(57)【要約】【課題】冗長化されたセンサの異常を適切に判定する。【解決手段】制御入力が与えられた制御対象を冗長化されたセンサで計測し、n（n≧1）サンプリング時間後の計測値の予測値を、制御対象について統計的に決定された動的モデルを用いて求め、求めた該予測値と計測値の差を表す予測誤差を、センサのそれぞれについて計算する予測誤差計算部１０と、複数の予測誤差を比較し、該予測誤差が最小であるセンサを判定する正常系判定部２０とを備え、正常系判定部２０は、予測誤差を平滑化し、該平滑化した予測誤差が最小であるセンサを判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御入力が与えられた制御対象を冗長化されたセンサで計測し、n（n≧1）サンプリング時間後の計測値の予測値を、前記制御対象について統計的に決定された動的モデルを用いて求め、求めた該予測値と前記計測値の差を表す予測誤差を、前記センサのそれぞれについて計算する予測誤差計算部と、
複数の前記予測誤差を比較し、該予測誤差が最小であるセンサを判定する正常系判定部と
を備えることを特徴とする冗長系センサ異常判定装置。
【請求項２】
前記正常系判定部は、
前記予測誤差を平滑化し、該平滑化した前記予測誤差が最小であるセンサを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の冗長系センサ異常判定装置。
【請求項３】
冗長化されたセンサで制御対象を計測して制御量のフィードバック制御を行う制御装置であって、
前記制御対象を冗長化されたセンサで計測し、n（n≧1）サンプリング時間後の計測値の予測値を、前記制御対象について統計的に決定された動的モデルを用いて求め、求めた該予測値と前記計測値の差を表す予測誤差を、前記センサのそれぞれについて計算する予測誤差計算部と、
複数の前記予測誤差を比較し、該予測誤差が最小であるセンサを判定する正常系判定部と、
前記予測誤差が最小であると判定されたセンサを選択して前記制御量を出力するセンサ選択部と
を備えることを特徴とする制御装置。
【請求項４】
前記正常系判定部は、
前記予測誤差を平滑化し、該平滑化した前記予測誤差が最小であるセンサを判定する
ことを特徴とする請求項３に記載の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、冗長化されたセンサで制御対象を計測し、センサの異常を判定する冗長系センサ異常判定装置及び制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、産業用ＩｏＴ（Industrial IoT, IIOT）による産業機器の遠隔監視や予防保全の高度化、オペレーションの最適化といった技術が注目されている。特に、予防保全の高度化によって産業装置のダウンタイムを低減することは、顧客の逸失利益の最小化につながるため、きわめて重要である。ダウンタイムを低減させるためには、システムの一部が故障しても、正常かつ安全に動作するフォールト・トレラント制御システム（Fault tolerant control system）の実現が重要である。
【０００３】
例えば、ガスタービンなどの高い信頼性が要求される製品では、フィードバック制御する物理量の測定に、二重化されたセンサを利用している。例えば、地上用ガスタービンの可変静翼（VSV: Variable Stator Vane）制御では、可変静翼の開度を二重化されたセンサで計測し、フィードバック制御を行っている。
【０００４】
二重化されたセンサを利用したフィードバック制御において、異常時に高値を出力するセンサを、フィードバック制御システムにおける制御量として選択する方法が例えば特許文献１に開示されている。また、フェイルセーフに基づく高値・低値選択ではなく、異常・正常判定ロジックと組み合わせた異常回避方法も知られている。例えば、特許文献２には、駆動電流の大きさに基づいて、現在フィードバック制御に使用されているメインセンサと、フィードバック制御に使用されていないサブセンサのどちらが異常かを判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平５−２６５５０３号公報
【特許文献２】特許第３４３８４０６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、フィードバック制御中に片方のセンサが異常になったからといって、必ずしももう片方の正常なセンサによる計測値が高値になる理論的な保証がない。よって、特許文献１の技術では適切にセンサを選択することができない。また、特許文献２の技術では、フィードバック制御に使用されているメインセンサの計測値が異常かどうかを判定するので、二重化されたセンサを制御中に切り替える方式のフィードバック制御には適用できない。つまり、従来の技術は、冗長化されたセンサの異常を適切に判定することができないという課題がある。
【０００７】
本開示は上記課題に鑑み、冗長化されたセンサの異常を適切に判定することができる冗長系センサ異常判定装置及び制御装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本開示の一態様に係る冗長系センサ異常判定装置は、制御入力が与えられた制御対象を冗長化されたセンサで計測し、n（n≧1）サンプリング時間後の計測値の予測値を、前記制御対象について統計的に決定された動的モデルを用いて求め、求めた該予測値と前記計測値の差を表す予測誤差を、前記センサのそれぞれについて計算する予測誤差計算部と、複数の前記予測誤差を比較し、該予測誤差が最小であるセンサを判定する正常系判定部とを備える。
【０００９】
また、本開示の一態様に係る制御装置は、冗長化されたセンサで制御対象を計測して制御量のフィードバック制御を行う制御装置であって、前記制御対象を冗長化されたセンサで計測し、n（n≧1）サンプリング時間後の計測値の予測値を、前記制御対象について統計的に決定された動的モデルを用いて求め、求めた該予測値と前記計測値の差を表す予測誤差を、前記センサのそれぞれについて計算する予測誤差計算部と、複数の前記予測誤差を比較し、該予測誤差が最小であるセンサを判定する正常系判定部と、前記予測誤差が最小であると判定されたセンサを選択して前記制御量を出力するセンサ選択部とを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、冗長化されたセンサの異常を適切に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の実施形態に係る冗長系センサ異常判定装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に示す冗長系センサ異常判定装置の処理手順を示すフローチャートを示す図である。
【図３】図１に示す冗長系センサ異常判定装置の予測誤差計算部の構成例を示すブロック図である。
【図４】本開示の実施形態に係る制御装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図５】図４に示す制御装置の処理手順を示すフローチャートを示す図である。
【図６】センサ異常時の経過時間と可変静翼の開度の関係を示すグラフである。
【図７】二重化されたセンサの予測誤差を示す図であり、（ａ）は予測誤差の瞬時値、（ｂ）は予測誤差を平滑化した値を示すグラフである。
【図８】図３に示すブロック図を2サンプリング時間後の予測誤差を計算できるように変形した例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本開示の実施形態に係る冗長系センサ異常判定装置及び制御装置の構成及び動作について説明する。先ず冗長系センサ異常判定装置から説明する。
【００１３】
（冗長系センサ異常判定装置）
図１は、本開示の実施形態に係る冗長系センサ異常判定装置の機能構成例を示すブロック図である。
【００１４】
図１に示すように、本実施形態に係る冗長系センサ異常判定装置１００（以降、「冗長系センサ」の文言は省略する）は、予測誤差計算部１０、正常系判定部２０、及びセンサ選択部３０を備える。異常判定装置１００は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等からなるコンピュータで実現される。異常判定装置１００をコンピュータによって実現する場合、その処理内容はプログラムによって記述される。
【００１５】
異常判定装置１００は、例えば、ＰＩＤ制御をおこなう制御装置のフィードバック経路に用いられる。以降、制御装置の制御対象を、例えば、地上用ガスタービンの可変静翼とし、該可変静翼の開度を二重化されたセンサで計測し、フィードバック制御を行う例で説明する。以降、可変静翼をＶＳＶと称する。
【００１６】
図１において、予測誤差計算部１０に入力されるVSVA(n)は、二重化されたセンサの一方（Ａ系）のセンサの計測値を表す。VSVB(n)は、二重化されたセンサの他方（Ｂ系）のセンサの計測値を表す。VSVMA(n)は、制御対象に与えられた制御入力であり、この例ではＶＳＶの開度を可変するモータを駆動する駆動電流である。(n)は時刻nを意味し、以降においてサンプリング時間と称する場合もある。
【００１７】
異常判定装置１００の処理手順を示すフローチャートを図２に示す。ここから、図２も参照する。
【００１８】
異常判定装置１００の予測誤差計算部１０は、計測値VSVA(n)、計測値VSVB(n)、及び駆動電流VSVMA(n)を取得すると動作を開始する（ステップＳ１）。予測誤差計算部１０は、制御入力（駆動電流VSVMA(n)）が与えられた制御対象（図示せず）を冗長化されたセンサで計測し、n（n≧1）サンプリング時間後の計測値の予測値を制御対象の統計的に決定されたモデルを用いて求め、求めた該予測値と計測値の差を表す予測誤差VSVAerror(n),VSVBerror(n)を、センサのそれぞれについて計算する（ステップＳ２）。ここで制御入力（駆動電流VSVMA(n)）は、制御器（図示せず）から制御対象に、該制御対象の制御量が参照値に追従するように与えられる。
【００１９】
本実施形態では、統計的に決定されたモデルとして例えばＡＲＸ（Autoregressive with exogenous input）モデルを用いる。一般のＡＲＸモデルは次式で与えられる。
【００２０】
【数１】
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【００２１】
式（１）において、y(n)は時刻ｎにおける出力、u(n)は時刻ｎにおける入力、Na,Nbは自然数、Nkは入力が出力に影響するまでのムダ時間、及びe(n)は白色雑音である。Na=1,Nb=2,Nb=2,Nk=0,a1=-1として説明する。この場合のＡＲＸモデルは次式で表される。
【００２２】
【数２】
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【００２３】
式（２）においてb1，b2は、制御対象の過去に得られたデータから統計的に決定された値であり、既知の定数である。b1，b2は、ＡＲＸモデルのシステム同定（参考文献：足立著、「制御のためのシステム同定」、東京電機大学出版局）によって予め決定する。
【００２４】
ＶＳＶの駆動電流VSVMA(n)は、電流遮断時に閉方向に動くようにヌル電流（InputOffset）が与えられる。ヌル電流によるオフセット量を考慮し、入力u(n)と駆動電流VSVMA(n)の関係を次式で与える。
【００２５】
【数３】
2019185158.tif 000005
【００２６】
ヌル電流値は、例えば10mA程度の大きさである。また、式（２）のy(n)は、ＶＳＶの開度（以降、ＶＳＶ開度）であり、0%〜100%の値をとる。よって、ＶＳＶ開度は（y(n)）閾値処理される。閾値処理について詳しくは後述する。
【００２７】
予測誤差計算部１０で計算される予測誤差VSVAerror(n)は、Ａ系センサで計測した計測値VSVA(n)と、例えば1サンプリング時間後の計測値をＡＲＸモデルで予測した予測値VSVA_ESTとの差である。同様に予測誤差VSVBerror(n)は、Ｂ系センサで計測した計測値VSVB(n)と、同モデルで予測した例えば1サンプリング時間後の予測値VSVB_ESTとの差である。
【００２８】
正常系判定部２０は、複数の予測誤差を比較し、該誤差が最小であるセンサを判定する（ステップＳ３、Ｓ４）。この例の複数の予測誤差は、予測誤差VSVAerror(n)と予測誤差VSVBerror(n)の2つである。
【００２９】
正常系判定部２０は、Ａ系の計測値VSVA(n)とＢ系の計測値VSVB(n)を比較することによって、Ａ系とＢ系の正常・異常判定を行う。正常・異常の判定は、例えば、計測値VSVA(n)と計測値VSVB(n)の差分の絶対値が閾値δ以上であるか否かで判定する（ステップＳ３）。
【００３０】
計測値VSVA(n)と計測値VSVB(n)の差分の絶対値が閾値δ以上の場合は、どちらかのセンサに異常が発生したと判定する（ステップＳ３のＹＥＳ）。差分の絶対値が閾値δ未満の場合は、Ａ系とＢ系共に正常と判定する（ステップＳ３のＮＯ）。この判定方法は、同時に2系統のセンサに異常が発生する確率が低いことを前提にしている。
【００３１】
次に、正常系判定部２０は、予測誤差VSVAerror(n)と予測誤差VSVBerror(n)を比較し、予測誤差の値が大きい方を異常なセンサ、予測誤差の値が小さい方を正常なセンサと判定する。予測誤差VSVAerror(n)が予測誤差VSVBerror(n)よりも大きい場合は、Ｂ系のセンサを正常と判定する（ステップＳ４のＹＥＳ）。また、予測誤差VSVBerror(n)が予測誤差VSVAerror(n) よりも大きい場合は、Ａ系のセンサを正常と判定する（ステップＳ４のＮＯ）。そして、センサ選択部３０は、正常と判定されたセンサを選択する（ステップＳ５）。
【００３２】
ステップＳ１〜Ｓ５（図２）の処理は、1サンプリング時間ごとに実行される。なお、図２は、作図の都合により1サンプリング時間ごとに各処理が実行されるように表記していない。以降に示すフローチャートも同様である。
【００３３】
以上述べたように本実施形態に係る異常判定装置１００は、制御入力が与えられた制御対象を冗長化されたセンサで計測し、n（n≧1）サンプリング時間後の計測値の予測値を、制御対象の統計的に決定されたモデルを用いて求め、求めた該予測値と計測値の差を表す予測誤差を、センサのそれぞれについて計算する予測誤差計算部１０と、複数の予測誤差を比較し、該予測誤差が最小であるセンサを判定する正常系判定部２０とを備える。これにより、冗長化されたセンサのうち、正常なセンサと、異常な計測値を出力しているセンサを特定することができる。
【００３４】
また、異常判定装置１００は、フィードバック制御で制御量に選択されているセンサの選択情報を使用しないので、正常時にフィードバック制御で選択するセンサが入れ替わる可能性がある制御方式、又は正常時にフィードバック制御で選択するセンサを固定する制御方式のどちらに対しても適用可能である。
【００３５】
続いて、本実施形態に係る異常判定装置１００の各部の構成及び動作を更に詳しく説明する。
【００３６】
（予測誤差計算部）
図３は、予測誤差計算部１０のより具体的な機能構成例を示すブロック図である。予測誤差計算部１０は、予測部１１、Ａ系予測誤差計算部１２、及びＢ系予測誤差計算部１３を備える。
【００３７】
予測部１１は、オフセット量１１１、減算器１１２、1要素遅延ブロック１１３、乗算器１１４、乗算器１１５、及び加算器１１６を備える。オフセット量１１１は、式（３）に示すヌル電流（InputOffset）の大きさを表すディジタル数値を保持するレジスタである。
【００３８】
減算器１１２は、式（３）の演算を行って時刻nにおけるオフセット量を考慮した入力u(n)を計算する。1要素遅延ブロック１１３は、入力u(n)をデータとする例えば上記のサンプリング時間に対応する周波数で動作するフリップフロップであり、入力u(n)を1サンプリング時間遅延させる。
【００３９】
乗算器１１４は、入力u(n)の振幅をb１倍する。乗算器１１５は、1要素遅延ブロック１１３の出力信号の振幅をb２倍する。加算器１１６は、乗算器１１４，１１５のそれぞれの出力を加算し、式（２）の右辺の第２項以降（b1u(n)+b2u(n-1)）を計算する。
【００４０】
Ａ系予測誤差計算部１２は、1要素遅延ブロック１２１、加算器１２２、飽和器１２３、及び減算器１２４を備える。1要素遅延ブロック１２１は、Ａ系センサで計測した計測値VSVA(n)を1サンプリング時間遅延させる。
【００４１】
加算器１２２は、予測部１１が出力する（b1u(n)+b2u(n-1)）と1要素遅延ブロック１２１が出力する計測値VSVA(n)を1サンプリング時間遅延させた値を加算して、Ａ系の1サンプリング時間後の予測値である一段先予測値VSVA_EST(n)を出力する。
【００４２】
この例の制御対象は、0%〜100%の値をとるＶＳＶ開度であるため、飽和器１２３で閾値処理を行う。飽和器１２３は、次式に示す演算を行う。Uは上限、Lは下限をそれぞれ意味し、u>Uならy=U、U<Lならy=L、それ以外ならy=uとする。
【００４３】
【数４】
2019185158.tif 000006
【００４４】
減算器１２４は、Ａ系センサで計測した時刻nのVSVA(n)から一段先予測値VSVA_EST(n)を減じて時刻nの一段先予測誤差であるVSVAerror(n)を出力する。
【００４５】
以上述べたＡ系センサの予測誤差の計算は、Ｂ系のセンサに対しても同様に行われる。Ｂ系予測誤差計算部１３が行う処理は、上記のＡ系と同じである。よって、図３に構成のみを示してその説明は省略する。
【００４６】
（正常系判定部）
正常系判定部２０は、予測誤差VSVAerror(n)と予測誤差VSVBerror(n)を比較することによって、Ａ系とＢ系の正常・異常判定を行う。予測誤差VSVAerror(n)と予測誤差VSVBerror(n)は瞬時値である。よって正常・異常判定は、例えば雑音等の影響によって不安定になる場合がある。
【００４７】
そこで、予測誤差VSVAerror(n)と予測誤差VSVBerror(n)を平滑化すると、正常・異常判定の安定性を向上させることができる。平滑化の方法は複数存在する。平滑化の方法として、例えば移動平均絶対誤差を用いる。
【００４８】
移動平均絶対誤差は次式で定義できる。
【００４９】
【数５】
2019185158.tif 000007
【００５０】
ただし、Hは1以上の自然数である。予測誤差VSVBerror(n)についても同様に移動平均絶対誤差を求める。移動平均絶対誤差は異常値と称してもよいものである。
【００５１】
このように、正常系判定部２０は、予測誤差を平滑化し、該平滑化した予測誤差が最小であるセンサを正常なセンサと判定するようにしてもよい。これにより、正常・異常判定の安定性を向上させることができる。
【００５２】
センサ選択部３０は、冗長化されたセンサのそれぞれの正常・異常を判定した後に正常なセンサを選択するものであり、異常判定装置１００の必須の構成要素ではない。そこで、センサ選択部３０については、次に説明する本実施形態に係る制御装置２００の説明の中で触れることにする。
【００５３】
（制御装置）
図４は、本開示の実施形態に係る制御装置の機能構成例を示すブロック図である。図４に示す制御装置２００は、減算器２１０、制御部２２０、制御対象２３０、及び冗長センサ異常判定部１００を備える。参照符号から明らかなように冗長センサ異常判定部１００は、上記の異常判定装置１００と同じものである。以降、冗長センサ異常判定部１００は、異常判定部１００と称する。
【００５４】
また、制御対象２３０は、この例では上記のようにＶＳＶのＶＳＶ開度とする。制御装置１００は、いわゆるＰＩＤ制御と称される制御を実行する制御装置である。
【００５５】
制御装置２００は、参照値ｒと制御量ｙの差が無くなるように制御対象２３０を制御する。参照値ｒは、この例において所望のＶＳＶ開度である。
【００５６】
制御装置２００の処理手順を示すフローチャートを図５に示す。ここから、図５も参照する。
【００５７】
制御装置２００は、参照値ｒを取得すると動作を開始する（ステップＳ２０）。この時、制御量ｙは、例えば、冗長化されたセンサのＡ系が選択されると仮定する（ステップＳ２１）。
【００５８】
減算器２１０は、参照値ｒと制御量ｙの差分を求め、求めた差分を制御部２２０に出力する。制御部２２０は、該差分が小さくなるように制御対象２３０に対する制御入力を生成する（ステップＳ２３）。制御入力は、この例ではＶＳＶ開度を可変するモータの駆動電流VSVMA(n)である。
【００５９】
制御入力が与えられた制御対象２３０は、ＶＳＶ開度を可変する。そして、計測値VSVA(n)、計測値VSVB(n)、及び制御入力VSVMA(n)を異常判定部１００に対して出力する。
【００６０】
異常判定部１００は、計測値VSVA(n)、計測値VSVB(n)、及び駆動電流VSVMA(n)を取得すると動作を開始する（ステップＳ１）。ステップＳ１〜Ｓ３は、図２で説明済みの処理と同じである。
【００６１】
図４では図示を省略している異常判定部１００内の正常系判定部２０は、計測値VSVA (n)と計測値VSVB(n)を比較することによって、冗長系センサの正常・異常判定を行う。正常・異常の判定は、例えば、計測値VSVA(n)と計測値VSVB(n)の差分の絶対値が閾値δ以上であるか否かで判定する（ステップＳ３）。
【００６２】
差分が閾値δ未満の場合は、Ａ系とＢ系共に正常と判定する（ステップＳ３のＮＯ）。この場合、選択されているＡ系のセンサはそのまま維持される。つまり、選択されているセンサは切替えられない。
【００６３】
差分が閾値δ以上の場合は、冗長系センサに異常が発生したと判定する（ステップＳ３のＮＯ）。センサの異常と判定した異常判定部１００内の正常系判定部２０（図１）は、例えば式（５）の計算を行ってＡ系及びＢ系のそれぞれの異常値を求め、Ａ系の異常値とＢ系の異常値を比較する（ステップＳ２５）。
【００６４】
異常判定部１００内のセンサ選択部３０は、Ａ系の異常値がＢ系の異常値よりも大きい場合（ステップＳ２５のＹＥＳ）、今まで選択されていたＡ系のセンサをＢ系のセンサに切り替える（ステップＳ２６）。また、Ｂ系の異常値がＡ系の異常値よりも大きい場合（ステップＳ２５のＮＯ）、いままで選択されていたＡ系のセンサが選択（ステップＳ２７）され、センサの切替は行われない。このように異常値を比較し、異常値の大きい方のセンサに異常が発生しているとして、制御系から切り離す。
【００６５】
以上述べたように本実施形態に係る制御装置２００は、冗長化されたセンサで制御対象を計測して制御量のフィードバック制御を行う制御装置であって、制御対象を冗長化されたセンサで計測し、ｎ（ｎ≧1）サンプリング時間後の計測値の予測値と現在時刻の計測値との差を表す予測誤差を、制御対象について統計的に決定された動的モデルを用いて求め、求めた該予測値と計測値の差を表す予測誤差を、センサのそれぞれについて計算する予測誤差計算部１０と、複数の予測誤差を比較し、該予測誤差が最小であるセンサを判定する正常系判定部２０と、予測誤差が最小であると判定されたセンサを選択して上記の制御量を出力するセンサ選択部３０とを備える。これにより、制御装置２００は、故障したセンサを除外し、正常なセンサで制御対象２３０の制御を継続することができる。
【００６６】
なお、正常系判定部２０は、予測誤差を平滑化し、該平滑化した予測誤差が最小であるセンサを判定するようにしてもよい。そうすることで、異常判定装置１００と同様に正常・異常判定の安定性を向上させることができる。
【００６７】
（異常判定の具体例）
図６は、地上用ガスタービンのＶＳＶ開度を制御するモータ駆動電流の異常を示すグラフである。横軸は時間（秒）、縦軸はＶＳＶ開度（％）である。実線はＡ系センサの計測値VSVA、細かな破線はＢ系センサの計測値VSVBを示す。プロット（●）在りの一点鎖線はＡ系の一段先予測値、プロット（●）在りの大きな破線はＢ系の一段先予測値である。図６では、全てのサンプリング時間の計測値VSVA,VSVB及び一段先予測値を表していない。よって、(n)の表記は省略している。
【００６８】
図６に示す具体例では、10.9〜11.0秒の間でＡ系のセンサの計測値VSVA（実線）が突発的に低くなる異常が発生している。この例では、センサの計測値の高値選択を行うため、この時は正常であるＢ系のセンサ（VSVB（破線））でフィードバック制御が行われている。
【００６９】
しかし、11.05秒付近で高値が入れ替わり、異常なセンサの計測値である計測値VSVA（実線）でフィードバック制御が行われ、11.2秒付近でＶＳＶ開度が0％まで意図せずに低下している。この制御上の不具合により、11.8秒の後にガスタービンは緊急停止した。
【００７０】
図７は、図６に示した計測値VSVA,VSVB及び制御入力VSVMAを、本実施形態に係る異常判定装置１００（図１）に入力して計算させたVSVAerrorとVSVBerrorを示すグラフである。作図の都合によりVSVBerrorのプロットを（×）で表記している。縦軸はError、横軸は図６と同じ時間（秒）である。（ａ）はErrorの瞬時値、（ｂ）は式（５）のHをH=30sampleとして計算した移動平均絶対誤差（Moving Mean of VSVA Error）を示す。
【００７１】
図７（ｂ）に示すように10.95秒以降、Ａ系センサの異常値がＢ系センサの異常値よりも安定して高いことが分かる。このことから、11.0秒付近から異常値の高いＡ系センサを制御系から除外し、Ｂ系センサで計測した計測値VSVBでフィードバック制御を行うように切り替えればガスタービンの停止を防げることが分かる。
【００７２】
このように本実施形態に係る異常判定装置１００（図１）によれば冗長化されたセンサの異常を適切に判定することができる。また、該異常判定部１００を制御系に含む制御装置２００（図４）によれば、故障したセンサを除外し、正常なセンサでガスタービンの制御を継続することができる。
【００７３】
（ｎ段先予測値）
上記の実施例では、1サンプリング時間後の予測値を求める例で説明を行った。なお、この予測値は、ｎサンプリング時間後のｎ段先予測誤差に拡張することが可能である。次にnを増やす方法について説明する。
【００７４】
ｎを1増やして2とした場合の2段先のＡＲＸモデルは次式で計算する。ここでy(n-2)は、2サンプリング時間後の入力u(n)である。y(n)は予測値である。
【００７５】
【数６】
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【００７６】
図８は、2段先のＡＲＸモデルを計算する予測誤差計算部の機能構成例を示すブロック図である。図８に示す予測誤差計算部１２０は、予測部２１、Ａ系予測誤差計算部２２、及びＢ系予測誤差計算部２３を備える。
【００７７】
予測部２１は、一段先予測誤差を計算する予測部１１（図３）に対して1要素遅延ブロック２１１、乗算器２１２，２１３、及び加算器２１４を備える点で異なる。また、Ａ系予測誤差計算部２２は、一段先予測誤差を計算するＡ系予測誤差計算部１２（図３）に対して2要素遅延ブロック２２１を備える点で異なる。
【００７８】
ｎ段先予測誤差を計算する場合は、この異なる部分をnに対応させればよい。つまり予測部においては、1要素遅延ブロック２１１、乗算器２１２，２１３、及び加算器２１４の組を（ｎ−１）個に増やす。また、Ａ系予測誤差計算部においては、n要素遅延ブロック（z-ｎ）を備えるようにする。Ｂ系予測誤差計算部についても、Ａ系予測誤差計算部と同様にする。
【００７９】
このように予測誤差計算部を構成することでｎ（ｎ≧１）サンプリング時間後の計測値の予測値を計算することができる。
【００８０】
以上述べたように本実施形態に係る冗長系センサ異常判定装置１００は、冗長化されたセンサの異常を適切に判定することができる。また、本実施形態に係る制御装置２００は故障したセンサを適切に除外し、正常なセンサで制御対象２３０の制御を継続することができる。
【００８１】
また、冗長系センサ異常判定装置１００及び制御装置２００は、冗長化されたセンサの計測値同士を比較するので、フィードバック制御に用いるセンサが入れ替わる可能性がある制御対象に対しても適用することができる。また、同じ理由により、フィードバック制御中のセンサが異常になった場合に、センサの計測値がどのように変化するのかが理論的に保証のない（不定）制御対象に対しても適用することが可能である。
【００８２】
また、冗長系センサ異常判定装置１００及び制御装置２００は、冗長化されたセンサに異常が発生した場合に、それぞれの系のセンサの異常値の大小比較を行うため、煩雑な閾値を設定する必要がないという効果を奏する。
【００８３】
上記の実施形態では、制御対象について統計的に決定された動的モデルとしてＡＲＸモデルを用いる例で説明を行ったが、本開示はこの例に限定されない。ＡＲＸモデルを、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）、ＡＲＭＡＸ（Auto-Regressive Moving Average eXogenious）、及び線形状態空間表現モデルに替えてもよい。また、非線形なモデルを用いてもよい。
【００８４】
上記の実施形態では、統計的に決定された動的モデルを事前に与える例を示したが、動的モデルは制御対象の制御中に同定するようにしてもよい。また、動的モデルのパラメータを制御中に逐次更新するようにしてもよい。
【００８５】
また、冗長化されたセンサの偏差が閾値δを一度でも超えた場合に異常を検知したが、複数回を超えた場合に異常を検知するようにしてもよい。また、異常値として一段先予測誤差の絶対値を移動平均した例を示したが、動的モデルからの乖離度を表す指標であれば他の指標を用いてもよい。異常値は、移動平均ではなく、例えば一段先予測誤差の絶対値をローパスフィルタを通過させた出力としてもよい。
【００８６】
また、異常判定後、異常側のセンサを、ディスプレイ画面に表示、ログ装置に保存、及び通信装置で送信するようにしてもよい。また、異常と判定されたセンサは、計測を継続してもよいし、計測を停止してもよい。
【００８７】
上記の実施形態は、制御装置２００の制御対象を、地上用ガスタービンの可変静翼とし、該可変静翼の開度を二重化されたセンサで計測する例で説明を行った。しかし、センサが二重化された1入力1出力ファードバック制御系であれば、他の制御系に適用してもよい。また、上記の実施形態は、二重化されたセンサの例で説明を行ったが、本開示の技術思想は二重化以上に冗長化されたセンサに対しても適用することが可能である。
【００８８】
このように、本開示は上記の実施形態に限定されない。本開示の範囲は、特許請求の範囲の記載及び特許請求の範囲の記載と均等の範囲により決定されるものである。
【符号の説明】
【００８９】
１０、１２０…予測誤差計算部、１１，２１…予測部、１２，２２…Ａ系予測誤差計算部、１３，２３…Ｂ系予測誤差計算部、２０…正常系判定部、３０…センサ選択部、１００…冗長系センサ異常判定装置（冗長系センサ異常判定部）、２００…制御装置、２１０…減算器、２２０…制御部、２３０…制御対象、VSVMA(n)…制御入力、VSVA(n)，VSVB(n)…計測値、VSVAerror(n)，VSVBerror(n)…予測値
【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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