(57)【要約】  本発明は、最初に２又は３以上の制御目標のコスト関数を解いた後に第２のコスト関数を解く逐次的又は連鎖的予測制御法であって、  ａ）制御目標の数に応じてコスト関数を少なくとも２又は３以上のコスト関数に分離するステップと、  ｂ）制御目標を定めるステップと、  ｃ）最初に単位コスト関数、単一項、又は制御目標の性質を用いて変数を制御するステップと、  ｄ）制御すべき第１の目標のコストを最小化する可能な状態を決定するステップと、  ｅ）項目ｄ）において与えられるオプションのみを考慮してそのコスト関数を最小化するコスト関数を用いて第２の変数を制御するステップと、を含む方法を提供する。【選択図】図２
2021502050.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
最初に２又は３以上の制御目標のコスト関数を解いた後に第２のコスト関数を解く逐次的又は連鎖的予測制御法であって、
ａ．制御すべき少なくとも１つの第１の変数の数学的モデルを定めるステップと、
ｂ．制御すべき少なくとも第２の変数の数学的モデルを定めるステップと、
ｃ．制御目標の数に応じて前記コスト関数を少なくとも２又は３以上のコスト関数に分離するステップと、
ｄ．制御目標を定めるステップと、
ｅ．最初に単位コスト関数、単一項、又は前記制御目標の性質を用いて変数を制御するステップと、
ｆ．制御すべき第１の目標のコストを最小化する可能な状態を決定するステップと、
ｇ．項目ｄ）において与えられるオプションのみを考慮してそのコスト関数を最小化するコスト関数を用いて第２の変数を制御するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
最初に２又は３以上の制御目標のコスト関数を解いた後に第２のコスト関数を解くインバータ／整流器の逐次的又は連鎖的予測制御法であって、
ａ．負荷／ネットワークの数学的モデル（Ｍcarga）を定めるステップと、
ｂ．コンバータ／インバータの数学的モデル（Ｍinversor）を定めるステップと、
ｃ．負荷／ネットワークの制御目標（ｘc1、ｘc2）を定めるステップと、
ｄ．インバータ／コンバータの制御目標（ｘi1、ｘi2）を定めるステップと、
ｅ．各負荷／ネットワーク制御目標が異なる性質のものである場合、前記制御目標のコスト関数を定めるステップと、
ｆ．前記制御目標が同じ性質のものである場合、単一のコスト／ネットワークコスト関数（ＧC1、ＧC2）を定めるステップと、
ｇ．前記コンバータ／インバータの各制御目標が異なる性質のものである場合、前記制御目標のコスト関数を定めるステップと、
ｈ．前記コンバータ／インバータの各制御目標が同じ性質のものである場合、前記制御目標の単一のコスト関数（ｇi1、ｇi2）を定めるステップと、
ｉ．Ｍcargaを使用して負荷／ネットワークの可能な状態を評価し、ｇc1を評価して、前記コスト関数ｇc1を最小化する２つの状態を決定し、その後に予め選択された状態についてｇc2を評価して、ｇc2を最小化する状態を決定するステップと、
ｊ．この状態の既存のコンバータ／インバータの冗長性を選択し、前記コスト関数ｇc1を最小化する冗長性を選択することによって前記Ｍｉｎｖｅｒｓｏｒを使用してｇi1を評価し、その後にｇi1を最小化する冗長状態のうちのｇi2を評価して、ｇi2を最小化する状態を取得するステップと、
ｋ．前記ステップｊ）から得られた状態を適用するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
前記インバータ／整流器は誘導機である、
請求項２に記載の逐次的予測制御法。
【請求項４】
制御すべき第１の変数はトルクである、
請求項３に記載の逐次的予測制御法。
【請求項５】
制御すべき第２の変数は流量である、
請求項３に記載の逐次的予測制御法。
【請求項６】
前記トルクの前記数学的モデルは、
【数１】
2021502050.tif 000005
であり、Ｎpは前記機械の磁極対の数であり、上付き添字ｋ＋１は、サンプリング時間ｋの次の瞬間における推定値であることを示す、
請求項４に記載の逐次的予測制御法。
【請求項７】
前記流量の前記数学的モデルは、
【数２】
2021502050.tif 000006
であり、Ｌrはロータのインダクタンスであり、Ｌmはロータ−ステータの相互インダクタンスであり、λは前記機械の抵抗、インダクタンス及び透磁率によって与えられる係数であり、全て機械パラメータとして知られている、
請求項５に記載の逐次的予測制御法。
【請求項８】
前記コスト関数ｇ1及びｇ2は、
ｇ1＝（ｔm−ｔr）2
ｇ2＝（ψm−ψr）2
によって求められ、下付き添字ｍは、変数が測定されたことを示し、下付き添字ｒは基準値である、
請求項６又は７に記載の逐次的予測制御法。
【請求項９】
前記制御すべき第１の変数は、この場合は機械の前記角速度の線形制御によって基準値が与えられたトルクであり、前記トルクを最小化する前記コンバータの２つの可能な駆動状態を決定した後に、前記トルク制御プロセスによってもたらされる２つのオプションのみを考慮して、そのコスト関数を最小化する前記流量の予測制御が行われ、ステータの電気流量の誤差を最小化する状態は、前記システムにおいて適用される状態である、
請求項３から８に記載の逐次的予測制御法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設備又はシステム工程の制御に関し、具体的には予測制御法に関し、さらに具体的には、最初に２又は３以上の制御目標のコスト関数を解いた後に第２のコスト関数を解く逐次的又は連鎖的予測制御法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現代社会において、電気は、日々行われている様々な活動の基本的な柱である。電気エネルギーの使用及び輸送は、パワー半導体に基づく戦略的設備を使用して行われる。今日関心のある問題は、インバータ／整流器と呼ばれるこれらの設備の制御である。
【０００３】
今日では２つの主な制御提案があり、これらの一方は、６０年余りにわたって業界に存在している技術である線形制御であるが、今日使用されている設備は線形システムではなく、特定の作業ポイントで動作するにはその方程式の線形化が必要である。また、この制御戦略は、このような制御を実施できるようにするために制御技術の徹底的な研究を必要とする。
【０００４】
近年実施され始めているもう一方の主な提案はモデルベースの予測制御（ＭＰＣ）戦略であり、この戦略が線形制御システムを凌ぐ大きな利点は、システム方程式の線形化に訴える必要なく非線形方程式を単純かつ容易に処理できる点である。しかしながら、この制御戦略の大きな欠点の１つはその実施であり、理由としては、複数の変数を制御したいと望む際に、調整が標準化されていないため経験に基づく調整を必要とする重み又は重み付け係数の調整（テスト／エラー）が必要になるからである。
【０００５】
システムの制御目標は、以下の特性を有することができる。
・物理的性質（例えば電力用途では、電流、電圧、有効／無効電力、導電損失、トルク、フローなど）が異なる。
・変数間の結合を示す。
・所望の制御結果にとっての重要性が異なる。
【０００６】
これらの制御目標の特性は、システムの所望の挙動を得るために重み係数又は順位表を使用して管理することができる。しかしながら、これらの重み係数の調整は標準化されておらず、関連する異なる項の性質に依存するため、コスト関数を異なるグループに分類することができる。
１．重み係数を含まないコスト関数：この場合、例えばシステム電流、システム電源又はシステム電圧などの１つの性質の変数のみが制御される。ただし、これらの変数のうちの１つしか一度に制御されない。
２．二次項を含むコスト関数：この場合、主要制御目標と、システム電流及びパワー半導体のスイッチング周波数などの明確に示される二次目標とが存在する。この場合、重要な変数は電流であり、二次項はスイッチング周波数である。
３．同等に重要な項を含むコスト関数：この場合、例えば電気機械におけるトルク及び流量の制御などの、他の項よりも重要な項を区別することはできない。
【０００７】
得られたコスト関数のタイプに応じて特定の重み係数調整プロセスを実行することができ、例えばグループ１の場合には、いずれかの重み係数を調整する必要はないが、ケース２では、調整プロセスが直接的なものではなく、シミュレーションチェックとその効果の観察を通じた経験的な調整が必要であり、ケース３では、重み係数の調整を試みるために実行されるシミュレーションにおいて見られる最終的な結果としての効果をもたらす変数が何であるかを区別することが不可能であるため、重み係数の選択プロセスがさらに複雑である。
【０００８】
最先端技術では、標準的な予測制御について記載した文献を見つけることができ、例えば２０１７年６月８日付けの「パワーエレクトロニクスのためのモデル予測制御最適化（Ｍｏｄｅｌ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｐｏｗｅｒ  ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）」という名称のＨＡＭＩＬＴＯＮ  ＳＵＮＤＳＴＲＡＮＤ社の米国特許出願公開第２０１７２６０７６０号、２０１７年５月１１日付けの「自律ｄｅｒ電圧制御の協調及び最適化を用いた階層的ロバストモデル予測電圧及びバール制御（Ｈｉｅｒａｃｈｉｃａｌ  ｒｏｂｕｓｔ  ｍｏｄｅｌ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ｖｏｌｔａｇｅ  ａｎｄ  ｖａｒ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｗｉｔｈ  ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ  ｄｅｒ  ｖｏｌｔａｇｅ  ｃｏｎｔｒｏｌ）」という名称のＡＢＢ  ＳＣＨＷＥＩＺ  ＡＧ社の米国特許出願公開第２０１７１３３８４９号、２０１７年５月１１日付けの「モジュール式マルチレベルコンバータのモデル予測制御（Ｍｏｄｅｌ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｏｆ  ａ  ｍｏｄｕｌａｒ  ｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌ  ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）」という名称のＡＢＢ  ＳＣＨＷＥＩＺ  ＡＧ社の米国特許出願公開第２０１７１３３８４５号には、１つの制御目標の重要性と別の制御目標の重要性とを区別する重み係数を通じて複数の制御目標を制御することも又はしないこともできる単一コスト関数（ｓｉｎｇｌｅ  ｃｏｓｔ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）が記載されている。
【０００９】
２０１７年５月１８日付けの「宇宙船のモデル予測制御（Ｍｏｄｅｌ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｏｆ  ｓｐａｃｅｃｒａｆｔ）」という名称のＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ  ＥＬＥＣＴＲＩＣ  ＲＥＳ  ＬＡＢＯＲＡＴＯＲＩＥＳ社の米国特許出願公開第２０１７１３９４２７号には、衛星／宇宙船の位置の予測制御モデルが記載されており、この制御は整流器／インバータ制御ではないが、この文献には、コンバータ／インバータの電気的／電子的性質のプロセスに適用できるだけでなく、実際には化学プロセスにおいてもＭＰＣ制御が発生するというＭＰＣの汎用性が示されている。
【００１０】
モデルベースの予測制御（ＭＰＣ：モデル予測制御（Ｍｏｄｅｌ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）という英語の頭文字）は、最も魅力的な特徴として、その概念の単純さと、同じ制御戦略に複数の制御目標を組み込む機能とを有するが、これらの２点は、１つの制御項と別の制御項とを区別するために一定の重み係数を定める必要がある相対するものである。
【００１１】
図１（先行技術）に示すように、上述した４つの特許文献で使用されている基本的制御戦略の主なステップは以下の通りである、
１．既知の作用を考慮してシステムの動作を予測する数学的モデルを発見する。「予測モデル」ブロック。
２．可能な作用（有限数のオプション）に基づいて、複数の制御目標を有することも又は有さないこともできるコスト関数の評価である単一の基準に従って最適な実行を決定する。ＭＰＣブロック：「コスト関数最小化ｇ１」。
３．制御すべきコンバータ又はシステムにコスト関数を最小化する状態を適用する。
【００１２】
これらの全ての特許文献の相違は用途のタイプのみにあり、米国特許出願公開第２０１７２６０７６０号及び米国特許出願公開第２０１７１３３８４５号の場合は、予測モデル及びそれぞれのコスト関数を変化させるタイプのコンバータである。米国特許出願公開第２０１７１３９４２７号については、上述した他の特許文献とは用途が全く異なるが、その対象の制御目標の誤差に従うために図１に示す制御図を尊重して予測モデル及びコスト関数を適切に変化させて、上述した図と同じ構造を維持する。
【００１３】
しかしながら、本出願において保護を求める方法は、既に引用文献に記載されているプロセスへの適用能力を失うことのない異なる予測制御適用構造を有し、すなわち図１（先行技術）の構造を本出願の逐次的予測制御図（図２を参照）に置き換えて、説明した先行技術文献と同じ用途の、ただし制御目標の数に応じてコスト関数を２又は３以上に分離する特定の解決策を得ることができる。図２の場合には、この方法が電気機械に適用され、この場合の制御目標はトルク及び流量であり、従ってこれらの目標の一方に対して予測制御を行って、この第１の変数の誤差を最小化する全ての可能な状態を選択し、その後に第２の制御目標に対して、この第２の変数の誤差を最小化することを目指して新たな反復を実行し、作用オプションとして第１の変数を最小化するもののみを実行オプションとして所有する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１７２６０７６０号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１７１３３８４９号明細書
【特許文献３】米国特許出願公開第２０１７１３３８４５号明細書
【特許文献４】米国特許出願公開第２０１７１３９４２７号明細書
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１５】
従って、システムに複雑性を加えることなくいずれの重み係数の決定も必要とせず、従って両方の値の特性、概念的単純さ、及び複数の制御目標の単純な組み込みを維持する逐次的予測制御を提示する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】（先行技術）標準的な予測制御スキームを示す図である。
【図２】誘導機のための本発明の逐次的予測制御のブロック図である。
【図３】誘導機のための本発明の逐次的予測制御の異なるパラメータのグラフであり、（ａ）機械の流量、（ｂ）トルク、（ｃ）角速度、（ｄ）位相ａにおける電流である。
【図４】誘導機のための本発明の逐次的予測制御の異なるパラメータのグラフであり、（ａ）機械の位相ａにおける電圧（ｕａＮ）、（ｂ）ライン間の張力（ｕａｂ）、（ｃ）位相ａにおける電流である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明は、最初に２又は３以上の制御目標のコスト関数を解いた後に第２のコスト関数を解く逐次的又は連鎖的予測制御法であって、
ａ）制御目標の数に応じてコスト関数を少なくとも２又は３以上のコスト関数に分離するステップと、
ｂ）制御目標を定めるステップと、
ｃ）最初に単位コスト関数（ｕｎｉｔ  ｃｏｓｔ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、単一項、又は制御目標の性質を用いて変数を制御するステップと、
ｄ）制御すべき第１の目標のコストを最小化する可能な状態を決定するステップと、
ｅ）項目ｄ）において与えられるオプションのみを考慮してそのコスト関数を最小化するコスト関数を用いて第２の変数を制御するステップと、を含む方法を提供する。
【００１８】
一方で、パワーエレクトロニクスに関連する用途、具体的にはインバータ／整流器用途では、この方法が以下のように定められる。
１．負荷／ネットワークの数学的モデル（Ｍcarga）を定める。
２．コンバータ／インバータの数学的モデル（Ｍinversor）を定める。
３．負荷／ネットワークの制御目標（ｘc1、ｘc2）を定める。
４．インバータ／コンバータの制御目標（ｘi1、ｘi2）を定める。
５．負荷制御の目標が異なる性質のもの（電圧、電流、電力、高調波）である場合、これらの各々のコスト関数を定める。これらの目標が同じ性質のもの（電流のみ、電圧のみ、電力のみ、など）である場合、負荷／ネットワークの単一のコスト関数（ｇc1、ｇc2）を定める。
６．コンバータ／インバータの制御目標が異なる性質のもの（電圧、電流、スイッチング周波数、損失）である場合、これらの各々のコスト関数を定める。これらの目標が同じ性質のもの（電流のみ、電圧のみ、損失のみ、など）である場合、コンバータ／インバータの単一のコスト関数（ｇi1、ｇi2）を定める。
７．Ｍｃａｒｇａを使用して負荷／ネットワークの可能な状態を評価し、ｇc1を評価して、コスト関数ｇc1を最小化する２つの状態を決定し、その後に予め選択された状態についてｇc2を評価して、ｇc2を最小化する状態を決定する。
８．結果として得られた状態を使用して、この状態の既存のコンバータ／インバータの冗長性を選択し、コスト関数ｇc1を最小化する冗長性を選択することによってＭinversorを使用してｇi1を評価し、その後にｇi1を最小化する冗長状態のうちのｇi2を評価して、ｇi2を最小化する状態を取得する。
９．前回のステップから得られた状態を適用する。
【実施例】
【００１９】
本発明は、最初に単位コスト関数（単一項又は制御目標）を使用して変数を制御した後に次の項を制御することから成る、用途が誘導機のためのものである図２に示すような逐次的予測制御法を提供する。電気機械の制御の場合、制御すべき第１の変数はトルクであり、その基準値は、この場合は機械の角速度の線形制御によって与えられる。トルクを最小化するコンバータの２つの可能な駆動状態を決定した後に、トルク制御プロセスによってもたらされる２つのオプションのみを考慮してそのコスト関数を最小化する流量の予測制御を実行する。ステータの電気流量の誤差を最小化する状態が、システムにおいて適用される状態である。
【００２０】
本発明の逐次的予測制御法を使用して、重み係数を定める際の最も複雑な制御である、コスト関数が同等に重要な項を含み、この場合は重要度が高い項をもう一方と区別できない制御目標を提示する誘導機の制御を行った。実行した制御シミュレーションの結果を図３及び図４に示す。
【００２１】
機械のステータのトルク及び電気流量をモデル化するシステムを記述する方程式は、以下によって与えられる。
【数１】
2021502050.tif 000003
【数２】
2021502050.tif 000004
【００２２】
ここでのＬｒはロータのインダクタンスであり、Ｌｍはロータ−ステータの相互インダクタンスであり、λは機械の抵抗、インダクタンス及び透磁率によって与えられる係数であり、Ｎｐは機械の磁極対（ｐｏｌｅ  ｐａｉｒｓ）の数であり、これらは全て機械パラメータとして知られており、上付き添字ｋ＋１は、サンプリング時間ｋの次の瞬間における推定値であることを示す。
【００２３】
コスト関数ｇ1及びｇ2は以下によって求められる。
ｇ1＝（ｔm−ｔr）2
ｇ2＝（ψm−ψr）2
【００２４】
ここでの下付き添字ｍは、変数が測定されたことを示し、下付き添字ｒは基準値である。
【００２５】
なお、システムの挙動をモデル化してその予測を可能にする方程式が存在する限り、この逐次的予測制御ＳＭＰＣ（逐次的モデル予測制御（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｍｏｄｅｌ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ））を使用して、その性質にかかわらずあらゆるシステムを制御することができ、電気的システムの場合には、誘導機の場合のように制御目標における同等に重要な項を含む場合でも、ＳＭＰＣによる問題を伴わずにこれらの全てを制御することができる。
【図１】
2021502050.tif 000007
【図２】
2021502050.tif 000008
【図３】
2021502050.tif 000009
【図４】
2021502050.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】令和2年5月18日(2020.5.18)
【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】
最初に２又は３以上の制御目標のコスト関数を解いた後に第２のコスト関数を解くインバータ／整流器の逐次的又は連鎖的予測制御法であって、
ａ．負荷／ネットワークの数学的モデル（Ｍcarga）を定めるステップと、
ｂ．コンバータ／インバータの数学的モデル（Ｍinversor）を定めるステップと、
ｃ．負荷／ネットワークの制御目標（ｘc1、ｘc2）を定めるステップと、
ｄ．インバータ／コンバータの制御目標（ｘi1、ｘi2）を定めるステップと、
ｅ．各負荷／ネットワーク制御目標が異なる性質のものである場合、前記制御目標のコスト関数を定めるステップと、
ｆ．前記制御目標が同じ性質のものである場合、単一のコスト／ネットワークコスト関数（ＧC1、ＧC2）を定めるステップと、
ｇ．前記コンバータ／インバータの各制御目標が異なる性質のものである場合、前記制御目標のコスト関数を定めるステップと、
ｈ．前記コンバータ／インバータの各制御目標が同じ性質のものである場合、前記制御目標の単一のコスト関数（ｇi1、ｇi2）を定めるステップと、
ｉ．Ｍcargaを使用して負荷／ネットワークの可能な状態を評価し、ｇc1を評価して、前記コスト関数ｇc1を最小化する２つの状態を決定し、その後に予め選択された状態についてｇc2を評価して、ｇc2を最小化する状態を決定するステップと、
ｊ．この状態の既存のコンバータ／インバータの冗長性を選択し、前記コスト関数ｇc1を最小化する冗長性を選択することによって前記Ｍｉｎｖｅｒｓｏｒを使用してｇi1を評価し、その後にｇi1を最小化する冗長状態のうちのｇi2を評価して、ｇi2を最小化する状態を取得するステップと、
ｋ．前記ステップｊ）から得られた状態を適用するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記インバータ／整流器は誘導機である、
請求項１に記載の逐次的予測制御法。
【請求項３】
制御すべき第１の変数はトルクである、
請求項２に記載の逐次的予測制御法。
【請求項４】
制御すべき第２の変数は流量である、
請求項２に記載の逐次的予測制御法。
【請求項５】
前記トルクの前記数学的モデルは、
【数１】
2021502050.tif 000011
であり、Ｎpは前記機械の磁極対の数であり、上付き添字ｋ＋１は、サンプリング時間ｋの次の瞬間における推定値であることを示す、
請求項３に記載の逐次的予測制御法。
【請求項６】
前記流量の前記数学的モデルは、
【数２】
2021502050.tif 000012
であり、Ｌrはロータのインダクタンスであり、Ｌmはロータ−ステータの相互インダクタンスであり、λは前記機械の抵抗、インダクタンス及び透磁率によって与えられる係数であり、全て機械パラメータとして知られている、
請求項４に記載の逐次的予測制御法。
【請求項７】
前記コスト関数ｇ1及びｇ2は、
ｇ1＝（ｔm−ｔr）2
ｇ2＝（ψm−ψr）2
によって求められ、下付き添字ｍは、変数が測定されたことを示し、下付き添字ｒは基準値である、
請求項５又は６に記載の逐次的予測制御法。
【請求項８】
前記制御すべき第１の変数は、この場合は機械の前記角速度の線形制御によって基準値が与えられたトルクであり、前記トルクを最小化する前記コンバータの２つの可能な駆動状態を決定した後に、前記トルク制御プロセスによってもたらされる２つのオプションのみを考慮して、そのコスト関数を最小化する前記流量の予測制御が行われ、ステータの電気流量の誤差を最小化する状態は、前記システムにおいて適用される状態である、
請求項２から７に記載の逐次的予測制御法。
【国際調査報告】
2021502050.tif 000013
2021502050.tif 000014
2021502050.tif 000015
2021502050.tif 000016
2021502050.tif 000017
2021502050.tif 000018