(57)【要約】【課題】石炭の性状に応じて自動的に適切に粉砕機を制御する。【解決手段】制御装置は、粉砕機の電動機に入力される電気に係る物理量の計測値を、少なくとも電動機の電源電流の周波数以上の周波数で取得し、取得された計測値の時系列に基づいて粉砕機に制御信号を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
粉砕対象物を粉砕する粉砕機の制御装置であって、
前記粉砕機の電動機に入力される電気に係る物理量の計測値を、少なくとも前記電動機の電源電流の周波数以上の周波数で取得する計測値取得部と、
取得された前記計測値の時系列に基づいて前記粉砕機に制御信号を出力する制御部と、
を備える制御装置。
【請求項２】
前記粉砕対象物の性状別に、前記電動機に入力される電気に係る物理量の時系列を記憶する性状記憶部と、
前記性状記憶部が記憶する時系列と、取得された前記計測値の時系列とに基づいて、前記粉砕対象物の性状を特定する性状特定部と
をさらに備え、
前記制御部は、特定された前記性状に基づいて前記粉砕機に制御信号を出力する
請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記計測値の時系列の周波数解析により周波数スペクトルを特定する周波数解析部をさらに備え、
前記制御部は、前記計測値の時系列の周波数スペクトルに基づいて前記粉砕機に制御信号を出力する
請求項１に記載の制御装置。
【請求項４】
前記粉砕対象物の性状別に、前記電動機に入力される電気に係る物理量の周波数スペクトルを記憶する性状記憶部と、
前記性状記憶部が記憶する周波数スペクトルと、周波数解析により得られた周波数スペクトルとに基づいて、前記粉砕対象物の性状を特定する性状特定部と
をさらに備え、
前記制御部は、特定された前記性状に基づいて前記粉砕機に制御信号を出力する
請求項３に記載の制御装置。
【請求項５】
前記計測値の時系列の経時的な変化に基づいて、前記粉砕対象物の性状の変化の有無を判定する性状変化判定部
をさらに備える請求項１から請求項４の何れか１項に記載の制御装置。
【請求項６】
前記粉砕対象物の性状別に、前記電動機に入力される電気に係る物理量の時系列および前記電動機に入力される電気に係る物理量の周波数スペクトルの少なくとも一方を記憶する性状記憶部と、
前記性状記憶部が記憶する周波数スペクトルと周波数解析により得られた前記周波数スペクトルとの比較、または前記性状記憶部が記憶する時系列と取得された前記計測値の時系列との比較、の何れか一方に基づいて前記粉砕対象物の性状を特定する性状特定部と、
周波数解析により得られた前記周波数スペクトル、および取得された前記計測値の時系列、のうち前記性状の特定に用いられないものの経時的な変化に基づいて、前記粉砕対象物の性状の変化の有無を判定する性状変化判定部と
をさらに備える請求項５に記載の制御装置。
【請求項７】
前記性状特定部は、直近の前記計測値の時系列と、過去の前記計測値の時系列との偏差の累積に基づいて、前記性状を特定する
請求項４または請求項６に記載の制御装置。
【請求項８】
前記粉砕対象物の性状別に、前記電動機に入力される電気に係る物理量の周波数スペクトルを記憶する性状記憶部を備え、
前記性状変化判定部は、周波数解析により得られた周波数スペクトルと、前記性状記憶部が記憶する性状別の前記周波数スペクトルそれぞれとのパターンマッチングにより、前記粉砕対象物の性状の変化の有無を判定する
請求項５または請求項６に記載の制御装置。
【請求項９】
前記粉砕対象物の性状別に、制御信号の補正に係るパラメータを記憶する補正パラメータ記憶部と、
特定された前記性状と前記補正パラメータ記憶部が記憶する情報とに基づいて、制御信号の補正量を特定する補正量特定部と、
をさらに備え、
前記制御部は、前記特定された補正量に基づいて補正された制御信号を、前記粉砕機に出力する
請求項１から請求項８の何れか１項に記載の制御装置。
【請求項１０】
前記性状記憶部は、前記電動機に入力される電気に係る物理量の時系列に係る情報と、前記粉砕対象物の性状との組み合わせを教師データとして、前記時系列に係る情報を入力とし、前記粉砕対象物の性状を出力とするように学習された学習モデルを記憶し、
前記性状特定部は、前記学習モデルによって前記粉砕対象物の性状を特定する
請求項２または請求項４に記載の制御装置。
【請求項１１】
前記性状記憶部は、前記電動機に入力される電気に係る物理量の時系列に係る情報と、前記粉砕対象物の性状の変化の有無との組み合わせを教師データとして、前記時系列に係る情報を入力とし、前記粉砕対象物の性状の変化の有無を出力とするように学習された学習モデルを記憶し、
前記性状変化判定部は、前記学習モデルによって前記粉砕対象物の性状の変化の有無を判定する
請求項６に記載の制御装置。
【請求項１２】
前記計測値取得部は、前記粉砕機が備える複数の電動機のうち第１の電動機に入力される電気に係る物理量の計測値を取得し、
前記制御部は、前記複数の電動機のうち、前記第１の電動機より前記粉砕対象物の流れ方向の下流側に設けられる第２の電動機に、前記制御信号を出力する
請求項１から請求項１１の何れか１項に記載の制御装置。
【請求項１３】
前記第１の電動機は、前記粉砕機のテーブルを回転させる電動機であって、
前記第２の電動機は、前記粉砕機のロータリセパレータを回転させる電動機である
請求項１２に記載の制御装置。
【請求項１４】
前記粉砕機は、微粉砕機であって、
前記電動機は、誘導電動機であって、
前記粉砕対象物は石炭およびバイオマスの少なくとも一方である
請求項１から請求項１３の何れか１項に記載の制御装置。
【請求項１５】
粉砕対象物を粉砕する粉砕機の制御装置であって、
前記粉砕機の電動機への入力電流の計測値を、少なくとも前記電動機の電源電流の周波数相当のサンプリング周期で取得する計測値取得部と、
前記粉砕機に制御信号を出力する制御部と、
を備える制御装置と、
前記制御装置と遠隔に設けられ、前記計測値取得部が取得した前記計測値の時系列に基づいて、前記制御信号に係る計算を行う演算装置と
を備える制御システム。
【請求項１６】
前記制御装置は、複数の粉砕機を制御する複数の制御装置の１つであって、
前記演算装置は、前記複数の制御装置が取得した前記計測値の時系列それぞれに基づいて、各制御装置における前記制御信号に係る計算を行う
請求項１５に記載の制御システム。
【請求項１７】
粉砕対象物を粉砕する粉砕機の制御方法であって、
前記粉砕機の電動機に入力される電気に係る物理量の計測値を、少なくとも前記電動機の電源電流の周波数相当のサンプリング周期で取得するステップと、
取得された前記計測値の時系列に基づいて前記粉砕機に制御信号を出力するステップと、
を有する制御方法。
【請求項１８】
コンピュータに、
粉砕機の電動機に入力される電気に係る物理量の計測値を、少なくとも前記電動機の電源電流の周波数相当のサンプリング周期で取得するステップと、
取得された前記計測値の時系列に基づいて前記粉砕機に制御信号を出力するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、粉砕対象物を粉砕する粉砕機の制御装置、制御システム、制御方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
石炭焚火力発電所には、石炭を粉砕して微粉炭を生成するミル（粉砕機）が設けられる。ミルは、回転により石炭の微粒と粗粒とに分離するロータリセパレータを備える。ミルから供給される石炭の微粉度は、ロータリセパレータの回転数によって制御される。すなわち、ロータリセパレータの回転数が高いほど供給される石炭の微粉度は高くなる。一方、投入される石炭の量および石炭の炭種によって、同じ微粉度を得るための回転数が変化する。
特許文献１には、石炭の投入量および炭種に応じてロータリセパレータの回転数を制御する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−２３９２８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、特許文献１に記載の技術においては、オペレータが投入する石炭の炭種を入力することで、制御装置が石炭の炭種を特定する。しかしながら、石炭の炭種を予め特定していたとしても、実際に焚いてみないとどのような炭であるかを精度よく把握することが困難である。つまり、同じ炭種に係る石炭であっても、それぞれの性質（硬度など）にはある程度のばらつきがあるため、同一の炭種の石炭について同じ制御を行ったとしても、その微粉度にばらつきが生じる可能性がある。
本発明の目的は、石炭の性状に応じて自動的に適切に粉砕機を制御する制御装置、制御システム、制御方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の態様によれば、制御装置は、粉砕対象物を粉砕する粉砕機の制御装置であって、前記粉砕機の電動機に入力される電気に係る物理量の計測値を、少なくとも前記電動機の電源電流の周波数以上の周波数で取得する計測値取得部と、取得された前記計測値の時系列に基づいて前記粉砕機に制御信号を出力する制御部と、を備える。
【０００６】
本発明の第２の態様によれば、第１の態様に係る制御装置が、前記粉砕対象物の性状別に、前記電動機に入力される電気に係る物理量の時系列を記憶する性状記憶部と、前記性状記憶部が記憶する時系列と、取得された前記計測値の時系列とに基づいて、前記粉砕対象物の性状を特定する性状特定部とをさらに備え、前記制御部は、特定された前記性状に基づいて前記粉砕機に制御信号を出力するものであってよい。
【０００７】
本発明の第３の態様によれば、第１の態様に係る制御装置が、前記計測値の時系列の周波数解析により周波数スペクトルを特定する周波数解析部をさらに備え、前記制御部は、前記計測値の時系列の周波数スペクトルに基づいて前記粉砕機に制御信号を出力するものであってよい。
【０００８】
本発明の第４の態様によれば、第３の態様に係る制御装置が、前記粉砕対象物の性状別に、前記電動機に入力される電気に係る物理量の周波数スペクトルを記憶する性状記憶部と、前記性状記憶部が記憶する周波数スペクトルと、周波数解析により得られた周波数スペクトルとに基づいて、前記粉砕対象物の性状を特定する性状特定部とをさらに備え、前記制御部は、特定された前記性状に基づいて前記粉砕機に制御信号を出力するものであってよい。
【０００９】
本発明の第５の態様によれば、第１から第４の何れかの態様に係る制御装置が、前記計測値の時系列の経時的な変化に基づいて、前記粉砕対象物の性状の変化の有無を判定する性状変化判定部をさらに備えるものであってよい。
【００１０】
本発明の第６の態様によれば、第５の態様に係る制御装置が、前記粉砕対象物の性状別に、前記電動機に入力される電気に係る物理量の時系列および前記電動機に入力される電気に係る物理量の周波数スペクトルの少なくとも一方を記憶する性状記憶部と、前記性状記憶部が記憶する周波数スペクトルと周波数解析により得られた前記周波数スペクトルとの比較、または前記性状記憶部が記憶する時系列と取得された前記計測値の時系列との比較、の何れか一方に基づいて前記粉砕対象物の性状を特定する性状特定部と、周波数解析により得られた前記周波数スペクトル、および取得された前記計測値の時系列、のうち前記性状の特定に用いられないものの経時的な変化に基づいて、前記粉砕対象物の性状の変化の有無を判定する性状変化判定部とをさらに備えるものであってよい。
【００１１】
本発明の第７の態様によれば、第４または第６の態様に係る制御装置において、前記性状特定部は、直近の前記計測値の時系列と、過去の前記計測値の時系列との偏差の累積に基づいて、前記性状を特定するものであってよい。
【００１２】
本発明の第８の態様によれば、第５または第６の態様に係る制御装置が、前記粉砕対象物の性状別に、前記電動機に入力される電気に係る物理量の周波数スペクトルを記憶する性状記憶部を備え、前記性状変化判定部は、周波数解析により得られた周波数スペクトルと、前記性状記憶部が記憶する性状別の前記周波数スペクトルそれぞれとのパターンマッチングにより、前記粉砕対象物の性状の変化の有無を判定するものであってよい。
【００１３】
本発明の第９の態様によれば、第１から第８の何れかの態様に係る制御装置が、前記粉砕対象物の性状別に、制御信号の補正に係るパラメータを記憶する補正パラメータ記憶部と、特定された前記性状と前記補正パラメータ記憶部が記憶する情報とに基づいて、制御信号の補正量を特定する補正量特定部と、をさらに備え、前記制御部は、前記特定された補正量に基づいて補正された制御信号を、前記粉砕機に出力するものであってよい。
【００１４】
本発明の第１０の態様によれば、第２または第４の態様に係る制御装置において、前記性状記憶部は、前記電動機に入力される電気に係る物理量の時系列に係る情報と、前記粉砕対象物の性状との組み合わせを教師データとして、前記時系列に係る情報を入力とし、前記粉砕対象物の性状を出力とするように学習された学習モデルを記憶し、前記性状特定部は、前記学習モデルによって前記粉砕対象物の性状を特定するものであってよい。
【００１５】
本発明の第１１の態様によれば、第６の態様に係る制御装置において、前記性状記憶部は、前記電動機に入力される電気に係る物理量の時系列に係る情報と、前記粉砕対象物の性状の変化の有無との組み合わせを教師データとして、前記時系列に係る情報を入力とし、前記粉砕対象物の性状の変化の有無を出力とするように学習された学習モデルを記憶し、前記性状変化判定部は、前記学習モデルによって前記粉砕対象物の性状の変化の有無を判定するものであってよい。
【００１６】
本発明の第１２の態様によれば、第１から第１１の何れかの態様に係る制御装置が、前記計測値取得部は、前記粉砕機が備える複数の電動機のうち第１の電動機に入力される電気に係る物理量の計測値を取得し、前記制御部は、前記複数の電動機のうち、前記第１の電動機より前記粉砕対象物の流れ方向の下流側に設けられる第２の電動機に、前記制御信号を出力するものであってよい。
【００１７】
本発明の第１３の態様によれば、第１２の態様に係る制御装置において、前記第１の電動機は、前記粉砕機のテーブルを回転させる電動機であって、前記第２の電動機は、前記粉砕機のロータリセパレータを回転させる電動機であるものであってよい。
【００１８】
本発明の第１４の態様によれば、第１から第１３の何れかの態様に係る制御装置において、前記粉砕機は、微粉砕機であって、前記電動機は、誘導電動機であって、前記粉砕対象物は石炭およびバイオマスの少なくとも一方であるものであってよい。
【００１９】
本発明の第１５の態様によれば、制御システムは、粉砕対象物を粉砕する粉砕機の制御装置であって、前記粉砕機の電動機への入力電流の計測値を、少なくとも前記電動機の電源電流の周波数相当のサンプリング周期で取得する計測値取得部と、前記粉砕機に制御信号を出力する制御部と、を備える制御装置と、前記制御装置と遠隔に設けられ、前記計測値取得部が取得した前記計測値の時系列に基づいて、前記制御信号に係る計算を行う演算装置とを備える。
【００２０】
本発明の第１６の態様によれば、第１５の態様に係る制御システムにおいて、前記制御装置は、複数の粉砕機を制御する複数の制御装置の１つであって、前記演算装置は、前記複数の制御装置が取得した前記計測値の時系列それぞれに基づいて、各制御装置における前記制御信号に係る計算を行うものであってよい。
【００２１】
本発明の第１７の態様によれば、制御方法は、粉砕対象物を粉砕する粉砕機の制御方法であって、前記粉砕機の電動機に入力される電気に係る物理量の計測値を、少なくとも前記電動機の電源電流の周波数相当のサンプリング周期で取得するステップと、取得された前記計測値の時系列に基づいて前記粉砕機に制御信号を出力するステップと、を有する。
【００２２】
本発明の第１８の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、粉砕機の電動機に入力される電気に係る物理量の計測値を、少なくとも前記電動機の電源電流の周波数相当のサンプリング周期で取得するステップと、取得された前記計測値の時系列に基づいて前記粉砕機に制御信号を出力するステップと、を実行させる。
【発明の効果】
【００２３】
上記態様のうち少なくとも１つの態様によれば、制御装置は、石炭の性状に応じて自動的に適切に粉砕機を制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】第１の実施形態に係るローラミルの構成を示す図である。
【図２】テーブルモータの入力電流の周波数分析結果の例を示す図である。
【図３】第１の実施形態に係る制御装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図４】第１の実施形態に係るローラミルの制御装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】第２の実施形態に係るローラミルの制御装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】第３の実施形態に係る制御装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図７】第３の実施形態に係るローラミルの制御装置の動作を示すフローチャートである。
【図８】他の実施形態に係る制御システムの構成を示す概略図である。
【図９】少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
〈第１の実施形態〉
《ローラミルの構成》
図１は、第１の実施形態に係るローラミルの構成を示す図である。
ローラミル１００は、円筒形のケーシング１０１の上部に図示しない石炭バンカからの石炭の供給を受け入れる給炭口１０２と、粉砕された石炭が排出される出炭口１０３とを備える。ローラミル１００は、ケーシング１０１の下部に給炭口１０２から供給された石炭が載るテーブル１０４を備える。テーブル１０４は、テーブルモータ１０５によって回転する。テーブルモータ１０５には、入力電流を計測する電流計１１１が設けられる。テーブル１０４の上にはテーブル１０４を押圧するローラ１０６が設けられる。ローラ１０６は、ローラモータ１０７によって回転する。テーブル１０４に載った石炭は、回転するテーブル１０４とローラ１０６との間に噛みこまれることで、粉砕される。
【００２６】
ローラミル１００は、テーブル１０４の下方に、一次空気が吹き込まれる空気吹込口１０８を備える。空気吹込口１０８から吹き込まれた一次空気は、テーブル１０４とケーシング１０１の間の間隙を抜けてケーシング１０１内を吹き上がる。粉砕された石炭は、ケーシング１０１内を吹き上がる一次空気によって上昇する。
【００２７】
ローラミル１００は、テーブル１０４と出炭口１０３との間に、回転することで粉砕された石炭を分級するロータリセパレータ１０９を備える。ロータリセパレータ１０９は、セパレータモータ１１０によって回転する。一次空気によって吹き上げられた石炭は、ロータリセパレータ１０９に導かれ、ロータリセパレータ１０９の回転により、比較的粗い粒子（粗粒）と比較的細かい粒子（微粒）とに分級される。粗粒は、テーブル１０４上に落下し、ローラ１０６によって再粉砕される。他方、微粒は、ロータリセパレータ１０９を通過し、出炭口１０３から図示しない燃焼装置へ出炭される。ローラミル１００は、微粉砕機の一例である。
【００２８】
セパレータモータ１１０の回転は、制御装置２００によって制御される。制御装置２００は、電流計１１１が計測するテーブルモータ１０５の入力電流に基づいて、セパレータモータ１１０に制御信号を出力する。テーブルモータ１０５の入力電流は、電動機に入力される電気に係る物理量の一例である。電流計１１１による入力電流のサンプリング周波数は、少なくとも入力電流の周波数以上であることが好ましい。また、サンプリング周波数は、入力電流の周波数の２倍以上であることがより好ましい。これは、実験の結果、ローラミル１００の入力電流に石炭の粉砕による振動の影響が表れること、この影響が入力電流の電源周波数を中心に表れること、およびこの影響により入力電流の波形が石炭の炭種によって異なることが分かったためである。なお、特許文献１などの技術においても入力電流は検出されるが、そのサンプリング周波数は１Ｈｚ程度であり、石炭の炭種の影響を見出すことはできなかった。セパレータモータ１１０は、例えば誘導電動機によって実現される。
【００２９】
図２は、テーブルモータの入力電流の周波数分析結果の例を示す図である。図２において、実線および破線は、それぞれ異なる炭種の石炭を粉砕したときの入力電流の周波数スペクトルを示す。図２に示すように、粉砕される石炭の炭種によって、電源電流の周波数を中心として、周波数スペクトルに広がりが表れる。そのため、電源電流周波数以上の入力電流の周波数スペクトルと、各炭種の標準的な周波数スペクトルとを比較することで、粉砕中の石炭の炭種を特定することができる。同様に、電源電流周波数以上のサンプリング周波数で得られた入力電流波形と、各炭種の標準的な電流波形とを比較することでも、粉砕中の石炭の炭種を特定することができる。なお、石炭は粉砕対象物の一例であり、石炭の炭種は、粉砕対象物の性状の一例である。
【００３０】
《制御装置の構成》
図３は、第１の実施形態に係る制御装置の構成を示す概略ブロック図である。
制御装置２００は、計測値取得部２０１、計測値記憶部２０２、周波数解析部２０３、性状記憶部２０４、性状特定部２０５、性状変化判定部２０６、補正値決定部２０７、トルク指令取得部２０８、補正部２０９、制御部２１０を備える。制御装置２００は、制御システムの一例である。
【００３１】
計測値取得部２０１は、電流計１１１からテーブルモータ１０５の入力電流の計測値を取得する。計測値取得部２０１は、取得した計測値を時系列として計測値記憶部２０２に記録する。これにより、計測値記憶部２０２は、電源電流周波数以上のサンプリング周波数に係る計測値の時系列を記憶する。なお、計測値取得部２０１は、入力電流として、三相交流電流の値を取得した場合、各相の電流値を計測値記憶部２０２に記録してもよいし、電流値の平均値を記録してもよい。
【００３２】
周波数解析部２０３は、計測値記憶部２０２が記憶する計測値の時系列のうち直近の解析対象時間（例えば１秒以上）に係る部分時系列を周波数変換し、周波数スペクトルを得る。
【００３３】
性状記憶部２０４は、石炭の炭種に関連付けて、当該炭種に係る石炭を粉砕するときのテーブルモータ１０５の入力電流の周波数スペクトル、およびトルク指令補正値を特定するための補正関数を記憶する。補正関数は、例えば、周波数スペクトルからの偏差を従属変数とし、トルク指令補正値を目的変数との関係を示す情報（方程式および参照テーブルなど）である。
【００３４】
性状特定部２０５は、周波数解析部２０３が得た周波数スペクトルと、性状記憶部２０４が記憶する各炭種に係る周波数スペクトルとの比較に基づいて、ローラミル１００に投入された石炭の炭種を特定する。例えば、性状特定部２０５は、性状記憶部２０４が記憶する複数の炭種に係る各周波数スペクトルと、周波数解析部２０３が得た周波数スペクトルとのパターンマッチング処理を行い、最も類似度が高い炭種を、ローラミル１００に投入された石炭の炭種と特定する。
【００３５】
性状変化判定部２０６は、計測値記憶部２０２が記憶する計測値の時系列に基づいて、ローラミル１００に投入された石炭の炭種が変化したか否かを判定する。例えば、性状変化判定部２０６は、計測値記憶部２０２が記憶する計測値の時系列のうち、直近の解析対象時間に係る第１の部分時系列と、第１の部分時系列の始点までの解析対象時間に係る第２の部分時系列との比較に基づいて、炭種の変化の有無を判定する。
【００３６】
補正値決定部２０７は、性状変化判定部２０６による炭種の変化の判定結果に基づいて、トルク指令補正値を変更するか否かを決定する。補正値決定部２０７は、性状変化判定部２０６によって石炭の炭種が変化したと判定された場合に、性状特定部２０５が特定した炭種に関連付けて性状記憶部２０４が記憶するトルク指令補正値に、トルク指令補正値を変更することを決定する。
【００３７】
トルク指令取得部２０８は、セパレータモータ１１０の基礎トルク指令を取得する。トルク指令取得部２０８は、例えば、ローラミル１００の給炭量に基づいてセパレータモータ１１０のトルク値を算出してもよいし、ローラミル１００のトルク指令を生成する他の装置が出力したトルク指令を基礎トルク指令として取得してもよい。
【００３８】
補正部２０９は、トルク指令取得部２０８が取得した基礎トルク指令が示すトルク値に、補正値決定部２０７が特定したトルク指令補正値を加算することで、トルク指令を補正する。
制御部２１０は、補正部２０９によって補正されたトルク指令をセパレータモータ１１０に出力する。
【００３９】
《制御装置の動作》
図４は、第１の実施形態に係るローラミルの制御装置の動作を示すフローチャートである。
ローラミル１００が稼働すると、制御装置２００の計測値取得部２０１は、電流計１１１からサンプリング周期に係るタイミングごとに、テーブルモータ１０５の入力電流の計測値を取得し、これを時刻に関連付けて計測値記憶部２０２に記録する。これにより、計測値記憶部２０２には、入力電流の計測値の時系列が記憶される。
【００４０】
制御装置２００は、解析対象時間（例えば１秒）ごとに、以下に示す補正量の決定処理を行う。
まず周波数解析部２０３は、計測値記憶部２０２が記憶する計測値の時系列のうち、直近の解析対象時間に係る部分時系列を読み出す（ステップＳ１）。周波数解析部２０３は、読み出した部分時系列を周波数変換することで、周波数スペクトルを得る（ステップＳ２）。
【００４１】
次に、性状特定部２０５は、性状記憶部２０４が複数の炭種に関連付けて記憶する各周波数スペクトルと、ステップＳ２で得られた周波数スペクトルとのパターンマッチングを行い、最も類似度が高い炭種を特定する（ステップＳ３）。
【００４２】
性状変化判定部２０６は、計測値記憶部２０２が記憶する計測値の時系列のうち、直近の解析対象時間に係る第１の部分時系列と、第１の部分時系列の始点以前の解析対象時間に係る第２の部分時系列とを読み出す（ステップＳ４）。つまり、現在時刻をＴ０とおき、解析対象時間をｔとおく場合、第１の部分時系列は、時刻Ｔ０−ｔから時刻Ｔ０までの計測値の時系列であり、第２の部分時系列は、時刻Ｔ０−２ｔから時刻Ｔ０−ｔまでの計測値の時系列である。第１の部分時系列は、周波数解析部２０３の解析対象となる部分時系列と等しい。
性状変化判定部２０６は、第１の部分時系列と第２の部分時系列との各サンプリングタイミングごとの偏差の累積を算出する（ステップＳ５）。すなわち、性状変化判定部２０６は、第１の部分時系列から特定される波形と第２の部分時系列から特定される波形との差分面積を算出する。
【００４３】
性状変化判定部２０６は、算出された偏差の累積が所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ６）。性状変化判定部２０６は、偏差の累積が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）、投入される石炭の炭種が変化したと判定する。他方、性状変化判定部２０６は、偏差の累積が閾値未満であると判定した場合（ステップＳ６：ＮＯ）、投入される石炭の炭種が変化したと判定しない。つまり、性状特定部２０５が特定した炭種が前回特定した炭種と異なる場合であっても、偶発的な変化（例えば、石などの異物の混入による変化）である可能性を鑑み、性状変化判定部２０６は、前回と今回の計測値の波形の差が小さい場合には石炭の炭種が変化したと判定しない。
【００４４】
性状変化判定部２０６が、偏差の累積が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）、補正値決定部２０７は、性状特定部２０５が特定した炭種に関連付けて性状記憶部２０４が記憶する補正関数を読み出す（ステップＳ７）。補正値決定部２０７は、特定された炭種に関連付けて性状記憶部２０４が記憶する周波数スペクトルと、ステップＳ２で得られた周波数スペクトルとの偏差の累積を算出する（ステップＳ８）。補正値決定部２０７は、算出した偏差の累積を補正関数に代入することで、トルク指令補正値を得る（ステップＳ９）。
【００４５】
他方、性状変化判定部２０６が、偏差の累積が閾値未満であると判定した場合（ステップＳ６：ＮＯ）、補正値決定部２０７は、前回決定したトルク指令補正値を、今回のトルク指令補正値に決定する（ステップＳ１０）。
【００４６】
以上の手順により、制御装置２００は、トルク指令取得部２０８が取得した基礎トルク指令に対するトルク指令補正値を決定することができる。そして、補正部２０９は、トルク指令取得部２０８が基礎トルク指令を取得するたびに、基礎トルク指令に決定したトルク指令補正値を加算することでトルク指令を補正し、制御部２１０は、補正されたトルク指令をセパレータモータ１１０に出力することで、ローラミル１００を制御する。トルク指令は、制御信号の一例である。
【００４７】
《作用・効果》
このように、第１の実施形態に係る制御装置２００は、ローラミル１００のテーブルモータ１０５の入力電流の計測値を、少なくともテーブルモータ１０５の電源電流の周波数以上の周波数で取得し、当該計測値の時系列に基づいてローラミル１００に制御信号を出力する。図２に示すように、テーブルモータ１０５の入力電流の周波数スペクトルは、テーブルモータ１０５の電源電流の周波数を中心に広がり、石炭の炭種によって異なるため、制御装置２００は、テーブルモータ１０５の電源電流の周波数以上の周波数で取得された計測値の時系列を用いることで、石炭の性状に応じて自動的に適切に粉砕機を制御することができる。
【００４８】
また、第１の実施形態に係る制御装置２００は、計測値の時系列の周波数解析により周波数スペクトルを特定し、これに基づいてローラミル１００に制御信号を出力する。周波数スペクトルは、計測値の時系列と比較して、分析処理において瞬時的な変化による影響を受けない。他方、計測値の時系列は、周波数スペクトルと比較して、分析処理において瞬時的な変化を検出しやすい。
【００４９】
また、第１の実施形態に係る制御装置２００は、計測値の時系列の経時的な変化に基づいて、石炭の炭種の変化の有無を判定する。これにより、制御装置２００は、石などの異物の混入による偶発的な入力電流波形の変化が生じた場合にも、過去の計測値の波形との差が小さい場合には炭種の変化があったと判定しないことで、石炭の炭種が変化したと誤判定されることを防ぐことができる。
【００５０】
また、第１の実施形態に係る制御装置２００は、周波数スペクトルに基づいて石炭の炭種を特定し、計測値の時系列に基づいて石炭の炭種の変化の有無を判定する。すなわち、制御装置２００は、周波数スペクトルおよび計測値の時系列のうち、炭種の特定と、炭種の変化の判定とで、それぞれ異なるものを用いる。このように、周波数スペクトルおよび計測値の時系列の両方を用いることで、制御装置２００は、よりロバストに石炭の炭種を推定することができる。
【００５１】
〈第２の実施形態〉
第１の実施形態に係る制御装置２００は、周波数スペクトルの比較に基づいて炭種を特定し、計測値の時系列に基づいて炭種の変化の有無を判定する。これに対し、第2の実施形態に係る制御装置２００は、計測値の時系列の比較に基づいて炭種を特定し、周波数スペクトルに基づいて炭種の変化の有無を判定する。
第２の実施形態に係る制御装置２００の構成は第１の実施形態と同様であるが、制御装置２００の各処理部における処理内容および性状記憶部２０４が記憶する情報が第１の実施形態と異なる。
【００５２】
《制御装置の構成》
第２の実施形態に係る制御装置２００は、図３に示すように、計測値取得部２０１、計測値記憶部２０２、周波数解析部２０３、性状記憶部２０４、性状特定部２０５、性状変化判定部２０６、補正値決定部２０７、トルク指令取得部２０８、補正部２０９、制御部２１０を備える。
【００５３】
第２の実施形態に係る性状記憶部２０４は、石炭の炭種に関連付けて、当該炭種に係る石炭を粉砕するときのテーブルモータ１０５の入力電流の値の時系列、およびトルク指令補正値を特定するための補正関数を記憶する。
【００５４】
性状特定部２０５は、計測値記憶部２０２が記憶する計測値の時系列と、性状記憶部２０４が記憶する各炭種に係る電流値の時系列との比較に基づいて、ローラミル１００に投入された石炭の炭種を特定する。例えば、性状特定部２０５は、性状記憶部２０４が記憶する複数の炭種に係る各電流値の時系列における累積値と、計測値記憶部２０２が記憶する計測値の時系列における累積値との差を求め、最も差が小さい炭種を、ローラミル１００に投入された石炭の炭種と特定する。
【００５５】
性状変化判定部２０６は、周波数解析部２０３が得た周波数スペクトルに基づいて、ローラミル１００に投入された石炭の炭種が変化したか否かを判定する。例えば、周波数解析部２０３は、計測値記憶部２０２が記憶する計測値の時系列のうち、直近の解析対象時間に係る第１の部分時系列と、第１の部分時系列の始点までの解析対象時間に係る第２の部分時系列とのそれぞれについて周波数解析を行う。性状変化判定部２０６は、第１の部分時系列に係る周波数スペクトルと第２の部分時系列に係る周波数スペクトルとの面積差分に基づいて、炭種の変化の有無を判定する。
【００５６】
《制御装置の動作》
図５は、第２の実施形態に係るローラミルの制御装置の動作を示すフローチャートである。
制御装置２００は、解析対象時間ごとに、以下に示す補正量の決定処理を行う。
まず周波数解析部２０３は、計測値記憶部２０２が記憶する計測値の時系列のうち、直近の解析対象時間に係る部分時系列を読み出す（ステップＳ２１）。
【００５７】
次に、性状特定部２０５は、性状記憶部２０４が複数の炭種に関連付けて記憶する各電流値の時系列の累積値と、ステップＳ２１で読み出した部分時系列の累積値との差を算出し、累積値の差が最も小さい炭種を特定する（ステップＳ２２）。
【００５８】
性状変化判定部２０６は、計測値記憶部２０２が記憶する計測値の時系列のうち、直近の解析対象時間に係る第１の部分時系列と、第１の部分時系列の始点以前の解析対象時間に係る第２の部分時系列とを読み出す（ステップＳ２３）。周波数解析部２０３は、読み出した第１の部分時系列および第２の部分時系列のそれぞれを周波数変換することで、第１の周波数スペクトルと第２の周波数スペクトルをそれぞれ得る（ステップＳ２４）。
性状変化判定部２０６は、第１の周波数スペクトルと第２の周波数スペクトルとの周波数ごとの偏差の累積を算出する（ステップＳ２５）。すなわち、性状変化判定部２０６は、第１の周波数スペクトルの波形と第２の周波数スペクトルの波形との差分面積を算出する。
【００５９】
性状変化判定部２０６は、算出された偏差の累積が所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２６）。性状変化判定部２０６が、偏差の累積が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ２６：ＹＥＳ）、補正値決定部２０７は、性状特定部２０５が特定した炭種に関連付けて性状記憶部２０４が記憶する補正関数を読み出す（ステップＳ２７）。補正値決定部２０７は、特定された炭種に関連付けて性状記憶部２０４が記憶する電流値の時系列と、ステップＳ１で読み出した計測値の時系列との偏差の累積を算出する（ステップＳ２８）。補正値決定部２０７は、算出した偏差の累積を補正関数に代入することで、トルク指令補正値を得る（ステップＳ２９）。
【００６０】
他方、性状変化判定部２０６が、偏差の累積が閾値未満であると判定した場合（ステップＳ２６：ＮＯ）、補正値決定部２０７は、前回決定したトルク指令補正値を、今回のトルク指令補正値に決定する（ステップＳ３０）。
【００６１】
以上の手順により、制御装置２００は、トルク指令取得部２０８が取得した基礎トルク指令に対するトルク指令補正値を決定することができる。
【００６２】
《作用・効果》
このように、第２の実施形態に係る制御装置２００は、ローラミル１００のテーブルモータ１０５の入力電流の計測値を、少なくともテーブルモータ１０５の電源電流の周波数以上の周波数で取得し、当該計測値の時系列に基づいてローラミル１００に制御信号を出力する。図２に示すように、テーブルモータ１０５の入力電流の周波数スペクトルは、テーブルモータ１０５の電源電流の周波数を中心に広がり、石炭の炭種によって異なるため、制御装置２００は、テーブルモータ１０５の入力電流の周波数スペクトルを用いることで、第１の実施形態と同様に石炭の性状に応じて自動的に適切に粉砕機を制御することができる。
【００６３】
〈第３の実施形態〉
第１の実施形態に係る制御装置２００は、計測値の周波数スペクトルについて、各炭種における標準的な入力電流の周波数スペクトルと比較することで、炭種を特定する。また第２の実施形態の性状記憶部２０４は、計測値の時系列について、各炭種における標準的な入力電流の時系列と比較することで、炭種を特定する。これに対し、第３の実施形態に係る性状記憶部２０４は、学習済みの機械学習モデルに計測値の時系列および周波数スペクトルを入力することで、炭種を特定する。
【００６４】
《制御装置の構成》
図６は、第３の実施形態に係る制御装置の構成を示す概略ブロック図である。
第３の実施形態に係る制御装置２００は、第１の実施形態に係る構成に加え、さらに機械学習部２１１を備える。また、第３の実施形態に係る制御装置２００は、第１の実施形態の構成と、性状記憶部２０４が記憶する情報、性状特定部２０５および性状変化判定部２０６の処理が異なる。
【００６５】
機械学習部２１１は、テーブルモータ１０５の入力電流の時系列および周波数スペクトルを入力として、トルク指令補正値を出力するように、機械学習モデルを学習させる。例えば、機械学習部２１１は、トルク指令補正値と、当該炭種に係る石炭を粉砕したときのテーブルモータ１０５の入力電流の時系列および周波数スペクトルとの組み合わせを教師データとして用いる教師あり学習により機械学習モデルを学習させることができる。また例えば、機械学習部２１１は、ロータリセパレータ１０９の回転数を一定として様々な炭種に係る石炭を粉砕したときの給炭量の変動に基づいて、回転数の補正が必要であると判断し、そのときの電流値に基づいて特徴量を導出し、傾向を分析する教師なし学習により機械学習モデルを学習させてもよい。以下、この機械学習モデルを、補正値特定モデルという。また、機械学習部２１１は、石炭の炭種の変化の有無と、投入される炭種の変化の前後に係るテーブルモータ１０５の入力電流の時系列および周波数スペクトルとの組み合わせを教師データとして、テーブルモータ１０５の入力電流の時系列および周波数スペクトルを入力として、石炭の炭種の変化の有無を出力するように、機械学習モデルを学習させる。以下、この機械学習モデルを、変化判定モデルという。補正値特定モデルおよび変化特定モデルは、性状記憶部２０４に記録される。
【００６６】
性状記憶部２０４は、補正値特定モデルおよび変化特定モデルを記憶する。
【００６７】
性状特定部２０５は、計測値記憶部２０２が記憶する入力電流の時系列および周波数解析部２０３によって解析された周波数スペクトルとの組み合わせを、性状記憶部２０４が記憶する補正値特定モデルに入力することで、トルク指令補正値を特定する。
【００６８】
性状変化判定部２０６は、計測値記憶部２０２が記憶する入力電流の時系列および周波数解析部２０３によって解析された周波数スペクトルとの組み合わせを、性状記憶部２０４が記憶する変化判定モデルに入力することで、石炭の炭種の変化の有無を判定する。
【００６９】
《制御装置の動作》
図７は、第３の実施形態に係るローラミルの制御装置の動作を示すフローチャートである。
制御装置２００は、解析対象時間ごとに、以下に示す補正量の決定処理を行う。
まず周波数解析部２０３は、計測値記憶部２０２が記憶する計測値の時系列のうち、直近の解析対象時間に係る部分時系列を読み出す（ステップＳ４１）。周波数解析部２０３は、読み出した部分時系列を周波数変換することで、周波数スペクトルを得る（ステップＳ４２）。
【００７０】
次に、性状特定部２０５は、性状記憶部２０４が記憶する補正値特定モデルに、部分時系列と周波数スペクトルとを入力することで、トルク指令補正値を特定する（ステップＳ４３）。また、性状変化判定部２０６は、性状記憶部２０４が記憶する変化判定モデルに、部分時系列と周波数スペクトルとを入力することで、石炭の炭種が変化したか否かを判定する（ステップＳ４４）。
【００７１】
性状変化判定部２０６が、石炭の炭種が変化したと判定した場合（ステップＳ４４：ＹＥＳ）、補正値決定部２０７は、今回のトルク指令補正値を、ステップＳ４３で特定したトルク指令補正値に決定する（ステップＳ４５）。他方、性状変化判定部２０６が、偏差の累積が閾値未満であると判定した場合（ステップＳ４４：ＮＯ）、補正値決定部２０７は、前回決定したトルク指令補正値を、今回のトルク指令補正値に決定する（ステップＳ４６）。
【００７２】
このように、第３の実施形態に係る制御装置２００は、機械学習に基づいて、石炭の炭種に応じたトルク指令補正値、および炭種の変化の有無を特定することができる。なお、第３の実施形態に係る制御装置２００は、補正値特定モデルにより、直接トルク指令補正値を特定したが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る制御装置２００は、炭種を特定する炭種特定モデルにより、計測値の時系列および周波数スペクトルから、炭種を特定したうえで、当該炭種に対応する補正関数を読み出し、周波数スペクトルの偏差の累積を補正関数に代入することで直接トルク指令補正値を特定してもよい。
【００７３】
また、第3の実施形態に係る機械学習モデルは、計測値の時系列および周波数スペクトルを入力とするが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る機械学習モデルは、計測値の時系列または周波数スペクトルの一方のみを入力としてもよい。
【００７４】
〈他の実施形態〉
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、上述した実施形態に係る制御装置２００は、粉砕対象物の性状として石炭の炭種を特定するが、他の実施形態においては、他の性状を特定してもよい。例えば、他の実施形態に係る制御装置２００は、石炭の硬度、水分量、HGI（Hardgrove Index）などを特定してもよい。
【００７５】
また、第１、第２の実施形態に係る制御装置２００は、周波数スペクトルおよび計測値の時系列のうち、炭種の特定と、炭種の変化の判定とで、それぞれ異なるものを用いるが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る制御装置２００は、炭種の特定と、炭種の変化の判定との両方に周波数スペクトルを用いてもよいし、計測値の時系列を用いてもよい。
【００７６】
また、図１に示すように、上述の実施形態に係る制御装置２００は、単体の装置であるが、これに限られない。図８は、他の実施形態に係る制御システムの構成を示す概略図である。例えば、他の実施形態においては、ローラミル１００の近傍に設けられた制御装置２００と、遠隔に設けられたサーバ装置３００とによって、制御システムが構成されてもよい。この場合、制御装置２００は、少なくとも計測値取得部２０１および制御部２１０を備えるが、他の制御部および記憶部については、制御装置２００が備えてもよいし、サーバ装置３００が備えてもよい。またこの場合、１つのサーバ装置３００に対し、複数の制御装置２００とが接続されてもよい。つまり、複数のローラミル１００それぞれに対応する制御装置２００が、各ローラミル１００のテーブルモータ１０５の入力電流の計測値を取得してサーバ装置３００に送信し、サーバ装置３００からトルク指令を取得して当該トルク指令をローラミル１００に出力してもよい。当該複数のローラミル１００は、同一のプラントに設けられたものであってもよいし、異なるプラントに設けられたものであってもよい。
【００７７】
また、上述の実施形態に係る制御装置２００の制御対象物は、ローラミル１００であるが、これに限られない。例えば、他の実施形態において制御対象物は、液体を圧送するポンプや、気体を送風するファンであってもよい。また、微粉砕機であるローラミル１００に代えて、粗粉砕機、中間粉砕機、または摩砕機などの他の粉砕機を制御対象物としてもよい。また、上述の実施形態に係るセパレータモータ１１０は誘導電動機によって実現されるが、直流電動機、同期電動機、または整流子電動機などの他の電動機によって実現されてもよい。
【００７８】
〈コンピュータ構成〉
図９は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９０は、プロセッサ９１、メインメモリ９２、ストレージ９３、インタフェース９４を備える。
上述の制御装置２００は、コンピュータ９０に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でストレージ９３に記憶されている。プロセッサ９１は、プログラムをストレージ９３から読み出してメインメモリ９２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ９１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域をメインメモリ９２に確保する。
【００７９】
ストレージ９３の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、半導体メモリ等が挙げられる。ストレージ９３は、コンピュータ９０のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９４または通信回線を介してコンピュータ９０に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９０に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９０が当該プログラムをメインメモリ９２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、ストレージ９３は、一時的でない有形の記憶媒体である。
【００８０】
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能をストレージ９３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【符号の説明】
【００８１】
１００  ローラミル
１０５  テーブルモータ
１１０  セパレータモータ
１１１  電流計
２００  制御装置
２０１  計測値取得部
２０２  計測値記憶部
２０３  周波数解析部
２０４  性状記憶部
２０５  性状特定部
２０６  性状変化判定部
２０７  補正値決定部
２０８  トルク指令取得部
２０９  補正部
２１０  制御部
２１１  機械学習部
【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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【図９】
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