに亘って炉の温度を上昇させて各プラトーのＰＩＤデータを決定する、請求項５に記載の炉。
【請求項７】
モデル化データが、更に、自己回帰移動平均近似を使用して決定される、請求項６に記載の炉。
【請求項８】
熱重量分析器であって、
炉と、
秤量台が前記炉内に位置決めされている秤と、
秤量台にるつぼを順次配置する複数のるつぼ用の支持体と、
炉を加熱するヒータと、
前記炉内に固定関係で位置決めされた第１の温度センサと、前記支持体上のるつぼ内に位置決めされるように移動可能な第２の温度センサとを有する１対の温度センサと、
前記温度センサに結合されており、炉温が変化しているときにるつぼ温度をモデル化する炉温を取得し、動作中に炉温を順次制御するようにプログラムされたプロセッサを含む制御回路とを含む熱重量分析器。
【請求項９】
前記プロセッサが、前記第１の温度センサと前記第２の温度センサから温度を測定し、前記センサから得られた温度データに適用される比例、積分、微分（ＰＩＤ）プロセスを使用して、検出した温度の関数としてるつぼ温度プロファイルをモデル化するようにプログラムされた、請求項８に記載の分析器。
【請求項１０】
前記コンピュータが、複数の温度プラトーに亘って炉の温度を順次上昇させて各プラトーごとのＰＩＤデータを決定する、請求項９に記載の分析器。
【請求項１１】
モデル化データが、更に、自己回帰移動平均近似を使用して決定される、請求項１０に記載の分析器。
【請求項１２】
分析炉内のるつぼの温度をモデル化する方法であって、
炉内に固定された温度センサから炉温を検出する段階と、
るつぼ内に配置された移動可能な温度センサからるつぼ温度を検出する段階と、
検出した炉温とるつぼ温度を監視しながら炉温を目標レベルまで上昇させる段階と、
検出した温度を比例、積分、微分技法を使用して関連付け、るつぼ温度がいつ目標レベルに達するかを予測する段階と、
データを記憶し利用して炉温の関数としてるつぼ温度プロファイルをモデル化して分析中の炉を制御する段階とを含む方法。
【請求項１３】
関連付ける段階が、るつぼ温度が目標温度を超えるまで繰り返される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
炉温が、複数の目標レベルまで高められる、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
熱重量分析器であって、
加熱要素を有する炉と、
前記加熱要素への電力の投入を制御する制御回路と、
前記炉内に固定関係で位置決めされ、前記固定位置で炉温を検出する第１の温度センサと、
前記炉内に動作関係で位置決めされたるつぼ内に取り外し可能に位置決め可能な第２の温度センサとを含み、
前記制御回路が、炉温段階のサイクル中に前記第１と第２の温度センサの間で温度を関連付け、それに応じて、るつぼ温度を所望の温度レベルまで上昇させるための最適温度制御信号を発生させる温度モデル化サイクルを含む熱重量分析器。
【請求項１６】
前記制御回路が、前記第１の温度センサと前記第２の温度センサから温度を測定し、前記センサから得られた温度データに適用される比例、積分、微分（ＰＩＤ）プロセスを使用して、検出した温度の関数としてるつぼ温度プロファイルをモデル化するようにプログラムされたプロセッサを含む、請求項１５に記載の分析器。
【請求項１７】
前記コンピュータが、複数の温度プラトーに亘って炉の温度を順次上昇させて各プラトーのＰＩＤデータを決定する、請求項１６に記載の分析器。
【請求項１８】
モデル化データが、更に、自己回帰移動平均近似を使用して決定される、請求項１７に記載の分析器。
【請求項１９】
熱重量分析器であって、
加熱要素を有する炉と、
前記加熱要素への電力の投入を制御する制御回路とを含み、
前記制御回路は、前記炉内に固定関係で位置決めされ前記固定位置における炉温を検出する第１の温度センサと、前記炉内に動作関係で位置決めされたるつぼ内の取り外し可能に位置決め可能な第２の温度センサとから温度を測定し、それから得られた温度データに適用される比例、積分、微分（ＰＩＤ）プロセスを使用して、検出した炉温の関数としてるつぼ温度プロファイルをモデル化するようにプログラムされたプロセッサを含む、熱重量分析器。
【請求項２０】
前記コンピュータが、複数の温度プラトーに亘って炉の温度を順次上昇させて各プラトーのＰＩＤデータを決定する、請求項１９に記載の分析器。
【請求項２１】
前記モデル化データが、更に、自己回帰移動平均近似を使用することによって決定される、請求項２０に記載の分析器。
【請求項２２】
熱重量分析器内のるつぼの温度をモデル化する方法であって、
熱重量分析器と関連付けられた炉内に固定された温度センサの温度を検出する段階と、
炉内に位置決めされたるつぼに入れられた移動可能な温度センサを使用して温度を検出する段階と、
検出した炉とるつぼの温度を監視しながら炉温を第１の目標レベルまで上昇させる段階と、
検出して温度を比例、積分及び微分技法を使用して関連付け、るつぼ温度がいつ目標レベルに達するかを予測する段階と、
るつぼ温度プロファイルを炉温の関数としてモデル化するデータを記憶し利用して分析中に炉を制御する段階とを含む方法。
【請求項２３】
関連付ける段階が、るつぼ温度が目標温度を超えるまで繰り返される、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
炉温が、複数の目標レベルまで高められる、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
分析炉であって、
加熱要素を有する炉と、
前記加熱要素への電力の投入を制御する制御回路と、
前記炉内に固定関係で位置決めされ、前記固定位置で炉温を検出する第１の温度センサと、
前記炉内に動作関係で位置決めされたるつぼ内に取り外し可能に位置決め可能な第２の温度センサとを含み、
前記制御回路が、温度を上昇させる段階の間中前記炉の動作サイクル中に前記第１と第２の温度センサ間の温度を関連付けて、前記加熱要素への電力の投入を制御する温度制御信号を発生させ記憶する分析炉。
【請求項２６】
前記制御回路が、前記第１の温度センサと前記第２の温度センサから温度を測定し、前記センサから得られた温度データに適用される比例、積分、微分（ＰＩＤ）プロセスを使用して、検出された温度の関数としてるつぼ温度プロファイルをモデル化するようにプログラムされたプロセッサを含む、請求項２５に記載の炉。
【請求項２７】
前記コンピュータが、複数の温度プラトーに亘って順次炉の温度を上昇させ、各プラトーごとのＰＩＤデータを決定する、請求項２６に記載の炉。
【請求項２８】
前記るつぼ温度プロファイルが、更に、自己回帰移動平均近似を使用して決定される、請求項２７に記載の炉。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[関連出願の相互参照]
本願は、米国特許法第１１９条（ｅ）に基づき、ピーター・エム・ウィリス（Peter M. Willis）により２００３年３月６日に出願された「ANALYTICAL FURNACE WITH PREDICTIVE TEMPERATURE CONTROL」と題する米国仮出願第６０／４５２，５９４号の優先権を主張するものであり、その開示内容全体を本明細書の一部を構成するものとしてここに援用する。
【０００２】
本発明は分析炉に関し、詳細には予測的に温度を制御する機能を備えた分析炉に関する。
【背景技術】
【０００３】
多くの実験室用分析器は、試料を加熱し及び／又は燃焼させる燃焼炉や他のタイプの炉を使用して試料中の化学元素を決定する。炉を使用する熱重量分析器もそのような分析器の一例であり、その温度は、注意深く制御されなければならない。材料の熱重量分析は、水分や揮発物、灰、固定炭素、更には燃焼時の重量損失や重量増加に関する重要な情報を提供する。石炭、コークス、グラファイト、小麦粉、パン生地、植物組織、飼料、肥料、食品、化学薬品、ゴム、プラスチック、セラミックス、鉱物、土、堆積物、紙等の材料は全て、ＡＳＴＭ規格を利用して熱重量分析することができる。ＡＳＴＭ規格とは、水分、揮発物、固定炭素、灰分、及び燃料材料成分を決定するための要件を詳細に記載したものである。測定はまず、分析する試料を秤量し、次にその試料を制御雰囲気下、よく制御された時間／温度プロファイルに付し、制御期間中に試料を秤量して様々な温度での重量損失を決定することによって行われる。次に、周知の数式を使用して、材料の水分、揮発物、固定炭素、灰及び燃焼成分を計算する。最も重要なことは、温度プロファイルが正確に分かっており精密に制御されることであり、これは特に、試料材料が温度によって重量損失の割合を異にする場合に重要である。
【０００４】
試料分析用の従来技術の分析器や複数試料の熱重量分析用の分析器に用いられる炉においては、通常、単一の温度センサが使用されており、この温度センサは、分析情報の提供においては適切であるが、動作が遅くまた性能面で所望の精度に到らないことがある。従って、試料保持るつぼの内の温度を正確に決定し精密に制御できる、熱重量分析器用分析炉等の分析炉が必要とされている。更に、分析速度を改善し、繰り返し分析可能で、異なる機器に用いても再現性を示し、それにより正確で高速の分析を実現できる分析炉が必要とされている。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のシステムは、分析炉に予測的な温度制御機能を提供する。一実施形態においては、炉内に置かれた少なくとも１対の温度センサを利用する予測的温度制御機能を設けることによって、複数の試料を迅速かつ正確に分析できるバッチ型マクロ熱重量分析器が提供される。１個のセンサが炉内に固定関係で取り付けられ、第２のセンサが、温度プロファイルをトレーニングし調整する(training and tuning)ためにるつぼ内に取付けられ、その結果、試料を入れるるつぼ温度をモデル化することができ、炉の既知の動的熱特性に従う、炉へのエネルギー投入に対する応答が予測可能且つ制御可能である。るつぼ内の温度プロファイルをモデル化する際に１対の温度センサを使用し、その内の１個の温度センサをるつぼ内に配置することによって、より迅速でより正確な分析を実現し、所望の温度プラトーにより迅速に近づくように温度の過度のオーバーシュート（即ち上がり過ぎや下がり過ぎ）を防ぐように炉を制御することができる。
【０００６】
本発明の熱重量分析器は、炉と、秤量台が炉内に位置決めされている秤と、秤量台上にるつぼを順次位置決めする、複数のるつぼの為の支持体と、炉を加熱するヒータと、１対の温度センサとを含む。第１の温度センサは炉内に固定関係で位置決めされ、第２の温度センサは、支持体上のるつぼ内に位置決めされるように移動可能である。制御回路がセンサに結合され、該回路は、炉温上昇の際のるつぼ温度をモデル化する温度データをトレーニングモード及び調整モードにおいて取得すると共に動作モードで炉温を制御するようにプログラムされたマイクロプロセッサを含む。この結果得られる炉温制御は正確であり、試料のより高速でより正確で繰り返し可能な分析を可能にする。
【０００７】
本発明のこれら及びその他の特徴や目的、利点は、添付図面を参照しつつ下の説明を読み進むことにより明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
まず図１を参照する。図１は、米国特許第４，５２２，７８８号が開示する分析器等の従来技術のマクロバッチ式熱重量分析器での、例えば１０グラムの試料の典型的な分析サイクルを示す。このグラフは、試料の分析中に炉温が周囲温度から最高約１０００℃まで上昇するときの様々な温度レベルにおける重量損失の割合（％）を示す。様々な温度傾斜率（即ち、６℃／分対２４℃／分）で分かるように、報告されたるつぼの内の試料の重量損失対温度のプロファイルは著しく異なる。
【０００９】
【特許文献１】米国特許第４，５２２，７８８号
【００１０】
図２のグラフは、るつぼモデル化モードにおいて１個が炉内に固定され他の１個がるつぼ内にある２個のセンサを使用する予測的温度制御を利用して本発明の熱重量分析器によって達成された改善された性能を示す。図２で分かるように、重量損失割合（％）と温度の関係は、６℃／分〜１２℃／分の間の炉温傾斜率の曲線が比較的よく重なり、その結果、温度傾斜率に依存しない試料分析ができる。温度の予測的な制御を図３のグラフに示すが、このグラフにおいて、曲線Ｔ1は、炉内で第１の温度センサ１３０（図５、図６及び図８に示した）によって検出された温度に対応し、温度曲線Ｔ2は、るつぼ（やはり図５、図６及び図８に示した）内に配置された第２の温度センサ１４０のものであり、予測モデル化るつぼ温度は、図９〜図１１の流れ図と関連して後で説明するソフトウェアを利用して生成された点線曲線Ｔpによって示されている。るつぼ温度の応答をモデル化して、様々な温度プラトーに達したときのるつぼ温度を予測することによって、温度のオーバーシュート(上がり過ぎ・下がり過ぎ）が実質的に回避され、実際のるつぼ内の温度Ｔ2の推定熱遅延をフィードバック経路から除去して、より応答性の高い制御を可能とすることができる。本発明の熱重量分析器によって達成できる改善された結果について簡単に説明したが、次に、まず図４〜図６を参照しつつ、そのような結果を達成する分析器、その制御回路、及びコンピュータ・プログラミングについて説明する。
【００１１】
本発明の好ましい実施形態による熱重量分析器を図４に示し、全体を１０で示す。図４で分かるように、分析器１０は、炉１２、秤量台１６を炉内に配置して有する電子ばかり１４、炉内に配置された試料プラッタ１８、及び炉内にプラッタ１８を支持するプラッタ操作機構２０を有する。試料ラック１８は、プラッタの周囲に均一に位置決めされた複数のアパーチャ２２を有する円盤である（図５と図６も参照）。試料が入っている複数のるつぼ２４は、その１個が各アパーチャ２２とほぼ位置合わせされアパーチャの周縁によって支持された状態でプラッタ１８上に位置決めされる。次に、機構２０が作動され、アパーチャ群２２の内の一アパーチャが秤量台１６と位置が合うようにプラッタ１８を回転し、次いでプラッタ１８を下降させて対応するるつぼを前記秤量台に載せることによって、秤量台１６にるつぼ２４を順次１個ずつ載せる。秤量が完了したら、プラッタ１８は上昇して秤量済みのるつぼを秤量台１６から持ち上げ、次の隣りのるつぼが同じように秤量される。この結果、るつぼ２４は、炉を開放することなく炉１２内で連続的に秤量される。
【００１２】
炉１２の構造をより具体的に述べると、炉は、下側収容部材２６とカバー２８とを有し、これらが一緒になって約３リットルの容積を有するチャンバ３４を画定している。下側部材２６は、ほぼ水平で平坦な炉床３２と一体的に接合されたほぼ円筒形の側壁３０を有する。部材２６の上端は開口しており、開口端では壁３０が環状上面３３を形成している。カバー２８は、円形状のほぼ平らな部材であり、閉じられたときに壁３０の上面３３に乗る。抵抗発熱体１０４（図６と図７）が炉１２内に配置され、温度制御回路１１０（図７）によって制御され、炉の温度を約５０℃〜約１０００℃の所望の温度で調整するよう、後述のように動作する。下側部材２６とカバー２８は両方とも、アルミナ等の周知の耐熱性セラミック材料から作製される。
【００１３】
カバー２８は、図４に示すように下側部材２６の上面３３に乗る閉位置と、２８’に仮想線で示した装填位置と、２８”として仮想線で示した開位置との間で動くように、ヒンジ３６によって部材２６に枢動可能に固定されている。１対の従来の空気圧シリンダ３８が、炉１２の両側に取り付けられており、部材２６とカバー２８の間にそれぞれ枢動点４０と４２で枢動可能に取り付けられている。各シリンダ３８は、シリンダ本体に伸縮自在に収容されたロッド４４を有し、このロッド４４は、カバー２８を閉位置と装填位置２８’と開位置２８”の間で動かすためにシリンダに空気圧が印加されたときにシリンダから外方に伸長する。カバー２８がその完全に開いた位置２８”にあるとき、シリンダ３８は、図１に３８”で示すように配置される。
【００１４】
電子ばかり１４は、シャフト４６上に支持された秤量台１６を有する。シャフト４６は、垂直方向に延在し、炉の床３２に形成されたほぼ円筒状の内腔４８内に配置される。内腔４８の内径がシャフト４６の外径よりも多少大きいので、軸は内腔内を自由に動くことができる。
【００１５】
試料プラッタ１８（図４〜図６）は、少なくとも１０００℃の温度に耐えることができるほぼ平らな円盤形プレート５０を含む。プレート５０は、プラッタの外周近くに貫通する２０個の均一に離間された円形アパーチャ２２を有する。１個のアパーチャがゼロ位置アパーチャとして指定される。個々のアパーチャ２２はほぼ同じ直径を有する。アパーチャ２２とプレート５０の円形構造は共通の縦軸５４（図４）を有し、その軸のまわりを試料プラッタ１８が回転する。各アパーチャの中心が軸５４から同じ距離にあるので、プラッタ１８を回転させることによって、どのアパーチャ２２も秤量台１６と垂直方向に位置合わせすることができる。
【００１６】
プラッタ１８を選択的に上昇させ、プラッタを回転させ、続いてプラッタを下降させ、試料保持るつぼ２４を秤量台１６の上に順次配置するために上昇・回転構造２０が提供される。構造２０（図４）は、プラッタ１８を支持するシャフト５６と、モータ５８から延在する下側シャフト６２とを有し、下側シャフト６２は、板６４に取り付けられており、プラッタ１８を回転させてアパーチャ２２のどれかの垂直位置と水平位置を秤量台１６と合わせるように操作することができる。シャフト５６は、部材２６の床３２の内腔５６’を垂直方向に貫通し、支持板５０の中心に固定された上端を有する。
【００１７】
構造２０は更に、水平支持板６４、支持板６４の下面に固定されたロッドブロック６６、及びブロック６６に固定された軸７０を有する空気圧シリンダ６８を含むリフト６０を含む。従って、シリンダ６８に空気圧が印加されたとき、軸７０は、シリンダから延在して、ロッドブロック６６とモータ５８を含むプラッタ回転手段が取り付けられた支持板６４を上昇させる。シリンダ６８から空気圧が解除されると、シャフト７０、ブロック６６、及び支持板６４が下降する。ガイドブロック７５は、ロッドブロック６６の脚部７７に固定され、分析器１０の底面７６から上方に延在するガイド７４を受ける穴７８を有する。第２のガイドロッド７２が支持板６４の穴内を摺動し、その結果、回転可能に結合された支持板６４とプラッタ１８は、プラッタがシリンダ６８の動作によって上昇下降する際に正確な回転位置に保持される。
【００１８】
空気圧シリンダ６８を制御することによって、支持板６４を、図４に実線で示す高い装填位置と、それよりも多少低い回転位置６４’と、最も低い秤量位置６４”の間で、垂直方向に移動させることができる。また、回転装置即ちモータ５８が支持板６４と一緒に垂直方向に移動するので、回転装置５８は、図４に示した装填位置と回転位置５８’と秤量位置５８”の間で垂直方向に移動する。最後に、シャフト５６が回転装置５８と一緒に垂直方向に動くので、プラッタ１８は、図４に示した装填位置と回転位置１８’と秤量位置１８”の間で垂直方向に移動可能である。装填位置では、ラック１８は、アパーチャ２２内のるつぼ２４の位置決めが容易となるように、炉１２の上側開口端の近くにある。
【００１９】
ラッチ９４は、支持ブラケット９８に９６で枢動可能に取り付けられており、図４に示すロック解除位置と仮想線の形で示すロック位置９４’の間で枢動可能である。ラッチ９４は、ラッチ９４がそのロック解除位置にあるときに支持板６４の動きを妨げないロックエッジ９５を有する。しかしながら、プラッタ１８が回転位置１８’と秤量位置１８”のどちらかにあるとき、ラッチ９４はそのロック位置まで下方に枢動され縁１００が支持板６４の真上にくる。そこでプラッタ１８は、ラッチ９４がロック解除されるまで装填位置１８’に上昇することができない。分析器１０の機械的動作は、米国特許第４，５２２，７８８号に詳細に説明されており、その開示を本明細書の一部分を構成するものとしてここに援用する。
【００２０】
次に図５と図６に移ると、炉の平面斜視図が示されており、この図において、温度センサ１３０が、プラッタ１８を取り囲む炉室１００内に、前述のように抵抗ヒータ１０４（図６と図８）が埋め込まれた適切なセラミック材料からなる炉壁１０２と一定関係で位置決めされている。温度センサ１３０は、炉室１００内のこの一定位置での炉の温度を表す信号を制御回路に提供する。図２と図３に示す改善された予測的温度制御を可能にする制御回路のトレーニング用に実際のるつぼ温度情報を提供するために、熱電対等の第２の温度センサ１４０が、従来の方式で炉壁を貫通する可撓性導体１０６によって結合され、るつぼ２４内で固定温度センサ１３０から約９０°で挿入可能である。導体１０６は、熱電対１４０を１３０から離れた位置に配置するよう、一実施形態において長さが約２０インチであり、分析中のるつぼ温度を表す。これにより、るつぼ内の実際の温度を測定し、それをセンサ１３０によって検出された炉温と比較することによって補足的な温度情報を使用することになるが、これにより、後でより詳しく説明するように、改善された分析結果が提供されることになる。
【００２１】
温度センサ１３０と１４０は、最高約１０００℃に達する炉温に耐えることができる熱電対や他の適切な温度センサとすることができる。温度センサは、図７に示す全制御システム２００の一部分である温度制御回路１１０（図８）に結合されている。制御システム２００は、適切なインタフェース回路によって、炉ヒータ１０４、酸素弁２０４、制御された窒素弁２０６、カバー操作ピストン３８、入力キーボード２０８、シリンダ９４を含むラッチ機構、電子ばかり１４、プラッタ移動アセンブリ６０、及び回転装置５８に結合されたマイクロプロセッサ２０２を含む。温度制御回路１１０は、熱電対１３０と１４０からの信号入力情報をそれぞれ、図８に見られる前置増幅器１０８、１０９とアナログ−ディジタル変換器１１１、１１３を介して、データバス１２５によってコンピュータ２０２に結合されたマイクロプロセッサ１２０の入力に提供する。マイクロプロセッサ１２０は、Ｉｎｔｅｌ８０５１でもよい。コンピュータ２０２は、マイクロプロセッサ１２０から提供される温度情報に応答して、後述するプログラム流れ図に関連して説明する炉内のるつぼ温度のトレーニング（training）と調整（tuning）及びそれによるモデル化を実現する。その結果得られるコンピュータ２０２からマイクロプロセッサ１２０への制御信号は、出力１２２（図８）において、炉１２の発熱体１０４にリレー１２４を介して動作電力を供給する動作電力源１２６に結合された固体リレー１２４にパルス幅変調信号を提供する。コンピュータ２０２は、また、例えば図２に示した類のグラフや、分析している各試料の具体的なデータを含むことがある分析結果の印刷出力をオペレータに提供するプリンタ２１０に結合されている。
【００２２】
炉制御部２００のトレーニングと調整の背景にある思想は、炉温度ダイナミクスのモデルを導き出すことであり、このモデルは、幾つかの試料の分析中にるつぼが載ったプラッタ１８が動的に動いている間には測定できないが、固定センサ１３０によって検出された温度によって、前のるつぼ温度のトレーニングと調整及びそれにより記憶されたモデル化データに基づいて予測できる実際のるつぼ温度を表す。るつぼ温度センサ１４０が、センサ１３０よりも発熱体１０４から遠くにあるので、１４０での測定は輸送遅延を含み、このため正確な制御が困難になることがある。従って、るつぼモデルは、２つの部分に分けられ、第１はモデル化ダイナミクスであり、第２は輸送遅延である。モデル化ダイナミクスと輸送遅延は両方とも温度に依存し、従って、周囲温度から最高炉動作温度１０００℃までの様々な温度で決定されなければならない。そうすることにより、周囲温度から１０００℃までの全ての温度で、モデルパラメータと遅延パラメータを連続的に補間することができる。
【００２３】
トレーニングモードでは、温度は、熱電対１３０と１４０の温度応答を示す図３に記載のように最初の増分ＴR１００℃で、周囲温度から１０００℃まで１０段階で増分１００℃で段階的に上昇される。この情報は、両方の熱電対１３０と１４０によって温度段階ごとに記録される。所定の炉の温度ＴＩと記録され処理されたデータが分かると、所望の温度目標をより迅速かつ正確に達成することができる。ソフトウェアは、後述のアルゴリズム流れ図に関連して説明するように、比例、積分、微分（ＰＩＤ）アルゴリズムを利用して炉制御回路１１０（図８に示した）に温度制御信号を提供する。
【００２４】
図９Ａと図９Ｂに基礎トレーニングモード、調整モード、及び動作モードを流れ図３００（図９Ａ）で示す。トレーニングモードは、図１０に関連して詳細に説明され、調整モードは、図１１ａと図１１ｂに関連して詳細に説明される。トレーニングモードと調整モードに続く動作モードは、図９Ｂに示される。
【００２５】
次に図９Ａを参照すると、トレーニングモードと調整モードの操作３００が概略的に示されており、ブロック３０２によって示すように、炉温の１００℃の増分段階を含むトレーニング温度プロファイルに入る。アルゴリズムは、加算ノード３０３に進んでトレーニングコントローラ３０４を作動させ、トレーニングコントローラ３０４は、炉１０４に制御信号を提供する。温度センサ１３０は、第１の温度プラトーに対する応答を制御するために、線３０１によって示したような温度フィードバック信号をトレーニングコントローラ３０４の入力に提供する。更に、試料るつぼ２４内の温度が、温度センサ１４０によって検出され、両方の温度センサ１３０と１４０からの入力が、ブロック３０６によって示され後でより詳しく説明するように、図１０と図１１のトレーニング及び調整アルゴリズムに印加される。トレーニング及び調整アルゴリズム３０６によって、ブロック３０８で示す予測コントローラが図１１Ａと図１１Ｂの調整アルゴリズムによって決定され、るつぼ温度モデル３１０が図１０のトレーニングプログラムによって決定され、温度遅延モデル３１２がやはり図１０にトレーニングプログラムによって決定される。次に、図１０と関連してトレーニングモードアルゴリズムを説明し、更に図１１Ａと図１１Ｂの調整アルゴリズムを説明する。
【００２６】
図１０に示し、段階４００によって示すトレーニングモードの最初の段階は、ブロック４００に示したように、周囲温度から１０００℃までの炉の動作範囲全体に亘りるつぼ応答の特徴付けを行える適切な一連の目標温度、開始温度、目標保持時間、及び必要なオーバーシュートを決定することである。例として、一連の開始温度、目標温度、及び保持時間を次の表に示す。
【００２７】
【表１】
2007524812.tif 000003
【００２８】
経験的に決定される保持時間は、定常状態の応答を観察しモデル化できるよう、振動が落ち着くのに十分な長さでなければならない。オーバーシュートを５〜２０℃にするためにトレーニング応答が必要とされる。更に、適切な未知のモデルパラメータを決定できるよう、モデル構造とサンプリングレート及びパラメータ推定アルゴリズムを事前に定義しなければならない。好ましい実施形態の場合、サンプリングレートは０．５Ｈｚであり、モデルは次の構造を有する。
【００２９】
【数１】
2007524812.tif 000004
【００３０】
最小二乗法等の多くの回帰的又はブロック処理式のパラメータ推定アルゴリズムのいずれかを使用して、パラメータｄ、ａ１、ａ２、及びｂ１を決定することができる。パラメータ推定ルーチンは、一般に、センサ１４０によって測定されたるつぼ応答と観察された応答における推定るつぼ応答との間で加算自乗誤差を最小にするようにパラメータの値を繰り返す。
【００３１】
次に、段階４０２で示すように温度センサ１４０を参照るつぼに入れ、それにより実際のるつぼ応答を測定することができる。段階４０４で示すように炉が室温まで冷却される。段階４０６で示すように、最初の目標温度（即ち、１００℃）１００℃と経験的に決定された１組のデフォルトのＰＩＤ定数からトレーニングが開始される。段階４０８で設定点が最初の目標温度に段階的に高められ、段階４１０で示すように事前に定義した保持時間期間の間、温度センサ１３０と１４０からデータを収集する。るつぼ温度の目標からのオーバーシュート値が少なくとも数度となるようにるつぼの応答を僅かに不足減衰させる必要があり、一例では、オーバーシュートは５〜２０℃でなければならない。その目標温度に適切な炉立上り時間基準を決定し適切なモデルパラメータを決定し易くするためには、わずかな温度オーバーシュートが必要である。応答が、段階４１２の判断「ＮＯ」によって示したように適度なオーバーシュートを含まない場合は、段階４１４に示したようにＰＩＤ係数が調整される。応答の減衰を小さくするときは、Ｐを大きくしＩを大きくし及び／又はＤを小さくすることができる。応答の減衰を大きくするときは、Ｐを小さくしＩを大きくし及び／又はＤを大きくすることができる。安定性や応答の問題のために更に複雑なコントローラが必要にならない限り、多くの場合、トレーニングにはＰだけのコントローラを有することが適切である。次に、炉は、段階４１６に示したように、目標の開始温度まで冷却され、段階４０８から４１２を含むループが繰り返される。
【００３２】
センサ１４０によって、るつぼ温度が目標温度をオーバーシュートしたと決定された後、段階４１２の判断が「ＹＥＳ」になり、段階４１５で、システムは、（好ましい実施形態では）１０段階全てがトレーニングされたかどうかを判断する。全てがトレーニングされていない場合、プログラムは、１０００℃のレベルに達するまで、段階４１６で示すように次の温度目標（即ち、最初のサイクルから２００℃まで）へ、更に次へと増分し始める。そのような間隔のそれぞれの間に、炉内温度とるつぼ温度の温度Ｔ1とＴ2が、段階４１０で示すようにそれぞれ収集され記憶され、センサ１４０によって検出された温度のオーバーダンピングを防ぐようにＰＩＤ係数が調整される。なお、冷却プロセスが約１時間かかり、以上説明したトレーニング段階が数時間かかることがあるが、一旦これが達成されさえすれば、将来の炉操作のために記憶され使用されることができる。
【００３３】
全ての目標がトレーニングされた後で、アルゴリズムはブロック４１８に進み、調整部で使用されるるつぼモデルパラメータ、るつぼ遅延パラメータ、及び初期ＰＩＤ制御パラメータが全て計算され、ブロック４２０に示したように表１に追加の列として記憶される。投入電力に対するセンサ１３０の応答は非線形の場合があるので、初期ＰＩＤ制御パラメータは単なる推測であり、炉の厳密な性能基準を満たすためには繰り返し調整プロセスが必要なことがある。
【００３４】
次に、プログラムは段階４２４で示すように、図１０のトレーニングモードから図１１Ａと図１１Ｂに示した調整モードに進む。調整モードは、１組の性能基準を満たすよう、トレーニングモードからのＰＩＤ係数と、るつぼモデルパラメータと遅延パラメータを微調整する。好ましい実施形態の場合、性能基準には、立上り時間、誤差範囲、及び制御効果がある。立上り時間は、トレーニング段階で各目標に関して計算される。誤差範囲は、るつぼ応答が常に立上り時間基準以上に留まらなければならない目標温度の温度範囲である。誤差範囲は、全ての目標に関してプラスマイナス２℃である。制御効果は、ＰＩＤ制御ブロックから出力される制御信号の出現を示す。制御信号の振動が短時間で落ち着くように制御信号が十分に減衰されることが望ましい。経験的条件は、連続減衰振動が進行振動の振幅の３分の１であることを必要とする場合がある。
【００３５】
段階４２６で、信号Ｔpは、温度制御用のフィードバック信号として使用され、段階４２８で分かるように、最初に炉は室温まで冷却される。段階４３０で示すように、最初の目標温度（即ち、１００℃）が、図１０の段階４１８で計算されたＰＩＤ係数と共に導入される。次に、ブロック４３２で示すように、プログラムは、炉を最初の温度目標（即ち、１００℃の場合はＩ＝１）に進め、炉ヒータ１０４にエネルギーを投入し、同時に、段階４３４で示すように、目標保持時間になるまでセンサ１３０と１４０からのデータを収集する。段階４５０で示すように、炉の性能を性能基準と比較して炉応答が十分かどうかを判断する。十分な性能は、誤差範囲内にあるオーバーシュートとして定義され、温度を基準立上り時間から保持時間の終わりまで誤差範囲内に維持する。更に、制御信号は、十分に減衰されなければならない。段階４５０に判断「ＮＯ」で示したように目標応答が十分でない場合は、プログラムは段階４４６に進み、るつぼモデルが更新され、制御パラメータは、限界に減衰された応答を達成するように調整される。新しいパラメータは、段階４４８に示した係数テーブルに記憶される。炉は再び段階４４２に示した目標の開始温度まで冷却され、段階４５０の判断「ＹＥＳ」で示すように十分な応答が達成されるまで調整プロセスが繰り返される。この時点で、プログラムは段階４５２に進み、全ての目標温度が調整されたかどうかがテストされる。段階４５２で判断が「ＮＯ」の場合、段階４５４で次の目標が選択され、その目標温度ごとに調整プロセスが繰り返される。段階４５２で判断「ＹＥＳ」によって示すように全ての目標が調整された後、プログラムは、段階４５６に示し図９Ｂの流れ図に示す動作モードに進む。動作においては、センサ１４０がるつぼから取り出され、プラッタ１８の外に配置され、その結果、試料を含むるつぼを炉に入れることができ、炉は、試料の任意の所望の温度プロファイルに連続して操作され、同時にるつぼは、プログラムされた温度プロファイルの持続時間を通して個別に秤量される。
【００３６】
図９Ｂ中、段階３１４で、オペレータは、目下分析している試料タイプに関して、所定の試料のＡＳＴＭや他の温度プロファイルを入力する。従って、データ入力は、試料を様々な異なる時間に様々な温度で保持することを含むことがある。しかしながら、コンピュータ２０２は、この時までに既に目標温度にできるだけ素早くかつ正確に達するようにプログラムされており、この予測温度情報は、段階３１４でオペレータによって入力された温度プロファイルデータに依存しない。次に、入力された温度プロファイルは、段階３１６に示したように加算結合部に印加され、予測るつぼモデル温度と比較される。次に、エラー信号が、プログラムコンピュータ２０２（図７と図８）とブロック３１８を含む予測コントローラに印加され、ブロック３１８は、パルス幅変調信号を炉発熱体１０４に印加する。炉を加熱する際に、入力１３１で示す予測るつぼ温度は、ブロック３１８で適切な予測制御パラメータを、ブロック３１０で適切な炉モデルを、ブロック３１２で適切な遅延モデルを補間によって決定するために使用される。ブロック３２０に示すように、るつぼモデルによって予測され遅延モデルによって遅延された推定るつぼ温度は、温度プロファイル全体の持続時間の間オペレータに表示される。図２に示したような重量データと温度データは、各温度プラトーの間にコンピュータ２０２によって収集され、コンピュータは、分析している様々な試料のＡＳＴＭ規格による標準アルゴリズムを利用して、分析の結果の出力をプリンタ２１０に提供する。
【００３７】
従って、本発明のシステムにより、測定された炉温に応じて実際のるつぼ温度をモデル化して、温度のオーバーシュートなしに所望のるつぼ温度に迅速かつ正確に達することができるようにする炉制御が実現される。るつぼ内に配置した個別の温度センサを提供することによって、個々の炉の動的温度応答を決定することができ、このデータは、正確で繰り返し可能な炉温制御システムを提供するために、前述のアルゴリズムに関して説明したように記憶され操作される。
【００３８】
本発明の好ましい実施形態においては、試料サイズは０．５グラム〜５グラムの範囲であり、周囲温度〜１００℃までが約１５℃／分、１００℃〜１０００℃までが４０℃／分の傾斜率が達成される。温度精度は、任意の所定の設定点でプラス／マイナス２℃以内であった。各炉は固有のＰＩＤ係数を有するであろうが、このＰＩＤ係数を決定するため、製造された各個々の炉が前述のようにトレーニングされる。
【００３９】
添付の特許請求の範囲によって定義した本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく本明細書に記載する本発明の好ましい実施形態に対し様々な修正を行えることは当業者に明らかであろう。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】従来技術の熱重量分析器の重量損失と温度の関係を示すグラフである。
【図２】本発明のシステムが達成した、重量損失と温度の関係を示すグラフである。
【図３】本発明の熱重量炉内の温度と時間の関係を示すグラフであり、分析の初期段階における炉内の測定温度と予測温度を示す。
【図４】本発明を体現した熱重量分析器の一部を除去し一部を仮想線で描いた側立面図である。
【図５】図４の炉室の上面図である。
【図６】図４の炉室の部分破断斜視図である。
【図７】熱重量分析器の制御回路のブロック電気回路図である。
【図８】図７に示した温度制御の詳細なブロック図である。
【図９Ａ】本発明分析器の為の、予測温度による炉制御の概要を示す流れ図である。
【図９Ｂ】本発明分析器の為の、予測温度による炉制御の概要を示す流れ図である。
【図１０】温度制御のアルゴリズムのトレーニング部分の流れ図である。
【図１１Ａ】熱重量分析器の予測的温度制御を調整する為のプログラムの流れ図である。
【図１１Ｂ】熱重量分析器の予測的温度制御を調整する為のプログラムの流れ図である。
【符号の説明】
【００４１】
１８  プラッタ
２２  アパーチャ
２４  るつぼ
１００  炉室
１０２  炉壁
１０４  抵抗ヒータ
１０６  可撓性導体
１３０  固定温度センサ
１４０  温度センサ
【図１】
2007524812.tif 000005
【図２】
2007524812.tif 000006
【図３】
2007524812.tif 000007
【図７】
2007524812.tif 000008
【図４】
2007524812.tif 000009
【図５】
2007524812.tif 000010
【図６】
2007524812.tif 000011
【図８】
2007524812.tif 000012
2007524812.tif 000013
2007524812.tif 000014
【図１０】
2007524812.tif 000015
2007524812.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成18年12月7日(2006.12.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析炉であって、
加熱要素を有する炉と、
前記加熱要素への電力の投入を制御する制御回路と、
前記炉内に固定関係で位置決めされ、前記固定位置で炉温を検出する第１の温度センサと、
前記炉内に動作関係で位置決めされたるつぼ内で取り外し可能に位置決め可能な第２の温度センサとを含み、
前記制御回路が、炉温段階のサイクル中に前記第１と第２の温度センサの間で温度を関連付け、それに応じて、るつぼ温度を所望の温度レベルに上昇させるための最適温度制御信号を発生させる温度モデル化サイクルを含む分析炉。
【請求項２】
前記制御回路が、前記第１の温度センサと前記第２の温度センサから温度を測定し、前記センサから得た温度データに適用される比例、積分、微分（ＰＩＤ）プロセスを使用して、検出温度の関数としてるつぼ温度プロファイルをモデル化するようにプログラムされたプロセッサを含む、請求項１に記載の炉。
【請求項３】
前記コンピュータが、順次、複数の温度プラトーに亘って炉の温度を上昇させて各プラトーのＰＩＤデータを決定する、請求項２に記載の炉。
【請求項４】
前記モデル化データが、更に、自己回帰移動平均近似を使用して決定される、請求項３に記載の炉。
【請求項５】
熱重量分析器であって、
加熱要素を有する炉と、
第１と第２の温度センサと、
前記加熱要素への電力の投入を制御する制御回路とを含み、
前記制御回路は、前記固定位置における炉温を検出するために前記炉内に固定関係で位置決めされた第１の温度センサと、前記炉内に動作関係で位置決めされたるつぼ内に取り外し可能に位置決め可能な第２の温度センサとから温度を測定し、それにより得られた温度データに適用される比例、積分、微分（ＰＩＤ）プロセスを使用して、検出した炉温の関数としてるつぼ温度プロファイルをモデル化するようにプログラムされたプロセッサを含む、熱重量分析器。
【請求項６】
熱重量分析器であって、
炉と、
秤量台が前記炉内に位置決めされている秤と、
秤量台にるつぼを順次配置する複数のるつぼ用の支持体と、
炉を加熱するヒータと、
前記炉内に固定関係で位置決めされた第１の温度センサと、前記支持体上のるつぼ内に位置決めされるように移動可能な第２の温度センサとを有する１対の温度センサと、
前記温度センサに結合されており、炉温が変化しているときにるつぼ温度をモデル化する炉温を取得し、動作中に炉温を順次制御するようにプログラムされたプロセッサを含む制御回路とを含む熱重量分析器。
【請求項７】
分析炉内のるつぼの温度をモデル化する方法であって、
炉内に固定された温度センサから炉温を検出する段階と、
るつぼ内に配置された移動可能な温度センサからるつぼ温度を検出する段階と、
検出した炉温とるつぼ温度を監視しながら炉温を目標レベルまで上昇させる段階と、
検出した温度を比例、積分、微分技法を使用して関連付け、るつぼ温度がいつ目標レベルに達するかを予測する段階と、
データを記憶し利用して炉温の関数としてるつぼ温度プロファイルをモデル化して分析中の炉を制御する段階とを含む方法。
【請求項８】
熱重量分析器であって、
加熱要素を有する炉と、
前記加熱要素への電力の投入を制御する制御回路と、
前記炉内に固定関係で位置決めされ、前記固定位置で炉温を検出する第１の温度センサと、
前記炉内に動作関係で位置決めされたるつぼ内に取り外し可能に位置決め可能な第２の温度センサとを含み、
前記制御回路が、炉温段階のサイクル中に前記第１と第２の温度センサの間で温度を関連付け、それに応じて、るつぼ温度を所望の温度レベルまで上昇させるための最適温度制御信号を発生させる温度モデル化サイクルを含む熱重量分析器。
【請求項９】
熱重量分析器であって、
加熱要素を有する炉と、
前記加熱要素への電力の投入を制御する制御回路とを含み、
前記制御回路は、前記炉内に固定関係で位置決めされ前記固定位置における炉温を検出する第１の温度センサと、前記炉内に動作関係で位置決めされたるつぼ内の取り外し可能に位置決め可能な第２の温度センサとから温度を測定し、それから得られた温度データに適用される比例、積分、微分（ＰＩＤ）プロセスを使用して、検出した炉温の関数としてるつぼ温度プロファイルをモデル化するようにプログラムされたプロセッサを含む、熱重量分析器。
【請求項１０】
熱重量分析器内のるつぼの温度をモデル化する方法であって、
熱重量分析器と関連付けられた炉内に固定された温度センサの温度を検出する段階と、
炉内に位置決めされたるつぼに入れられた移動可能な温度センサを使用して温度を検出する段階と、
検出した炉とるつぼの温度を監視しながら炉温を第１の目標レベルまで上昇させる段階と、
検出して温度を比例、積分及び微分技法を使用して関連付け、るつぼ温度がいつ目標レベルに達するかを予測する段階と、
るつぼ温度プロファイルを炉温の関数としてモデル化するデータを記憶し利用して分析中に炉を制御する段階とを含む方法。
【請求項１１】
関連付ける段階が、るつぼ温度が目標温度を超えるまで繰り返される、請求項７又は１０に記載の方法。
【請求項１２】
炉温が、複数の目標レベルまで高められる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
分析炉であって、
加熱要素を有する炉と、
前記加熱要素への電力の投入を制御する制御回路と、
前記炉内に固定関係で位置決めされ、前記固定位置で炉温を検出する第１の温度センサと、
前記炉内に動作関係で位置決めされたるつぼ内に取り外し可能に位置決め可能な第２の温度センサとを含み、
前記制御回路が、温度を上昇させる段階の間中前記炉の動作サイクル中に前記第１と第２の温度センサ間の温度を関連付けて、前記加熱要素への電力の投入を制御する温度制御信号を発生させ記憶する分析炉。
【請求項１４】
前記制御回路が、前記第１の温度センサと前記第２の温度センサから温度を測定し、前記センサから得られた温度データに適用される比例、積分、微分（ＰＩＤ）プロセスを使用して、検出された温度の関数としてるつぼ温度プロファイルをモデル化するようにプログラムされたプロセッサを含む、請求項６、８、又は１３に記載の炉。
【請求項１５】
前記コンピュータが、複数の温度プラトーに亘って順次炉の温度を上昇させ、各プラトーごとのＰＩＤデータを決定する、請求項５又は９に記載の炉。
【請求項１６】
前記コンピュータが、複数の温度プラトーに亘って順次炉の温度を上昇させ、各プラトーごとのＰＩＤデータを決定する、請求項１４に記載の分析器。
【請求項１７】
モデル化データが、更に、自己回帰移動平均近似を使用して決定される、請求項１５に記載の炉。
【請求項１８】
モデル化データが、更に、自己回帰移動平均近似を使用して決定される、請求項１６に記載の分析器。
【国際調査報告】
2007524812.tif 000017