(57)【要約】【課題】複数の温度制御領域を持つ制御対象の多点温調制御にモデル予測制御を適用した上で、モデル予測制御の設計パラメータの最適化を図る。【解決手段】温度制御システムには、シリンダ３１の各ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎの温調制御をモデル予測制御に基づいて連携させながら行う多点温度調節手段２１を設けるとともに、パネルコンピュータ２２の上位にはパーソナルコンピュータ１１が設け、パーソナルコンピュータ１１には、モデル予測制御における設計パラメータの最適化を行うモデル予測制御支援手段１２を設ける。【選択図】      図１
2008123354.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の温度制御領域を持つ制御対象の多点温調制御をモデル予測制御に基づいて連携させながら行う多点温度調節手段と、
前記モデル予測制御における設計パラメータの最適化を前記モデル予測制御の上位で行うモデル予測制御支援手段とを備えることを特徴とする温度制御装置。
【請求項２】
前記多点温度調節手段は、
前記モデル予測制御支援手段にて最適化された設計パラメータに従ってモデル予測制御を行うことにより、前記多点温調制御における設定値を算出するモデル予測制御手段と、
前記モデル予測制御手段にて算出された設定値に基づいて、シリンダの多点温調制御を行う多ループ温調計とを備えることを特徴とする請求項１記載の温度制御装置。
【請求項３】
前記モデル予測制御支援手段は、
モデル予測制御の設計パラメータの算出対象となるモデルを同定するモデル同定手段と、
前記モデル同定手段にて同定されたモデルを対象として前記モデル予測制御における最適化された設計パラメータを算出するオートチューニング手段と、
前記モデル予測制御における設計パラメータが与えられた時の前記多点温度調節手段の動作を模擬するシミュレーション手段と、
前記多点温調制御におけるデータを蓄積するデータロギング手段とを備えることを特徴とする請求項１または２記載の温度制御装置。
【請求項４】
前記モデル予測制御手段は、予測ホライズンにおける出力が参照軌道と一致するような設定値を算出することを特徴とする請求項２または３記載の温度制御装置。
【請求項５】
前記モデル予測制御支援手段は、パーティクル・スウォーム・オプティマイゼーションを用いることで、前記モデル予測制御における設計パラメータを最適化することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の温度制御装置。
【請求項６】
前記モデル同定手段は、前記シリンダの各ゾーンのステップ入力に対する設定値および制御量について最小二乗法を適用することにより、前記モデルの伝達関数を求めることを特徴とする請求項３から５のいずれか１項記載の温度制御装置。
【請求項７】
前記モデル同定手段は、前記シリンダの各ゾーンのステップ入力に対する設定値および制御量について最小二乗法を適用することにより、前記モデルの伝達関数を求め、干渉項の伝達関数はゾーン２からゾーン1への熱干渉のみをモデリングすることを特徴とする請求項３から５のいずれか１項記載の温度制御装置。
【請求項８】
前記シミュレーション手段は、前記オートチューニング手段にて算出された設計パラメータを用いたモデル予測制御を模擬するとともに、前記モデル予測制御にて算出された設定値を入力とする多点温調制御を模擬し、その実行結果を画面上に表示させることを特徴とする請求項３から７のいずれか１項記載の温度制御装置。
【請求項９】
前記データロギング手段は、前記多点温度制御における設定値、制御量および操作量を画面上に表示させることを特徴とする請求項３から８のいずれか１項記載の温度制御装置。
【請求項１０】
モデル予測制御における設計パラメータの最適化を行うステップと、
前記最適化された設計パラメータに従ってモデル予測制御を行うことにより、多点温調制御における設定値を算出するステップと、
前記モデル予測制御にて算出された設定値に基づいて、複数の温度制御領域を持つ制御対象の多点温調制御を行うステップとを備えることを特徴とする温度制御方法。
【請求項１１】
モデル予測制御における設計パラメータの最適化を行わせるステップと、
前記最適化された設計パラメータに従ってモデル予測制御を行わせることにより、多点温調制御における設定値を算出させるステップと、
前記モデル予測制御にて算出された設定値に基づいて、複数の温度制御領域を持つ制御対象の多点温調制御を行わせるステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする温度制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は温度制御装置、温度制御方法および温度制御プログラムに関し、特に、射出成形機のシリンダの温度制御方法に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の射出成形機のシリンダの温度制御ではＰＩＤ制御を用いる方法がある。このＰＩＤ制御では、ステップ応答法やリミットサイクル法などの手法を用いてオートチューニングを行いながらＰＩＤ制御パラメータが決定され、システムの変動に対しては、オートチューニングを繰り返し行うことで、ＰＩＤ制御パラメータをシステム変動に対応したものに変更しながら適応制御が行われている。
【０００３】
また、複数の制御対象間で起こる干渉を考慮した制御方法として、内部モデル制御やモデル予測制御がある。
内部モデル制御は、モデル伝達関数の逆関数をベースとしたコントローラを設計する方法である。モデル予測制御は、制御対象に対応したモデルを用いて未来の制御量の予測値を求め、予測区間において予測値が設定値（あるいは参照軌道）に近づくように制御入力区間の操作量を決定し、得られた操作量のうちの現時刻に対応する入力値のみを入力する方法である。
【０００４】
また、例えば、特許文献１には、制御対象に対応したモデルを用いることで、モデル予測制御の設計パラメータの１つである制御重み係数をロバスト安定条件に基づいて決定し、モデル予測制御との関係に基づく算出式に従って制御重み係数を用いることで、ＰＩＤ制御パラメータを算出する方法が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−１９５９０５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来のＰＩＤ制御では、複雑な制御対象に対しても、低い次数のモデルに近似してＰＩＤ制御パラメータが決定されるため、制御対象によっては、所望の制御特性が得られないという問題があった。さらに、従来のＰＩＤ制御では、複数の制御対象間で起こる干渉を考慮した制御ができないため、システム全体を最適化する制御ができないという問題があった。
また、適応制御では、システムの変動に応じて、オートチューニングを繰り返し行う必要があり、システムの変動に応じた制御の自動化や制御安定性が実現されていないという問題があった。
【０００６】
また、内部モデル制御では、モデル伝達関数の逆行列が取れない場合には内部モデル制御が適用できなくなるという問題があった。
また、モデル予測制御では、制御性能とロバスト性の両立を図るためには、予測ホライズン、制御ホライズン、入力重みおよび出力重みなどの設計パラメータを最適化する必要があり、パラメータチューニングに大きな労力がかかるという問題があった。
【０００７】
また、特許文献１に開示された方法では、制御重み係数のみがパラメータチューニングされ、予測ホライズンや制御ホライズンなどの他の設計パラメータはパラメータチューニングされないため、ＰＩＤ制御パラメータとして必ずしも最適な解を得ることができないという問題があった。
そこで、本発明の目的は、複数の温度制御領域を持つ制御対象の多点温調制御にモデル予測制御を適用した上で、モデル予測制御の設計パラメータの最適化を図ることが可能な温度制御装置、温度制御方法および温度制御プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決するために、請求項１記載の温度制御装置によれば、複数の温度制御領域を持つ制御対象の多点温調制御をモデル予測制御に基づいて連携させながら行う多点温度調節手段と、前記モデル予測制御における設計パラメータの最適化を前記モデル予測制御の上位で行うモデル予測制御支援手段とを備えることを特徴とする。
また、請求項２記載の温度制御装置によれば、前記多点温度調節手段は、前記モデル予測制御支援手段にて最適化された設計パラメータに従ってモデル予測制御を行うことにより、前記多点温調制御における設定値を算出するモデル予測制御手段と、前記モデル予測制御手段にて算出された設定値に基づいて、シリンダの多点温調制御を行う多ループ温調計とを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、請求項３記載の温度制御装置によれば、前記モデル予測制御支援手段は、モデル予測制御の設計パラメータの算出対象となるモデルを同定するモデル同定手段と、前記モデル同定手段にて同定されたモデルを対象として前記モデル予測制御における最適化された設計パラメータを算出するオートチューニング手段と、前記モデル予測制御における設計パラメータが与えられた時の前記多点温度調節手段の動作を模擬するシミュレーション手段と、前記多点温調制御におけるデータを蓄積するデータロギング手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
また、請求項４記載の温度制御装置によれば、前記モデル予測制御手段は、予測ホライズンにおける出力が参照軌道と一致するような設定値を算出することを特徴とする。
また、請求項５記載の温度制御装置によれば、前記モデル予測制御支援手段は、パーティクル・スウォーム・オプティマイゼーションを用いることで、前記モデル予測制御における設計パラメータを最適化することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項６記載の温度制御装置によれば、前記モデル同定手段は、前記シリンダの各ゾーンのステップ入力に対する設定値および制御量について最小二乗法を適用することにより、前記モデルの伝達関数を求めることを特徴とする。
また、請求項７記載の温度制御装置によれば、前記モデル同定手段は、前記シリンダの各ゾーンのステップ入力に対する設定値および制御量について最小二乗法を適用することにより、前記モデルの伝達関数を求め、干渉項の伝達関数はゾーン２からゾーン1への熱干渉のみをモデリングすることを特徴とする。
【００１２】
また、請求項８記載の温度制御装置によれば、前記シミュレーション手段は、前記オートチューニング手段にて算出された設計パラメータを用いたモデル予測制御を模擬するとともに、前記モデル予測制御にて算出された設定値を入力とする多点温調制御を模擬し、その実行結果を画面上に表示させることを特徴とする。
また、請求項９記載の温度制御装置によれば、前記データロギング手段は、前記多点温度制御における設定値、制御量および操作量を画面上に表示させることを特徴とする。
【００１３】
また、請求項１０記載の温度制御方法によれば、モデル予測制御における設計パラメータの最適化を行うステップと、前記最適化された設計パラメータに従ってモデル予測制御を行うことにより、多点温調制御における設定値を算出するステップと、前記モデル予測制御にて算出された設定値に基づいて、複数の温度制御領域を持つ制御対象の多点温調制御を行うステップとを備えることを特徴とする。
【００１４】
また、請求項１１記載の温度制御プログラムによれば、モデル予測制御における設計パラメータの最適化を行わせるステップと、前記最適化された設計パラメータに従ってモデル予測制御を行わせることにより、多点温調制御における設定値を算出させるステップと、前記モデル予測制御にて算出された設定値に基づいて、複数の温度制御領域を持つ制御対象の多点温調制御を行わせるステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように、本発明によれば、複数の温度制御領域を持つ制御対象の多点温調制御にモデル予測制御を適用した上で、モデル予測制御の設計パラメータの最適化を図ることが可能となり、制御性能とロバスト性の両立を図りつつ、モデル予測制御に基づいて多点温調制御を連携させながら複数の温度制御領域の温度を制御することが可能となる。このため、多入力多出力システムに干渉やシステム変動が発生した場合においても、システム変動に応じた制御の自動化や制御安定性を実現することが可能となるとともに、複数の温度制御領域間で起こる干渉を考慮した制御を行うことが可能となり、多点温調制御の高精度化を図ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態に係る温度制御装置について図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る温度制御装置の概略構成を示すブロック図、図２は、図１の温度制御システムのデータの流れを示すブロック図である。
図１において、射出成形機には樹脂を射出するシリンダ３１が設けられ、シリンダ３１はｎ（ｎは２以上の整数）個のゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎに分割されている。そして、シリンダ３１には、図２に示すように、シリンダ３１をゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごとにそれぞれ加熱するヒータ３２ａ〜３２ｎが設けられるとともに、シリンダ３１の温度をゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごとにそれぞれ計測する温度計測手段３３ａ〜３３ｎが設けられている。なお、温度計測手段３３ａ〜３３ｎとしては、例えば、熱電対を用いることができる。
【００１７】
そして、温度制御システムには、シリンダ３１の各ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎの温調制御をモデル予測制御に基づいて連携させながら行う多点温度調節手段２１が設けられている。ここで、多点温度調節手段２１には、シリンダ３１の各ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎの温調制御をそれぞれ独立して行う多ループ温調計２４およびモデル予測制御に基づいてシリンダ３１の各ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎの温調制御を連携させるパネルコンピュータ２２が設けられている。そして、多ループ温調計２４とパネルコンピュータ２２とは、通信線１８を介して接続されている。
【００１８】
なお、通信線１８としては、例えば、ＲＳ−４８５を用いることができる。このＲＳ−４８５では、バス型のマルチポイント接続に対応し、最大で３２台までの複数対複数接続を実現することができる。
ここで、多ループ温調計２４には、図２に示すように、シリンダ３１のゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎの温調制御をＰＩＤ（比例積分微分）制御にてそれぞれ行うＰＩＤ制御部２４ａ〜２４ｎが設けられ、パネルコンピュータ２２には、モデル予測制御に基づいてＰＩＤ制御部２４ａ〜２４ｎの今回の設定値ＳＶ１´、ＳＶ２´、・・・、ＳＶｎ´をそれぞれ算出するモデル予測制御手段２３が設けられている。
【００１９】
なお、シリンダ３１のゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎの温調制御を行う方法としては、ＰＩＤ制御の他、比例制御、積分制御、比例積分制御などの他の制御方法を用いるようにしてもよい。
さらに、パネルコンピュータ２２の上位にはパーソナルコンピュータ１１が設けられ、パーソナルコンピュータ１１には、モデル予測制御における設計パラメータの最適化を行うモデル予測制御支援手段１２が設けられるとともに、各種データを表示する表示装置１７が接続されている。そして、パネルコンピュータ２２とパーソナルコンピュータ１１とは、通信線１９を介して接続されている。なお、通信線１９としては、例えば、イーサネット（登録商標）を用いることができる。
【００２０】
ここで、モデル予測制御支援手段１２には、モデル同定手段１３、オートチューニング手段１４、シミュレーション手段１５およびデータロギング手段１６が設けられている。そして、モデル同定手段１３は、モデル予測制御の設計パラメータの算出対象となるモデルを同定するモデル予測制御におけるモデルを同定することができる。オートチューニング手段１４は、モデル同定手段１３にて同定されたモデルを対象としてモデル予測制御における最適化された設計パラメータを算出することができる。シミュレーション手段１５は、モデル予測制御における設計パラメータが与えられた時の多点温度調節手段２１の動作を模擬することができる。データロギング手段１６は、シリンダ３１の各ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎの温調制御に関するデータを蓄積することができる。
【００２１】
なお、モデル同定手段１３、オートチューニング手段１４およびシミュレーション手段１５はオフラインで動作することができ、データロギング手段１６は、オフラインおよびオンラインのいずれでも動作することができる。
そして、シリンダ３１は、各ヒータ３２ａ〜３２ｎにてゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごとに加熱され、各ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎの温度が温度計測手段３３ａ〜３３ｎにてそれぞれ計測される。そして、温度計測手段３３ａ〜３３ｎにてそれぞれ計測された温度は制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎとしてＰＩＤ制御部２４ａ〜２４ｎにそれぞれ送られる。
【００２２】
そして、ＰＩＤ制御部２４ａ〜２４ｎは、制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎを温度計測手段３３ａ〜３３ｎからそれぞれ受け取ると、制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎが次回の設定値ＳＶ１´、ＳＶ２´、・・・、ＳＶｎ´にそれぞれ一致するように操作量ＭＶ１、ＭＶ２、・・・、ＭＶｎを算出する。そして、ＰＩＤ制御部２４ａ〜２４ｎは、制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎが次回の設定値ＳＶ１´、ＳＶ２´、・・・、ＳＶｎ´にそれぞれ一致するように操作量ＭＶ１、ＭＶ２、・・・、ＭＶｎを算出すると、その操作量ＭＶ１、ＭＶ２、・・・、ＭＶｎに基づいてヒータ３２ａ〜３２ｎの出力を制御することにより、ヒータ３２ａ〜３２ｎをゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごとに加熱制御する。なお、ＰＩＤ制御部２４ａ〜２４ｎによるＰＩＤ制御は各ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごとに独立して行うことができる。また、ＰＩＤ制御の周期は、例えば、５０ｍｓとすることができる。
【００２３】
ここで、多ループ温調計２４の上位には、ＰＩＤ制御部２４ａ〜２４ｎの次回の設定値ＳＶ１´、ＳＶ２´、・・・、ＳＶｎ´を算出するモデル予測制御手段２３が設けられている。そして、ＰＩＤ制御部２４ａ〜２４ｎにて各ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、ＺｎのＰＩＤ制御が行われると、今回の操作量ＭＶ１、ＭＶ２、・・・、ＭＶｎ、制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎおよび設定値ＳＶ１、ＳＶ２、・・・、ＳＶｎがモデル予測制御手段２３に送られる。
【００２４】
そして、モデル予測制御手段２３は、今回の操作量ＭＶ１、ＭＶ２、・・・、ＭＶｎ、制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎおよび設定値ＳＶ１、ＳＶ２、・・・、ＳＶｎを多ループ温調計２４から受け取ると、シリンダ３１に対応したモデルに対して未来の制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎを予測しながら一定時刻毎に最適制御問題を解き、未来の制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎが目標値にできるだけ近くなるようにその時刻での設定値ＳＶ１´、ＳＶ２´、・・・、ＳＶｎ´を決定し、多ループ温調計２４に出力することができる。
【００２５】
例えば、モデル予測制御手段２３は、予測ホライズンにおける出力が参照軌道と一致するように、次回の設定値ＳＶ１´、ＳＶ２´、・・・、ＳＶｎ´を算出することができる。
ここで、現時刻ｋにおけるプラント出力をｙ（ｋ）、そのプラント出力ｙ（ｋ）が従うべき任意の時刻ｔにおける設定値軌道をｓ（ｔ）で表す。そして、ｉステップ後のプラント出力ｙ（ｋ＋ｉ）と設定値軌道をｓ（ｔ＋ｉ）との誤差をε（ｋ＋ｉ）とすると、参照軌道ｒ（ｋ＋ｉ｜ｋ）は以下の式で表すことができる。
ｒ（ｋ＋ｉ｜ｋ）＝ｓ（ｋ＋ｉ）−ε（ｋ＋ｉ）
＝ｓ（ｋ＋ｉ）−ｅ−ｉεＴｓ／Ｔｒｅｆ（ｋ）
【００２６】
なお、Ｔｓはサンプリング周期、Ｔｒｅｆは参照軌道の時定数である。また、ｒ（ｋ＋ｉ｜ｋ）という表記は、参照軌道は時刻ｋにおける条件に依存することを意味する。
そして、プラント出力ｙ（ｋ）を予測する区間を予測ホライズンＨＰと呼ぶと、予測ホライズンＨＰの間に入力軌道ｕ（ｋ＋ｉ｜ｋ）（ｉ＝０，１，．．，ＨＰ−１）が印加されると仮定し、プラント出力ｙ（ｋ）が予測ホライズンＨＰの間に参照軌道ｒ（ｋ＋ｉ｜ｋ）にできるだけ近づくように入力軌道ｕ（ｋ＋ｉ｜ｋ）を選択することができる。そして、未来の入力軌道ｕ（ｋ＋ｉ｜ｋ）が選択されると、その軌道の一番目の要素だけを入力信号としてプラントに印加することができる。
【００２７】
なお、モデル予測制御手段２３で用いられるモデルとしては、例えば、インパルス応答モデル、ステップ応答モデルを挙げることができる。また、積分プロセスや不安定プロセスを取り扱えるようにするために、伝達関数モデルやＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ  ｉｎｐｕｔ）モデルを用いるようにしてもよい。あるいは、多変数系への拡張を容易に行えるようにするために、状態空間モデルを用いるようにしてもよい。
【００２８】
図３は、図１のモデル予測制御手段の概略構成の一例を示すブロック図である。
図３において、モデル予測制御手段４１は、プラント出力ｙ（ｋ＋ｉ｜ｋ）が予測ホライズンＨＰの間に参照軌道ｒ（ｋ＋ｉ｜ｋ）にできるだけ近づくように入力軌道ｕ（ｋ＋ｉ｜ｋ）（ｉ＝０，１，．．，ＨＵ−１）の系列を算出し、入力軌道ｕ（ｋ＋ｉ｜ｋ）（ｉ＝０，１，．．，Ｈｕ−１）の系列の中から一番目の要素だけを入力信号ｕ（ｋ）として抽出し、ＰＩＤ制御部２４ａ〜２４ｎに印加する。また、遅延手段４３は、入力信号ｕ（ｋ）を１ステップ分だけ遅らせてモデル予測制御手段４１に入力する。なお、入力軌道ｕ（ｋ＋ｉ｜ｋ）を制御する区間を制御ホライズンＨｕと呼ぶ。
【００２９】
ここで、モデル予測制御手段４１には、各ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごと計測された今回の制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎが入力されるとともに、モデル予測制御支援手段１２にて最適化された設計パラメータが入力される。なお、モデル予測制御支援手段１２にて最適化される設計パラメータとしては、例えば、予測ホライズン間での現時刻ｋにおけるプラント出力ｙ（ｋ）と参照軌道ｒ（ｋ＋ｉ｜ｋ）との一致点Ｐｓｅｔ１、Ｐｓｅｔ２、・・・、Ｐｓｅｔｎ、参照軌道ｒ（ｋ＋ｉ｜ｋ）の時定数Ｔｒｅｆ１、Ｔｒｅｆ２、・・・、Ｔｒｅｆｎを選択することができる。
【００３０】
そして、モデル予測制御手段４１は、シリンダ３１に対応したモデルに対して未来の制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎを予測しながら一定時刻毎に最適制御問題を解き、未来の制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎが目標値にできるだけ近くなるように、入力軌道ｕ（ｋ＋ｉ｜ｋ）（ｉ＝０，１，．．，ＨＵ−１）の系列を算出する。そして、モデル予測制御手段４１は、入力軌道ｕ（ｋ＋ｉ｜ｋ）（ｉ＝０，１，．．，Ｈｕ−１）の系列の中から一番目の要素だけを入力信号ｕ（ｋ）として抽出し、ＰＩＤ制御部２４ａ〜２４ｎに出力する。なお、モデル予測制御の周期は、例えば１０００ｍｓとすることができる。
具体的には、モデル予測制御手段４１は、一致点ｉの集合をＰとすると、以下の式に示すように、参照軌道ｒ（ｋ＋ｉ｜ｋ）とプラント出力ｙ（ｋ＋ｉ｜ｋ）との誤差の二乗和が最小となるように、最小二乗解を算出することができる。
【００３１】
【数１】
2008123354.tif 000003
【００３２】
例えば、単位ステップ信号を印加してＨＰステップ後のシステムの応答をＳ（ＨＰ）とすると、以下の式の最小二乗解を計算することで、プラント出力ｙ（ｋ＋ｉ｜ｋ）が参照軌道ｒ（ｋ＋ｉ｜ｋ）にできるだけ近づくように、入力軌道ｕ（ｋ＋ｉ｜ｋ）（ｉ＝０，１，．．，ＨＵ−１）の系列を算出することができる。
ΔＵ＝θ＼［Ｔ−Ｙｆ］
なお、＼（バックスラッシュオペレータ）は最小二乗解の計算を意味している。また、ΔＵ、θ、Ｔ、ＹｆおよびＳは以下の式で示すことができる。
【００３３】
【数２】
2008123354.tif 000004
【００３４】
【数３】
2008123354.tif 000005
【００３５】
【数４】
2008123354.tif 000006
【００３６】
ただし、ｙｆはプラントの自由応答である。ここで、自由応答とは、未来の入力軌道が最新の値ｕ（ｋ−１）のままであるとしたとき、一致点において得られる応答である。そして、ＨＰステップ後のシステムの応答をＳ（ＨＰ）とすると、時刻ｋ＋ＨＰにおけるその予測出力は以下の式で表すことができる。
ｙ（ｋ＋ＨＰ｜ｋ）＝ｙｆ（ｋ＋ＨＰ｜ｋ）＋Ｓ（ＨＰ）Δｕ（ｋ｜ｋ）
ただし、Δｕ（ｋ｜ｋ）は、現在の入力ｕ（ｋ−１）から予測された入力ｕ（ｋ｜ｋ）までの変化分であり、以下の式で表すことができる。
Δｕ（ｋ｜ｋ）＝ｕ（ｋ｜ｋ）−ｕ（ｋ−１）
【００３７】
そして、モデル予測制御手段４１はベクトルΔＵを算出すると、ベクトルΔＵの最初の要素Δｕ（ｋ｜ｋ）を抽出する。そして、モデル予測制御手段４１は、以下の式に示すように、ベクトルΔＵの最初の要素Δｕ（ｋ｜ｋ）から、ＰＩＤ制御部２４ａ〜２４ｎに入力される入力信号ｕ（ｋ）を構成する。
ｕ（ｋ）＝Δｕ（ｋ｜ｋ）＋ｕ（ｋ−１）
そして、モデル予測制御手段４１は、ＰＩＤ制御部２４ａ〜２４ｎに入力される入力信号ｕ（ｋ）を構成すると、その入力信号ｕ（ｋ）をＰＩＤ制御部２４ａ〜２４ｎにそれぞれ出力するとともに、遅延手段４３を介して入力信号ｕ（ｋ−１）をシステム応答予測手段４１に出力することができる。
そして、次のステップにおいて、プラント出力ｙ（ｋ＋１）が測定されると、これらの一連の計算を繰り返すことができる。
【００３８】
さらに、図２において、モデル予測制御手段２３の上位には、モデル予測制御における設計パラメータの最適化を行うモデル予測制御支援手段１２が設けられている。
そして、モデル予測制御手段２３にてモデル予測制御が行われる場合、今回の操作量ＭＶ１、ＭＶ２、・・・、ＭＶｎ、制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎおよび設定値ＳＶ１、ＳＶ２、・・・、ＳＶｎがモデル予測制御支援手段１２に送られる。
【００３９】
そして、モデル予測制御支援手段１２は、今回の操作量ＭＶ１、ＭＶ２、・・・、ＭＶｎ、制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎおよび設定値ＳＶ１、ＳＶ２、・・・、ＳＶｎをモデル予測制御手段２３から受け取ると、これらの値を初期値とする。そして、調整パラメータを含む評価関数と制約条件を用意し、制約条件の元で評価関数を最小化するように繰り返し計算を行う。そして、繰り返し計算を行った結果として得られた一致点Ｐｓｅｔ１、Ｐｓｅｔ２、・・・、Ｐｓｅｔｎおよび時定数Ｔｒｅｆ１、Ｔｒｅｆ２、・・・、Ｔｒｅｆｎを最適化された設計パラメータとしてモデル予測制御手段２３に出力する。なお、モデル予測制御における設計パラメータの最適化は、オフライン環境にてパーソナルコンピュータ１１上で実行させることができる。
【００４０】
ここで、モデル予測制御における設計パラメータの最適化方法としては、例えば、パーティクル・スウォーム・オプティマイゼーションを用いることができる。
このパーティクル・スウォーム・オプティマイゼーションは、簡単化した社会モデルのシミュレーションを通して開発されたモダンヒューリスティック（Ｍｏｄｅｒｎ  Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ：ＭＨ）手法の１つであり、鳥の群れの動きを連続変数の２次元空間で表現することを通して開発された。
【００４１】
なお、パーティクル・スウォーム・オプティマイゼーションについては、Ｊ．Ｋｅｎｎｅｄｙ  ａｎｄ  Ｒ．Ｅｂｅｒｈａｒｔによる“Ｐａｒｔｉｃｌｅ  Ｓｗａｒｍ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ”（Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，Ｖｏｌ．ＩＶ，ｐｐ．１９４２−１９４８，Ｐｅｒｔｈ，Ａｕｓｔｒａｌｉａ，１９９５．）や、吉田・福山他による「電圧信頼度を考慮したＰａｒｔｉｃｌｅ  Ｓｗａｒｍ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎによる電圧無効電力制御方式の検討」（電気学会論文誌Ｂ，１１９巻１２号，１９９９年１２月）、特開２０００−１１６００３「電圧無効電力制御方法」、特開２００２−５１４６４「配電系統における状態推定法」などに記載されている。
【００４２】
そして、パーティクル・スウォーム・オプティマイゼーションでは、各エージェント（パーティクル・スウォーム・オプティマイゼーションでは、群れの個々をエージェントと呼ぶ。）の位置（状態量）をｘ、ｙ座標で表し、各エージェントの速度をｖｘ（ｘ方向の速度）、ｖｙ（ｙ方向の速度）で表現する。
そして、各エージェントの位置と速度の情報から、次時点の各エージェントの位置を更新することができる。
【００４３】
この概念に基づき、鳥の群れ全体が何らかの目的関数を最適化するような行動をとると考えると、以下のような最適化が考えられる。
すなわち、各エージェントは、各々の探索における目的関数のそれまでの最も評価の高い最良値ｐｂｅｓｔと、その位置（状態量）を示すｘ、ｙ座標とを覚えている。また、各エージェントは、各エージェントが保有する最良値ｐｂｅｓｔの集団の中で最も評価の高いもの、すなわち、集団のそれまでの目的関数の最良値ｇｂｅｓｔを共有している。
【００４４】
また、各エージェントは、現在の位置（ｘ、ｙ座標）および現在の速度（ｖｘ、ｖｙ）を持っている。
そして、各エージェントは、現在の位置（ｘ、ｙ座標）および速度（ｖｘ、ｖｙ）と、最良値ｐｂｅｓｔ、ｇｂｅｓｔとの間の距離に応じて、最良値ｐｂｅｓｔ、ｇｂｅｓｔの存在する位置に方向を変更しようとする。
この変更しようとする行動は速度で表現される。そして、各エージェントの速度は、現在の速度と最良値ｐｂｅｓｔ、ｇｂｅｓｔとを用いて、（１）式のように修正することができる。
Ｖｉｋ＋１＝ｗ×Ｖｉｋ＋ｃ１×ｒａｎｄ（）×（ｐｂｅｓｔｉ−ｓｉｋ）
＋ｃ２×ｒａｎｄ（）×（ｇｂｅｓｔ−ｓｉｋ）              ・・・（１）
【００４５】
ただし、Ｖｉｋは、エージェントｉの速度、ｒａｎｄ（）は、０〜１までの一様乱数、ｓｉｋは、エージェントｉの探索ｋ回目の位置（探索点）、ｐｂｅｓｔｉは、エージェントｉの最良値ｐｂｅｓｔ、ｗは、エージェント速度に対する重み関数、ｃ１、ｃ２は、各項に対する重み係数である。
この（１）式を用いることにより、各エージェントのこれまでの最良値ｐｂｅｓｔおよび集団の最良値ｇｂｅｓｔに確率的に近づくような速度Ｖｉｋ＋１を求めることができ、これにより、各エージェントの現在の位置（探索点）ｓｉｋを（２）式のように修正することができる。
ｓｉｋ＋１＝ｓｉｋ＋Ｖｉｋ＋１                                        ・・・（２）
ここで、パーティクル・スウォーム・オプティマイゼーションでは、遺伝的アルゴリズムと同様に複数の探索点を持った多点探索で、各探索点の最良値ｐｂｅｓｔおよび集団の最良値ｇｂｅｓｔを用いて各探索点を確率的に変更していくことにより、大域最適解（最良解）を得ることができる。
【００４６】
具体的には、パーティクル・スウォーム・オプティマイゼーションのエージェントの状態変数は、モデル予測制御における設計パラメータとする。例えば、パーティクル・スウォーム・オプティマイゼーションのエージェントの状態変数として、予測ホライズン間での現時刻ｋにおけるプラント出力ｙ（ｋ）と参照軌道ｒ（ｋ＋ｉ｜ｋ）との一致点Ｐｓｅｔ１、Ｐｓｅｔ２、・・・、Ｐｓｅｔｎ、および参照軌道ｒ（ｋ＋ｉ｜ｋ）の時定数Ｔｒｅｆ１、Ｔｒｅｆ２、・・・、Ｔｒｅｆｎを選択することができる。
【００４７】
次に、エージェントの初期値として、エージェントの位置ｓｉおよび速度ｖｉを設定する。なお、エージェントの数ｉは事前に設定しておく。
次に、（１）式および（２）式の計算を繰り返すことにより、最適解を探索する。なお、繰り返し回数ｋは事前に設定しておく。また、最適解を探索する際に、ステップごとに、各エージェントの評価と、各探索点の最良値ｐｂｅｓｔおよび集団の最良値ｇｂｅｓｔの更新を行う。
【００４８】
ここで、各エージェントの評価は、以下の手順で行うことができる。
まず、エージェントの状態変数ｓｉを、モデル予測制御における設計パラメータに設定する。
次に、制御対象モデルのモデル状態量データおよびシリンダ３１の各ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごとの状態量データを、一定範囲の制御出力についてＮ点分だけ算出する。
次に、制御対象モデルのモデル状態量およびシリンダ３１の各ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごとの状態量を、以下の式により評価する。
【００４９】
【数５】
2008123354.tif 000007
【００５０】
ただし、Ｘｍ（ｎ）は、シリンダ３１の各ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごとの状態量データ、Ｘｅ（ｎ）は、制御対象モデルのモデル状態量データ、Ｗ（ｎ）は、データ点に対する重み関数、Ｆは評価結果である。
そして、全てのエージェントの評価結果Ｆに基づいて、各探索点の最良値ｐｂｅｓｔおよび集団の最良値ｇｂｅｓｔを決定する。
そして、指定された回数が終了したら、集団の最良値ｇｂｅｓｔの状態量を設計パラメータとしたものを、最適化された設計パラメータとして保存する。
これにより、簡単なアルゴリズムを用いることで、モデル予測制御の設計パラメータの最適化を図ることが可能となり、多入力多出力システムに干渉やシステム変動が発生した場合においても、システム変動に応じた制御の自動化や制御安定性を実現することが可能となるとともに、複数の温度制御領域間で起こる干渉を考慮した制御を行うことが可能となる。
【００５１】
図４は、図１の温度制御システムの動作を示すフローチャートである。
図４において、モデル予測制御支援手段１２は、モデル予測制御における設計パラメータを最適化する場合、データファイルＦの読み込みを行う（ステップＳ２０）。ここで、データファイルＦには、シリンダ３１に対応したモデルを構築するためのデータが記述され、例えば、各シリンダ３１の各ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎのステップ入力に対する設定値ＳＶ１、ＳＶ２、・・・、ＳＶｎおよび制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎを登録することができる。また、射出材料や温度帯ごとにモデルを変えることができ、これらのモデルごとにデータファイルＦを構築することができる。
【００５２】
そして、同定するモデルに対応したデータファイルＦを読み込むと、モデル同定手段１３にて同定機能を実行し、伝達関数の同定パラメータを算出する（ステップＳ２１）。なお、同定機能は関数化することができ、シリンダ３１の各ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎのステップ入力に対する設定値ＳＶ１、ＳＶ２、・・・、ＳＶｎおよび制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎについて最小二乗法を適用することにより、シリンダ３１に対応したモデルの伝達関数を求めることができる。
【００５３】
シリンダ３１の各ゾーンは、隣のゾーンの熱的影響を受ける。射出成形機において、シリンダ３１の先端であるゾーンＺ１は、ノズル部分であり、他のゾーンに比べて熱容量が小さいため、隣のゾーンＺ２の熱的影響を強く受ける。
一般に、隣のゾーンの影響を受けることを、干渉と言う。また、干渉を伝達関数で表し、伝達関数行列の要素として導入したものを、干渉項と呼ぶ。伝達関数行列においては、対角要素以外が干渉項と呼ばれる。例えば、４行４列の伝達関数行列の場合、対角要素以外の１２要素が干渉項に相当する。
ｎ行ｎ列で記述されたシリンダの伝達関数行列において、干渉項は、ゾーンＺ２に対するゾーンＺ１への影響、すなわち１行２列目の要素のみを導入する。
【００５４】
【数６】
2008123354.tif 000008
【００５５】
ゾーンＺ２に対するゾーンＺ１への干渉の伝達関数を同定することによって、重要な干渉を考慮した伝達関数行列を用いてモデル予測制御を行うことができる。ゾーンＺ２に対するゾーンＺ１への干渉をモデルに反映しているため、モデル予測制御手段２３では、モデル誤差を小さく入力軌道ｕを算出することができる。
また、ゾーンＺ２に対するゾーンＺ１への干渉だけ同定するため、他の干渉項を同定する工数を削減することができる。
そして、モデル同定手段１３にてモデルが同定されると、モデル予測制御における設計パラメータをオートチューニング機能にて最適化するかどうかを判断し（ステップＳ２２）、モデル予測制御における設計パラメータをオートチューニング機能にて最適化しない場合には、モデル予測制御における設計パラメータを人手で入力し、その設計パラメータを多ループ温調計２４に出力する（ステップＳ２３）。
【００５６】
そして、シミュレーション手段１５は、モデル予測制御における設計パラメータが人手で入力されると、シミュレーション機能を実行する（ステップＳ２４）。なお、シミュレーション機能は関数化することができる。すなわち、シミュレーション手段１５は、人手で入力された設計パラメータを用いながら、多ループ温調計２４についてのモデル予測制御を模擬するとともに、モデル予測制御にて算出された設定値を入力とする多点温調制御を模擬することで、多ループ温調計２４における設定値ＳＶ１、ＳＶ２、・・・、ＳＶｎおよび制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎの時系列データを求め、その時系列データをシミュレーション結果として表示手段１７に表示させる。
【００５７】
そして、モデル予測制御支援手段１２の動作を終了させるかどうかを判断し（ステップＳ２５）、モデル予測制御支援手段１２の動作を継続させる場合、ステップＳ２３に戻って以上の動作を繰り返す。
一方、モデル予測制御における設計パラメータをオートチューニング機能にて最適化する場合、オートチューニング手段１４は、モデル同定手段１３にて同定されたモデルを対象としてパーティクル・スウォーム・オプティマイゼーションを用いることで、モデル予測制御における最適化された設計パラメータを算出し、その設計パラメータを多ループ温調計２４に出力する（ステップＳ２６）。
【００５８】
そして、シミュレーション手段１５は、モデル予測制御における設計パラメータがオートチューニング機能にて最適化されると、シミュレーション機能を実行する（ステップＳ２７）。すなわち、シミュレーション手段１５は、オートチューニング機能にて最適化された設計パラメータを用いながら、多ループ温調計２４についてのモデル予測制御を模擬するとともに、モデル予測制御にて算出された設定値を入力とする多点温調制御を模擬することで、多ループ温調計２４における設定値ＳＶ１、ＳＶ２、・・・、ＳＶｎおよび制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎの時系列データを求め、その時系列データをシミュレーション結果として表示手段１７に表示させる。
【００５９】
そして、モデル予測制御支援手段１２の動作を終了させるかどうかを判断し（ステップＳ２８）、モデル予測制御支援手段１２の動作を継続させる場合、ステップＳ２２に戻って以上の動作を繰り返す。
一方、多点温度調節手段２１には、温調機能初期設定の関数と、モデル予測制御による温調機能の関数が用意されている。
そして、多点温度調節手段２１は、同定機能にて同定された同定パラメータを取得するとともに（ステップＳ１１）、人手で入力された設計パラメータまたはオートチューニング機能にて最適化された設計パラメータをモデル予測制御支援手段１２から取得する（ステップＳ１２）。
そして、同定パラメータおよび設計パラメータを温調機能初期設定の関数に入力することにより、モデル予測制御による温調機能の初期設定を行い、正常処理チェック結果の値を出力する（ステップＳ１３）。
【００６０】
そして、図２のモデル予測制御手段２３には、温度計測手段３３ａ〜３３ｎにてそれぞれ実測された制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎおよび今回の設定値ＳＶ１、ＳＶ２、・・・、ＳＶｎが多ループ温調計２４を介して入力され、モデル予測制御にて次回の設定値ＳＶ１´、ＳＶ２´、・・・、ＳＶｎ´が算出される（ステップＳ１４）。
なお、モデル予測制御による温調機能の関数には、モデル予測制御によるアルゴリズムが記述され、モデル予測制御支援手段１２のシミュレーション機能の関数と同じアルゴリズムを用いることができる。ただし、モデル予測制御による温調機能の関数には、制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎとして温度計測手段３３ａ〜３３ｎにてそれぞれ実測された実測値が用いられるのに対して、モデル予測制御支援手段１２のシミュレーション機能の関数には、制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎとしてモデルを用いて計算された計算値が用いられる。
【００６１】
そして、モデル予測制御にて次回の設定値ＳＶ１´、ＳＶ２´、・・・、ＳＶｎ´が算出されると、多ループ温調計２４は、制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎが次回の設定値ＳＶ１´、ＳＶ２´、・・・、ＳＶｎ´にそれぞれ一致するように操作量ＭＶ１、ＭＶ２、・・・、ＭＶｎを算出し、ＰＩＤ制御部２４ａ〜２４ｎを介して操作量ＭＶ１、ＭＶ２、・・・、ＭＶｎをヒータ３２ａ〜３２ｎにそれぞれ出力することにより、シリンダ３１のゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごとに温調制御を行う（ステップＳ１５）。
【００６２】
そして、シリンダ３１のゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごとに温調制御が行われると、シリンダ３１の温度が温度計測手段３３ａ〜３３ｎにてゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごとにそれぞれ計測され、射出成形機は、温度計測手段３３ａ〜３３ｎにてそれぞれ実測された制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎおよび今回の設定値ＳＶ１、ＳＶ２、・・・、ＳＶｎを多ループ温調計２４を介してモデル予測制御手段２３に出力するとともに、モデル予測制御支援手段１２に出力する（ステップＳ１６）。
【００６３】
そして、モデル予測制御支援手段１２は、温度計測手段３３ａ〜３３ｎにてそれぞれ実測された制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎおよび今回の設定値ＳＶ１、ＳＶ２、・・・、ＳＶｎが射出成形機から入力されると、データロギング手段１６はロギング機能を実行することにより、温度計測手段３３ａ〜３３ｎにてそれぞれ実測された制御量ＰＶ１、ＰＶ２、・・・、ＰＶｎおよび今回の設定値ＳＶ１、ＳＶ２、・・・、ＳＶｎを蓄積する（ステップＳ２９）。
【００６４】
そして、データロギング手段１６はロギング機能を終了させるかどうかを判断し（ステップＳ３０）、ロギング機能を継続させる場合、ステップＳ２９に戻って以上の動作を繰り返す。
また、多点温度調節手段２１は、モデル予測制御による温調機能を終了させるかどうかを判断し（ステップＳ１７）、モデル予測制御による温調機能を継続させる場合、ステップＳ１４に戻って以上の動作を繰り返す。
【００６５】
これにより、ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごとに分割されたシリンダ３１の多点温調制御にモデル予測制御を適用した上で、モデル予測制御の設計パラメータの最適化を図ることが可能となり、制御性能とロバスト性の両立を図りつつ、モデル予測制御に基づいて多点温調制御を連携させながらゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごとに分割されたシリンダ３１の温度を制御することが可能となる。このため、ゾーンＺ１、Ｚ２、・・・、Ｚｎごとに分割されたシリンダ３１にゾーン間の干渉やシステム変動が発生した場合においても、システム変動に応じた制御の自動化や制御安定性を実現することが可能となるとともに、複数の温度制御領域間で起こる干渉を考慮した制御を行うことが可能となり、多点温調制御の高精度化を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明の一実施形態に係る温度制御システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１の温度制御システムのデータの流れを示すブロック図である。
【図３】図１のモデル予測制御手段の概略構成の一例を示すブロック図である。
【図４】図１の温度制御システムの動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６７】
１１  パーソナルコンピュータ
１２  モデル予測制御支援手段
１３  モデル同定手段
１４  オートチューニング手段
１５  シミュレーション手段
１６  データロギング手段
１７  表示手段
１８、１９  通信線
２１  多点温度調節手段
２２  パネルコンピュータ
２３、４１  モデル予測制御手段
２４  多ループ温調計
３１  シリンダ
２４ａ〜２４ｎ  ＰＩＤ制御部
３２ａ〜３２ｎ  ヒータ
３３ａ〜３３ｎ  温度計測手段
４３  遅延手段
【図１】
2008123354.tif 000009
【図２】
2008123354.tif 000010
【図３】
2008123354.tif 000011
【図４】
2008123354.tif 000012