(57)【要約】      （修正有） 【課題】適応時間の短縮、チューニング時における制約の最小化及び設計の単純化を図る。【解決手段】外乱入力を表す状態パラメータを包含する複数のサブセットを有する一組のモデルを用意し、事前に定義したルールでサブセットを自動的に選択する。選択したサブセットでモデルを評価し各パラメータに対する最適パラメータ値を演算し、最適パラメータ値に合わせてコントローラを更新する。【選択図】図１
2004326781.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各モデルが複数のパラメータ値を包含する、被制御プロセスを表わす複数の別個のモデルを有するモデルセットを定義することと、
各モデルサブセットがプロセス変数入力を表わす状態パラメータと該各モデルサブセットを表わす複数の初期パラメータ値とを包含した複数のモデルサブセットを前記モデルセット内に定義することと、
前記状態パラメータを決定し、該状態パラメータに関連する前記複数の初期パラメータ値を用いて前記ＰＩＤコントローラを更新することと、
前記状態パラメータに対応する、前記モデルサブセット内の前記モデルの各々を評価し、各モデルに対してモデル自乗誤差を演算することと、
前記モデル自乗誤差の関数として、適応パラメータ値を決定することと、
前記適応パラメータ値に合わせて、前記ＰＩＤコントローラを更新することと
を有している適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項２】
前記適応パラメータ値が、中央パラメータ値、上限パラメータ値、および下限パラメータ値を有するパラメータモデルセットを定義する請求項１記載の適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項３】
前記上限パラメータ値が前記中央パラメータ値から＋Δ％ずれており、前記下限パラメータ値が前記中央パラメータ値から−Δ％ずれている請求項２記載の適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項４】
適応サイクルの完了時点において、前記中央パラメータ値を前記適応パラメータ値に一致させる請求項２記載の適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項５】
モデルＭｏｄｉのモデル自乗誤差Ｅｉ（ｔ）＝（ｙ（ｔ）−Ｙｉ（ｔ））２は、該モデルＭｏｄｉに対して、予め与えられる時間ｙ（ｔ）における前記プロセス出力値と同一時点における前記モデルの出力値との間の差を自乗し、ａを演算することにより、決定される請求項２記載の適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項６】
前記モデルサブセット内の前記モデルの各々を評価することは、
（ｉ）第１のモデルセットに対して第１の評価スキャンを実行し、該第１のモデルセットの各モデルに対して該第１の評価スキャン中の瞬間プロセス出力値と前記モデル出力との間の差を決定し、決定した該差に基づいて第１のノルムを演算することと、
（ｉｉ）前記第１のモデルセットに対して第２の評価スキャンを実行し、該第１のモデルセットの各モデルに対して該第２の評価スキャン中の瞬間プロセス出力と前記モデル出力との間の差を決定し、決定した該差に基づいて第２のノルムを演算することと、
（ｉｉｉ）各パラメータ値の前記第２のノルムおよび各パラメータの前記第１のノルムを合計することにより、総ノルムを演算することと、
（ｉｖ）各パラメータに対して少なくとも１つのさらなるノルムを決定するために前記モデルの各々に対してさらなる評価スキャンを実行し、適応サイクルの終了時点における最終ノルムを決定するために該当する前記総ノルムに該さらなるノルムを合計することと、
（ｖ）各パラメータ値を、そのパラメータのすべての値に対して演算された最終ノルムの合計を該各パラメータ値に対して演算された最終ノルムで割ることにより重み付けして、適応パラメータ値を演算することと
をさらに有する請求項１記載の適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項７】
モデル自乗誤差Ｅｉ(ｔ)が、Ｅｉ（ｔ）＝（ｙ（ｔ）−Ｙｉ（ｔ））２として演算され、この式において、ｙ（ｔ）が所定の時点における前記プロセス出力であり、Ｙｉ（ｔ）が同一時点における前記モデル出力である請求項１記載の適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項８】
適応サイクルが、プロセス変数において観測される外乱に対応する前記状態パラメータの値を評価することにより開始される請求項１記載の適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項９】
前記プロセス変数において観測される外乱が、プロセス出力信号ｙ（ｔ）において検出される請求項８記載の適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項１０】
前記プロセス変数において観測される外乱が、プロセス入力信号において検出される請求項８記載の適応ＰＩＤコントローラの自動切替え方法。
【請求項１１】
ノルムが、モデル内に表わされる各モデルパラメータ値に割り当てられ、該ノルムが、前記モデルの各々の評価の過程で演算される前記モデル自乗誤差の合計である請求項１記載の適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項１２】
前記プロセスモデルの前記パラメータが、デッドタイム（ＤＴ）の如きメモリ有りパラメータと、ゲインの如きメモリ無しパラメータとを有しており、前記コントローラが、この適応型の該メモリ無しパラメータに合わせて更新される前に、適応型の該メモリ有りパラメータに合わせて更新される請求項１記載の適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項１３】
前記複数のパラメータ初期値が、中央パラメータ値、上限パラメータ値、および下限パラメータ値を含む初期値を有している請求項１記載の適応ＰＩＤコントローラの自動切替え方法。
【請求項１４】
前記上限パラメータ値が、前記中央パラメータ値から＋Δ％ずれており、前記下限パラメータ値が前記中央パラメータ値から−Δ％ずれている請求項１３記載の適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項１５】
前記適応パラメータが、適応サイクルの完了時点において決定される前記適応パラメータ値に一致するように設定される中央パラメータを有している請求項１記載の適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項１６】
前記適応パラメータ値が順次決定される請求項１記載の適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項１７】
前記適応パラメータ値のサブセットが、該適応パラメータ値のその他のパラメータが適応される間、一定の値に保持されている請求項１６記載の適応ＰＩＤコントローラ自動切替え方法。
【請求項１８】
プロセス入力部に通信可能に結合されるモデルセットコンポーネントと、
前記モデルセットコンポーネントおよびプロセス出力部と通信可能に結合されるエラー生成器と、
モデルに対応するモデル自乗誤差を演算し、該モデル自乗誤差を該モデルにおいて表わされるパラメータ値に相関させるべく、前記エラー生成器と通信可能に結合されるモデル評価コンポーネントと、
前記モデルにおいて表わされるパラメータに対して各適応パラメータ値を演算するように、前記モデル評価コンポーネントに通信可能に結合されるパラメータインタポレータと、
前記パラメータインタポレータおよびコントローラに通信可能に結合されるコントローラ更新コンポーネントと
を備え、
前記モデルセットコンポーネントが、複数のプロセス領域を定義する状態変数と、該複数のプロセス領域にグループ化されている複数のモデルとを有しており、グループ化されている該モデルの各々が、各パラメータに割り当てられている一組の所定の初期値から選択される値を取る複数のパラメータを有しており、
前記エラー生成器が、モデル出力信号とプロセス出力信号との間の差を表わすモデル誤差信号を生成するように構成されており、
前記コントローラ更新コンポーネントが、適応サイクルの完了時点における適応パラメータ値に合わせて前記コントローラを更新するように構成されているプロセスコントローラ適応チューニングシステム。
【請求項１９】
プロセス入力値またはプロセス出力値の変化量がそれに対応する閾値レベルを超えるときにモデル評価を開始するように前記プロセスに通信可能に結合されるスーパーバイザコンポーネントをさらに備えている請求項１８記載のプロセスコントローラ適応チューニングシステム。
【請求項２０】
前記スーパーバイザコンポーネントは、外乱入力の変化量が閾値レベルを超えるときにモデル評価を開始するようにフィードフォワード入力部に通信可能に結合されている請求項１９記載のプロセスコントローラ適応チューニングシステム。
【請求項２１】
各パラメータに対する前記一組の所定の初期値が、中央パラメータ値、上限パラメータ値、および下限パラメータ値を有している請求項１８記載のプロセスコントローラ適応チューニングシステム。
【請求項２２】
前記モデル評価コンポーネントは、モデルＭｏｄｉに対応して、（ｙ（ｔ）−Ｙｉ（ｔ））２により表わされるモデル自乗誤差Ｅｉ（ｔ）を演算し、この式において、ｙ（ｔ）が、予め与えられる時点における前記プロセス出力値であり、Ｙｉ（ｔ）が、同一時間におけるモデルＭｏｄｉの前記出力値である請求項１８記載のプロセスコントローラ適応チューニングシステム。
【請求項２３】
前記モデル評価コンポーネントは、各モデルパラメータ値に対してノルムを割り当て、当該ノルムが、該パラメータ値が表わされる前記モデルの各々の評価において演算される前記モデル自乗誤差の値の合計に等しい請求項２１記載のプロセスコントローラ適応チューニングシステム。
【請求項２４】
前記パラメータインタポレータにより演算される前記適応パラメータ値が、重み付きパラメータ値の合計として演算される請求項１８記載のプロセスコントローラ適応チューニングシステム。
【請求項２５】
パラメータの各値に適用される重み係数が、該パラメータのすべての値に対して演算されるノルムの合計に比例し、該パラメータの各値に対して演算されるノルムに反比例するように構成されている請求項２４記載のプロセスコントローラ適応チューニングシステム。
【請求項２６】
各パラメータの値に適用される重み係数が、該パラメータのすべての値に対して演算されるノルムの合計を該パラメータの各値に対して演算されるノルムで除して得られる値に等しいように構成されている請求項２５記載のプロセスコントローラ適応チューニングシステム。
【請求項２７】
前記モデルコンポーネントが、複数のフィードバックコントローラモデルと複数のフィードフォワードコントローラモデルとを有している請求項１８記載のプロセスコントローラ適応チューニングシステム。
【請求項２８】
前記パラメータインタポレータが、フィードバックコントローラパラメータインターポレータとフィードフォワードコントローラパラメータインターポレータとを有している請求項２７記載のプロセスコントローラ適応チューニングシステム。
【請求項２９】
前記コントローラ更新コンポーネントが、フィードバックコントローラのフィードバックコントローラパラメータ値を更新するようにフィードバックコントローラに通信可能に結合され、フィードフォワードコントローラのフィードフォワードコントローラパラメータ値を更新するようにフィードフォワードコントローラに通信可能に結合されている請求項２８記載のプロセスコントローラ適応チューニングシステム。
【請求項３０】
プロセスに通信可能に結合され、かつ、複数のプロセスモデルを有するモデルコンポーネントと、
モデルコンポーネント出力信号とプロセス出力信号との間の差を表わすモデル誤差信号を生成するエラー生成器と、
前記モデルに対応するモデル自乗誤差を演算し、該モデル自乗誤差を該モデルにおいて表わされるパラメータ値に結びつけるモデル評価コンポーネントと、
前記モデルにおいて表わされる前記複数のパラメータ値のうちの少なくとも１つに対する適応パラメータ値を演算するパラメータインタポレータと、
適応サイクルの完了時点において前記コントローラ内のコントローラパラメータ値を更新するコントローラ更新コンポーネントと
を備え、
前記モデルの各々が、各パラメータに割り当てられている一組の所定の初期値から選択される値を有した複数のパラメータを介してプロセス変数の変化を表わす状態変数を有しており、該状態変数が、前記プロセスモデルのサブセットを有する少なくとも１つのプロセス領域を定義し、該プロセス領域を表わす一組の領域初期パラメータに対応するように構成されている、状態に基づいた適応型フィードバック／フィードフォワードコントローラ。
【請求項３１】
測定される外乱の変化量がそれに対応する閾値レベルを超えるときに前記モデル評価を開始するスーパーバイザコンポーネントをさらに備えている請求項３０記載の状態に基づいた適応型フィードバック／フィードフォワードコントローラ。
【請求項３２】
各パラメータの前記所定の初期値が、中央パラメータ値、上限パラメータ値、および下限パラメータ値を有している請求項３０記載の状態に基づいた適応型フィードバック／フィードフォワードコントローラ。
【請求項３３】
前記評価コンポーネントは、モデルＭｏｄｉに対応して、（ｙ（ｔ）−Ｙｉ（ｔ））２により表わされるモデル自乗誤差Ｅｉ（ｔ）を演算し、この式において、ｙ（ｔ）は、予め与えられる時点における前記プロセス出力値であり、Ｙｉ（ｔ）は、同一時点におけるモデルＭｏｄｉの前記出力値である請求項３０記載の状態に基づいた適応型フィードバック／フィードフォワードコントローラ。
【請求項３４】
前記パラメータインタポレータにより演算される前記適応パラメータ値が、重み付けされたパラメータ値の合計として演算される請求項３０記載の状態に基づいた適応型フィードバック／フィードフォワードコントローラ。
【請求項３５】
パラメータの各値に適用される重み係数が、該パラメータのすべての値に対して演算されるノルムの合計に比例し、該パラメータの各値に対して演算されるノルムに反比例するように構成されている請求項３４記載の状態に基づいた適応型フィードバック／フィードフォワードコントローラ。
【請求項３６】
前記プロセス変数が、外乱信号である請求項３０記載の状態に基づいた適応型フィードバック／フィードフォワードコントローラ。
【請求項３７】
前記プロセス変数が、プロセス設定値の変化量である請求項３０記載の状態に基づいた適応型フィードバック／フィードフォワードコントローラ。
【請求項３８】
前記プロセス変数が、前記プロセス出力信号の変化量である請求項３０記載の状態に基づいた適応型フィードバック／フィードフォワードコントローラ。
【請求項３９】
前記パラメータインタポレータが、前記複数のパラメータ値の少なくとも１つに対して演算される変化量を制限する適応限界を有している請求項３０記載の状態に基づいた適応型フィードバック／フィードフォワードコントローラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示される方法および装置は、一般的に、プロセス制御技術に関するものであり、さらに詳細には、プロセスモデルパラメータの内挿から得られるパラメータ値により特徴付けられる適応ＰＩＤ（比例、積分、および微分）コントローラに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、２０００年６月２０日に出願された、タイトルが「適応フィードバック／フィードフォワードＰＩＤコントローラ」である米国特許出願番号第０９／５９７，６１１号の一部継続出願であり、ここで参照することにより、その全内容を明示的に援用する。
【０００３】
大規模な製造工場および化学精製所などの如き自動化されたシステムにおいて適応制御を実現するためにロジックに基づいたコントローラスイッチング戦略を用いることが当該技術分野において知られている。ロジックに基づいたスイッチング戦略の説明の一例は、たとえば、モース（Ｍｏｒｓｅ）、Ｆ・Ｍ・ペイト（Ｆ．Ｍ．Ｐａｉｔ）、およびＳ・Ｒ・ウェラー（Ｓ．Ｒ．Ｗｅｌｌｅｒ）により、次の文献において発表されている：「自己調整制御のためのロジックに基づいたスイッチング戦略」、決定および制御に関する第３３回ＩＥＥＥ会議（１９９４年１２月）。ロジックに基づいたコントローラ・スイッチング戦略を、プリルーテッドコントローラによるアプローチと識別器に基づいたパラメータ化コントローラによるアプローチとして一般的に特定されている２つのアプローチのうちの１つに分類することが有益な場合がある。
【０００４】
プリルーテッドコントローラチューニングは、原則的に、可能な一組の所定のコントローラに含まれるコントローラを評価する。この評価は、満足のいく機能を有するコントローラが特定されると終了する。プリルーテッドコントローラチューニングシステムは、設計が容易であり、コントローラの構造に関してあまり多くのことを要求しない。しかしながら、プリルーテッドコントローラチューニングシステムのこのような利点も、チューニング時間に関する性能が劣悪であるために、見劣りがするものとなっている。すなわち、所定の一組から最適なコントローラを選択するのに必要な時間が非常に長い。
【０００５】
一般的に、識別器に基づいたパラメータ化コントローラは、出力推定エラーを生成する識別器および内部コントローラのような２つ以上のパラメータ依存サブシステムから構成されている。動作状態では、適切に定義された一組のモデルによる推定に基づいた制御信号が、被制御プロセスに伝達される。識別器に基づいたパラメータ化コントローラにより、「サイクリックスイッチング」の概念に基づいたコントローラスイッチング戦略が実現される。サイクリックスイッチングは、プロセスに対するさらなる励起信号の提供の有無に関係なく用いられることが可能である。
【０００６】
サイクリックスイッチングに関して役に立つ説明が、Ｋ・Ｓ・ナレンドラ（Ｋ．Ｓ．Ｎａｒｅｎｄｒａ）およびＪ・バラクリシュナン（Ｊ．Ｂａｌａｋｒｉｓｈｎａｎ）により次の文献において発表されている：「複数モデルを用いた適応制御」、自動制御に関するＩＥＥＥ報告、第４２巻、第２号、１７７〜１８７ページ（１９９７年２月）。この文献は、複数のパラメータと、当該複数のパラメータに対応するモデルパラメータを有し、かつ、並列に動作するＮ個の識別モデルとにより特徴付けられるコントローラを備えるプロセス制御システムを開示している。いずれの時点においても、スイッチングルールにより、１つのモデルとそれに対応するパラメータ化コントローラとが選択され、それに対応する制御入力がプロセスの制御に用いられる。識別モデルは、プロセス要件、オペレータの必要要件、およびその他の適切な考慮すべき事項に応じて、固定パラメータモデルであってもよいし、適応パラメータモデルであってもよい。固定パラメータモデル制御システムにより、未知のプロセスのパラメータに十分に近いパラメータにより特徴付けられる少なくとも１つのモデルの存在を担保する簡易かつ有効な手段が提供される。固定パラメータモデルを用いるサイクリックスイッチング型プロセス制御システムは、高速適応速度を提供するが、プロセスコントローラ内に非常に多くのモデルを設計・格納する必要がある。なお、固定モデルは、有限数のプロセス環境または状態のみを正確に表現でき、プロセス精度を漸近的に向上させるためには、適応モデルを用いる必要がある。
【０００７】
現実的に言えば、モデルに基づいたスイッチング戦略は、正当なプロセス近似を行なうために非常に多くのモデルを必要とすることに起因して複数の問題をもたらす。たとえば、固定モデル型自己チューナを含む簡易な単位入力単一出力（ＳＩＳＯ）システムは、十分なプロセス性能を達成するために何百もの固定モデルを有することが当然予想される。したがって、システムがさらに複雑に、たとえば多変量システムになると、カスタマイズされる固定モデルの必要数は指数関数的に増えることになり、それにより、システム設定時間およびシステム格納に関する要求事項が増大する。より効果的に解決するには、特定のモデル構造およびコントローラタイプを検討する必要があり、簡易スイッチング戦略をさらに改良されたプロシージャに切り替えることが考えられる。
【０００８】
ダーリン（Ｄａｈｌｉｎ）コントローラの場合の改良モデル型アプローチがジェンドロン（Ｇｅｎｄｒｏｎ）により次の文献において提案されている：「さまざまな未知の遅延を有するプラントのデッドタイム補償器」、制御システム９０会議（１９９０年、ヘルシンキ）。この文献は、デッドタイム変化に基づいたプロセス適応を実現する簡易な線形デッドタイム（一次遅れ）プロセスモデルを開示している。簡易なモデルスイッチングに依存するよりも、むしろ、そのコントローラは、さまざまなデッドタイムにより特徴付けられる一組のモデルの重み付け合計に基づいたプロセスモデルを用いる。この一組のモデルの各々は、プロセス出力値の予測値を生成し、その対応する重みは、予測エラーの関数の単純な関数として、自動的に調整される。プロセスゲインおよびデッドタイムを含めるために、この基本概念が拡張され、ダーリンコントローラの構成概念となっている。
【０００９】
一般的に、適応ＰＩＤコントローラを設計するための有力なアプローチは、直接型アプローチと、間接型または識別器型アプローチとである。上記のように、識別器型アプローチは、スイッチング戦略を用いる制御システムに対して有効であり、かつ、適応スイッチングＰＩＤコントローラを設計するための適切な出発点を提供する。モデルパラメータの変化を追跡する逐次最小自乗（ＲＬＳ）推定器と結合された識別器型適応ＰＩＤコントローラを提供することが知られている。逐次識別器に付随する典型的な問題としては、初期パラメータの選定、不十分な励起、フィルタリング、パラメータワインドアップ、緩慢なパラメータ追跡速度が挙げられる。これらの変数が複雑であり、正確な推定量を演算することが困難であるので、プロセスモデルを簡単なものにすることにより、公知の識別器型適応ＰＩＤコントローラの性能を向上し得るということが当該技術分野においてよく知られている。
【非特許文献１】モース（Ｍｏｒｓｅ）、Ｆ・Ｍ・ペイト（Ｆ．Ｍ．Ｐａｉｔ）、およびＳ・Ｒ・ウェラー（Ｓ．Ｒ．Ｗｅｌｌｅｒ）、「自己調整制御のためのロジックに基づいたスイッチング戦略（Logic-Based Switching Strategies for Self-Adjusting Control）」、決定および制御に関する第３３回ＩＥＥＥ会議、１９９４年１２月
【非特許文献２】Ｋ・Ｓ・ナレンドラ（Ｋ．Ｓ．Ｎａｒｅｎｄｒａ）およびＪ・バラクリシュナン（Ｊ．Ｂａｌａｋｒｉｓｈｎａｎ）、「複数モデルを用いた適応制御（Adaptive Control Using Multiple Models）」、自動制御に関するＩＥＥＥ報告、１９９７年２月、第４２巻、第２号、１７７〜１８７ページ。
【非特許文献３】ジェンドロン（Ｇｅｎｄｒｏｎ）、「さまざまな未知の遅延を有するプラントのデッドタイム補償器（Improving the Robustness of Dead-Time Compensators for Plants with Unknown of Varying Delay）」、制御システム９０会議、ヘルシンキ、１９９０年。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
単純化された識別器型の適応コントローラの一例がアストロム（Ａｓｔｒｏｍ）およびハグランド（Ｈａｇｇｌｕｎｄ）により次の文献において記載されている：「周波数応答技術に基づいた工業用適応コントローラ（Industrial Adaptive Controllers Based on Frequency Response Techniques）」、オートマチカ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃａ）、第２７巻、第４号、５９９〜６０９ページ（１９９１年２月）。この文献は、周波数ドメインにおいてプロセスモデル適応を実行するように設計され、かつ、目標値の変更および自然現象による外乱に応答してチューニングを行なうコントローラを開示している。さらに詳細には、チューニング周波数は、プロセスの入出力に対して帯域通過フィルタを適用することにより選択され、そのフィルタの周波数は、オートチューナ（オンデマンド型チューナ）により定義される。このオートチューナは、適応チューナの動作に先立ってリレー振動技術を用いて最終周期を定義し、簡易ＲＬＳ推定器を用いてそのチューニング周波数に対するプロセスゲインを定義する。このオートチューナは、プロセスゲインの変化を追跡する機能を有している。しかしながら、デッドタイムまたは時定数に変化が発生すると、もはや、追跡されたポイントは、−πの位相を示さず、コントローラによるチューニングは不正確なものとなる。
【００１１】
さらに、複数のチューニング周波数を適用し、−πの位相を有する周波数を確定するためにインターポレータを用いることにより、チューニングを向上させることが知られている。あるいは、単一のチューニング周波数を適用し、各チューニングサイクルの後、−πの位相を追尾するために周波数を調整することが可能である。両方のチューナモデルは、その後の目標値変更および自然現象による外乱に対応し、コントローラ出力部または目標値入力部において外部励起を入力し得る。このようなオートチューナは、従来技術におけるようなサイズ制約およびセットアップ制約を有していないが、従来技術よりも非常に複雑である。
【００１２】
さらに、両方のチューナモデルは、最終ゲインと最終周期との２つのパラメータのみ認識する初期の適応モデルを用いている。このような簡易な２パラメータ適応モデルを組み込んでいるチューナモデルは、ズィーグラー・ニコルス（Ｚｉｅｇｌｅｒ−Ｎｉｃｈｏｌｓ）チューニングまたはなんらかの同様の改良を行なったものに対して適切であるが、内部モデル制御（ＩＭＣ）またはラムダ（Ｌａｍｂｄａ）チューニングが好ましい用途においては不適切である。ＲＬＳ識別器をフィードフォワード制御に対する静的ゲインの決定に用いてもよいが、このＲＬＳ識別器アプローチは、適切なフィードフォワード制御にとって必要なプロセスフィードフォワードダイナミックスを欠いている。さらに、フィードフォワード信号が負荷外乱であり、また、摂動信号をフィードバック経路に導入することができないので、このアプローチには励起が十分でないという問題がある。
【００１３】
フィードフォワード適応に対する他の解決法がブリストル（Ｂｒｉｓｔｏｌ）およびハンセン（Ｈａｎｓｅｎ）により次のタイトルの特許において開示されている：「多変量適応フィードフォワードコントローラ（Multivariable Adaptive Feedforward Controller）」、米国特許第５，０４３，８６３号。この特許は、負荷外乱を含むように設計された微分式に基づいたプロセスモデルを開示している。このプロセスモデルは、測定されたプロセスデータに基づいて周期的に更新される。ここで、外乱は、投影法により求められるモーメント関係および制御関係により特徴付けられる。一般的に、導かれた解は、非常に複雑であり、大幅な励起を必要とする。上記のＲＬＳ識別器アプローチとほとんど同様である。さらに、導かれた解は、フィードバック制御のみに適切であり、フィードバックを有する適応コントローラには適用できない。
【００１４】
したがって、上記の公知の適応制御方法の欠点に対処する適応コントローラが望まれている。具体的には、フィードバック適応ＰＩＤ制御およびフィードフォワード適応ＰＩＤ制御に対して一貫した解を提供可能な適応コントローラが望まれている。以下に記載される状態に基づいた適応フィードバック／フィードフォワードＰＩＤコントローラにより取り組まれる重要な課題には、適応時間の短縮、ＰＩＤチューニングルールの利用に課される制約の最小化、設計の単純化、プロセス励起の減少下における適応の達成が含まれる。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
状態に基づいた適応ＰＩＤコントローラの１つの実施の形態は、プロセス制御システムにおいてコントローラを適応設計する方法である。かかる方法により、プロセス領域に対応する外乱入力を表わす状態パラメータを包含する複数のサブセットを有する一組のモデルがプロセスに対して確立される。これらのサブセットは、事前に定義されたなんらかのスイッチングルールにより自動的に選択されることが可能である。上記のモデルの各々は、複数のパラメータを有しており、各パラメータは、それに対応する値を有しており、その値は、各パラメータに対応する一組の所定の初期値から選択される。このモデルの評価には、モデル自乗誤差、すなわちノルムの演算が含まれる。このノルムは、評価されるモデルで表わされるすべてのパラメータに割り当てられる。モデルの評価が繰り返し行なわれるのにしたがって、各パラメータに対する累積ノルムが演算される。この累積ノルムは、モデルの評価の課程においてパラメータに割り当てられたすべてのノルムの合計である。次いで、各パラメータに対する適応パラメータ値が演算される。この適応パラメータ値は、それぞれのパラメータに割り当てられた初期値の加重平均値である。次いで、これらの適応パラメータ値に合わせて、コントローラが更新される。
【００１６】
上記の適応ＰＩＤコントローラの他の実施の形態は、プロセスコントローラをチューニングするシステムである。かかるシステムは、ハードウェアもしくはソフトウェアまたはそれらの任意の所望の組み合わせにより実現されてもよい。かかるシステムは、プロセスに通信可能に結合されかつ複数のプロセス領域を定義する状態変数と該複数のプロセス領域にグループ化される複数のプロセスモデルとを有するモデルセットコンポーネントを備えている。これらのプロセスモデルの各々は、複数のパラメータを有しており、各パラメータは、そのパラメータに割り当てられた一組の所定の初期値から選択される値を有している。上記の領域の各々は、その領域に対して定義される一組の標準パラメータ値を有している。上記のモデルセットコンポーネントおよびプロセス出力部にはエラー生成器が通信可能に結合されている。このエラー生成器は、プロセスモデルの出力とプロセスの出力との間の差を表わすモデル誤差信号を生成する。モデル評価器コンポーネントが、このエラー生成器に通信可能に結合され、そのプロセスモデルに対応するモデル自乗誤差を演算し、そのモデル自乗誤差をモデルに表わされているパラメータ値と結びつける。また、パラメータインタポレータが、上記のモデル評価器コンポーネントに通信可能に結合され、そのプロセスモデルに表わされているパラメータに対する適応プロセスパラメータ値を演算する。コントローラ更新器コンポーネントは、パラメータインタポレータの出力部に結合される入力部と、コントローラに結合される出力部とを有している。このコントローラ更新器コンポーネントは、適応サイクルの完了時点において、コントローラの適応コントローラパラメータ値を更新する。これらの適応コントローラパラメータ値は、演算された適応プロセスパラメータ値から導かれる。
【００１７】
状態に基づいた適応フィードバック／フィードフォワードコントローラの他の実施の形態は、プロセスに結合されかつ複数のプロセスモデルを有するモデルコンポーネントである。ここで、これらのモデルの各々は、複数のパラメータを有しており、各パラメータは、そのパラメータに割り当てられる一組の所定の初期値から選択される値を有している。状態変数は、プロセス変数の変化または測定された外乱を表わし、プロセスモデルのサブセットを有する少なくとも１つのプロセス領域を定義し、そのプロセス領域を表わす一組の領域初期パラメータに対応している。エラー生成器は、モデルコンポーネント出力信号とプロセス出力信号との間の差を表わすモデル誤差信号を生成し、モデル評価器コンポーネントは、そのモデルに該当するモデル自乗誤差を演算し、そのモデル自乗誤差を前記のモデルに表わされているパラメータ値と結びつけ、パラメータインタポレータは、そのモデルに表わされている複数のパラメータのうちの少なくとも１つに対する適応プロセスパラメータ値を演算し、コントローラ更新器コンポーネントは、適応サイクルの完了時点において、コントローラ内のコントローラパラメータ値を更新する。
【００１８】
いうまでもなく、個々のプロセス要件次第で、プロセスパラメータのなかには、予め与えられる適応サイクルにおいて適応の対象とならないパラメータもある。プロセスパラメータのうち変化したのが１つのみ、または少なくともすべてのパラメータでないような場合には、限定適応が望ましいことがある。たとえば、実験的根拠により、予め与えられる期間（たとえば、適応サイクル間の経過時間）において、プロセスゲインパラメータが変化する一方、残りのパラメータが略一定の値に留まるということが分かっていることがある。このような状況では、以下に記載するプロセススーパーバイザは、プロセスゲインパラメータのみを適応させることにより、限定適応を開始し得る。次いで、そのプロセスコントローラは、その適応されたプロセスゲインパラメータに合わせて更新される。また、フィードバック／フィードフォワードコントローラは、適応コントローラの方法を有し得る。この方法では、上記のように、プロセスに対してモデルセットが作成され、それらのモデルの各々の固有のモデル自乗誤差を判定することにより、それぞれのモデルが評価される。適応（ゲイン）パラメータ値は、所定の初期パラメータ値の各々の重み付け合計に基づいて演算される。これらの初期値は、正規されたフィットネス係数により重み付けされる。適応プロセス（ゲイン）パラメータが演算されると、コントローラは、それに従って更新される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
図１は、プロセス10の運転に用いられる適応型フィードバック／フィードフォワード（ＦＢ／ＦＣ）ＰＩＤコントローラの一例を示している。このようなシステムの一般的な動作は当業者において公知のことである。たとえば、Ｆ・Ｃ・シンスキー（Ｆ．Ｃ．Ｓｈｉｎｓｋｅｙ）による以下の文献を参照されたい：プロセス制御システム、「適用、設計、およびチューニング（Application, Design, and Tuning）」、第４版、マグロー・ヒル（ＭｃＧｒａｗ−Ｈｉｌｌ），ニューヨーク，１９９６。図１に例示されている適応制御システムは、フィードバック（ＦＢＣ）コントローラを組み込んだＰＩＤコントローラ12と、別のフィードフォワード（ＦＦＣ）コントローラ14とを備えている。
【００２０】
このプロセス制御システムは、便宜上、ＦＢＣ入力ノード16、ＦＢＣ出力ノード18、プロセス入力ノード20、プロセス出力ノード22、フィードフォワードコントローラ（ＦＦＣ）入力ノード24、およびエラーノード26を参照して記載される。プロセスの目標値信号ＳＰは、当業者によく知られた方法で、参照符号16aにより示されているＦＢＣ入力ノード16の第１の入力部に加えられる。ＦＢＣ入力ノード16の出力部は、ＰＩＤコントローラ12の入力部12aに結合されている。ＰＩＤコントローラ12の出力部12bは、ＦＢＣ出力ノード18の第１の入力部18aに接続されている。ＦＢＣ出力ノード18の出力部18bは、プロセス入力ノード20の第１の入力部20aに結合されている。プロセス入力ノード20の出力部20bは、プロセス10の第１の入力部10aに結合されている。プロセス10の出力部10bは、プロセス出力ノード22の入力部22aに結合されている。プロセス出力ノード22の第１の出力部22bは、ＦＢＣ入力ノード16の第２の入力部16cに結合されている。プロセス出力ノード22の第２の出力部22cは、エラーノード26の第１の入力部26aに結合されている。さらに、図１は、プロセス10に対する入力信号がたとえばｕ（ｔ）として参照され、プロセス10の出力信号がｙ（ｔ）として参照され得ることを例示している。（厳密に言えば、ｕ（ｔ）およびｙ（ｔ）は、そのプロセスとの関連で発生し得る物理現象の電気的な表現である。）さらに、外乱信号ｄ（ｔ）が、ＦＦＣ入力ノード24の入力部24aに示されている。この外乱信号ｄ（ｔ）は、ＦＦＣ入力ノード24の第１の出力部24bからＦＦＣ14の入力部14aまで伝送され、また、ＦＦＣ入力ノード45の第２の出力部24cからプロセス10の第２の入力部10cまで伝送される。ＦＦＣ14の出力部14cは、ＦＢＣ出力ノード18の入力部18cに結合されている。
【００２１】
上記の例示的なフィードバック／フィードフォワードＰＩＤプロセス制御システムの形態および構成は当業者によりよく知られている。図１に例示されているさらなる機能コンポーネントが、例示的な適応フィードバック／フィードフォワードＰＩＤコントローラの特徴を説明している。具体的には、モデルセットコンポーネント28は、信号入力部28aおよび28bを備えており、そのそれぞれが対応して、外乱信号ｄ（ｔ）とプロセス入力信号ｕ（ｔ）とに結合されている。このモデルセットコンポーネント28の構成要素は、プロセス10を表わす一組の数学的モデルである。モデルセットコンポーネント28の出力部28cは、エラーノード26の入力部26bに結合されている。エラーノード26の出力部26cは、モデル評価器コンポーネント30の出力部30aに結合されている。このモデル評価器コンポーネント30は、ソフトウェアプログラムであり得るシミュレータ（図示せず）を有しており、このシミュレータは、モデルセットコンポーネント28により伝送されるプロセスパラメータ値により定義される通りに、プロセス10をシミュレートする。さらに、モデル評価器コンポーネント30は、数的ずれを定義し、その数的ずれに基づいて次の評価時点で用いるモデルを適切な位置に戻すことにより、パラメータ推定値のずれを演算・補正するセンタリングルーチンを備えている。モデル評価器コンポーネント30の出力部30bは、パラメータインタポレータコンポーネント32の入力部32aと、スーパーバイザコンポーネント34の入力部34aとに結合されている。パラメータインタポレータ32の出力部32bは、モデルセットコンポーネント28の入力部28dに結合されており、パラメータインタポレータ32の出力部32cは、コントローラ更新器コンポーネント36の入力部36aに結合されている。このコントローラ更新器コンポーネント36は、ＦＢＣ12の第２の入力部12cに結合される第１の出力部36bを有しており、その第２の出力部36cは、ＦＦＣ14の入力部14bに結合されている。以下で、コンポーネント28，30，34，36，および32の動作および重要性をさらに詳細に記載する。
【００２２】
動作状態において、コンポーネント28，30，34，36，32を有する適応型フィードバック／フィードフォワードＰＩＤコントローラは、概ね、以下に説明するように動作する。適応型フィードバック／フィードフォワードＰＩＤ制御システムは、モデルセット28のモデルにより数学的に記載される。モデルセット28の個々のモデルは、プロセス10を限定的に模写しようとする所定のパラメータにより定義される。一般的に、モデルセット28内のモデルの各々は複数のパラメータｍにより定義されており、これらのパラメータの各々には、複数の値ｎが割り当てられ得る。したがって、モデルセット28内の全部のモデルの数はＮとなる。ここでＮはｍｎに等しい。本発明の実施の形態の一例では、これらのモデルは、デッドタイム（ＤＴ）、時定数（Ｔｃ）、およびゲインからなるパラメータにより特徴付けられることが可能である。さらに、前提として、これらのパラメータの各々は、次の３つの値のうちの１つが割り当てられている：デッドタイムの場合には、ＤＴ＋、ＤＴ、ＤＴ−；時定数の場合には、Ｔｃ＋、Ｔｃ、Ｔｃ−；ゲインの場合には、Ｇａｉｎ＋、Ｇａｉｎ、Ｇａｉｎ−。したがって、プロセス10を数学的に近似するために使用可能なモデルの総数Ｎは３３、すなわち２７個である。これらのモデルの各々をＭｏｄｉと呼ぶことにする。ここで、ｉ＝１〜２７である。
【００２３】
モデル評価スキャン以前において、パラメータインタポレータ32は、一組の所定の開始パラメータ値をモデルセットコンポーネント28に与える。繰り返しになるが、ＤＴ，Ｔｃ、およびゲインの３つのパラメータが想定されており、これらのパラメータの各々が３つの所定の開始パラメータ値を有している場合には、パラメータインタポレータ32は、９つのパラメータ値をモデルセットコンポーネント28に与える。パラメータ値は、任意の公知の方法で、コントローラの設計に応じて定められることが可能である。一般的に、適応サイクルの開始時点においてモデルセット28に書き込まれているパラメータ値は、直前の適応サイクル中に演算された適応パラメータ値に基づいている。９つのパラメータ値に応じて、また、スーパーバイザ34の制御下において、モデルセットコンポーネント28は、全部で２７個のモデルＭｏｄｉを構築する。ここで、ｉ＝１〜２７である。スキャン中、スーパーバイザ34は、モデルＭｏｄｉを順次選択し、駆動させ、入力部28bを介して受信するプロセス入力ｕ（ｔ）を駆動モデルＭｏｄｉに入力する。次いで、この駆動モデルＭｏｄｉから結果として得られた出力は、モデルセットの出力部28cを介して、エラー生成ノード26へ伝送される。
【００２４】
図１Ａは、複数の領域を含むように構成された状態変数Ｓｉを有するモデルセット28の一例を示している図である。この状態変数Ｓｉは、測定されたプロセス入出力に関連するゲインまたはダイナミックスを説明する測定されたプロセス外乱を表わしている。ここで、ｉは１〜ｎであり、ｎは定義状態の数である。状態変数Ｓｉは、一般的に、プロセス変数に基づいており、これらのプロセス変数は、とりわけ、外乱信号ｄ（ｔ）、目標値ＳＰ、励起発生器38により生成される信号、および／またはその他のプロセス入出力の変化量であり得る。状態変数Ｓｉは、プロセス変数ｄ（ｔ），ｕ（ｔ），ｙ（ｔ），Ｙ（ｔ），ｅ（ｔ），およびＳＰのうちの一または複数の関数として、モデルセット28内で動作する状態作成ルーチン内で作成され得る。なお、この状態作成ルーチンは、格納されている、または、リアルタイムの必要なプロセス変数にアクセス可能である限り、制御システムのコンポーネントまたはサブコンポーネントのいずれにおいて実行されることが可能である。さらに、状態変数Ｓｉは、モデルＭｏｄｉがグループ化され得る範囲または領域を一般的に記述すべく割り当てられる所定のまたはユーザ定義の値であり得る。
【００２５】
状態変数Ｓｉにより定義される領域は、その領域の典型的な動作を特徴付けるために事前に決定される複数の初期パラメータ値を有している。その状態変数の範囲全体にわたってモデルＭｏｄｉが恒常的であることを保証するこの定義領域は、コントローラ設計処理中に確立されることが可能である。動作状態であり、かつ、適応サイクルの開始前に、測定されたプロセス外乱が第１の状態（たとえば、Ｓ１）から第２の状態（たとえば、Ｓ２）に変化した場合には、状態Ｓ１に関連するパラメータ値は、状態Ｓ２に関連するパラメータ値に即座に交換され、そうすることにより、特定の領域におけるＰＩＤコントローラ12および／またはフィードフォワードコントローラ14の性能が向上する。
【００２６】
図１Ｂは、適応型フィードバック／フィードフォワードＰＩＤコントローラの動作を示すフローチャートの一例である。上記のように、コントローラの初期の設定および構成中に、状態変数Ｓｉの範囲が定義される。このことが、ブロック40に示されている。全状態範囲とは、プロセス変数または測定される外乱入力が変化すると予測される範囲のことであると考えてよい。そして、範囲Ｓｉは、全状態範囲のうちのプロセスモデルが略恒常的であるかまたは予測可能であると判定される領域である。次いで、ブロック42に示されているように、励起生成器38により引き起こされる外乱入力、外乱信号ｄ（ｔ）、および／または目標値ＳＰの変化が測定される。次いで、ブロック44では、測定されたプロセス変数の変化が現行の範囲Ｓｉと比較され、外乱入力が選択領域内に納まるっているか否かが判定される。外乱入力が選択領域内に納まっている場合には、プロセスは外乱の変化を測定し続ける。しかしながら、外乱入力が新しい範囲Ｓｊに存在する場合には、ブロック46に示されているように、その状態Ｓｊの初期パラメータ値が取り出されて、フィードバックコントローラ12および／またはフィードフォワードコントローラ14により用いられる。
【００２７】
各範囲または各状態Ｓｊに対して定義されている初期の、または典型的なパラメータ値は、その範囲内で測定または演算されるパラメータ値の平均値に基づいたものであってもよいし、コントローラの設計者により手動で入力されるものであってもよい。さらに、これらの典型的なパラメータ値は、任意の予め与えられる適応サイクルにおいて演算パラメータ値が受ける許容変化量を制限するために、最大変化値またはΔ値とともに基準値として用いられてもよい。言い換えれば、コントローラの設計者は、異常な外乱信号に応じてパラメータ値の減少および／または増加が演算されることを制限するために最大変更値を定義することが可能である。ブロック48に示されているように、コントローラによる状態Ｓｊの初期値の読み込みが完了し次第、適応サイクルが実行されることが可能である。以下にさらに詳細に説明するように、適応サイクル48は、プロセス10の変化の測定結果に合わせて適応パラメータ値を決定することにより、モデルＭｏｄｉをカスタマイズしている。
【００２８】
適応型フィードバック／フィードフォワードＰＩＤコントローラの他の実施の形態は、動作不能設定値の相当するヌル値を有する状態変数を備え得る。通常、この状態変数は、測定されるプロセス状態を表わす入力外乱信号が存在しない場合にヌル値を有する。
【００２９】
図１をさらに参照して、変数ｙ（ｔ）により特定されるモデルセット28の出力信号と、それと同時点における、変数ｙ（ｔ）により特定されるプロセス10の出力とが、エラー生成ノード26に伝送されている。エラー生成器ノード26の出力部26c、すなわちエラー信号ｅ（ｔ）がモデル評価器コンポーネント30に結合されている。エラー信号ｅ（ｔ）は、時間ｔにおけるプロセス出力ｙ（ｔ）とモデルＭｏｄｉの出力Ｙ（ｔ）との間の差である。以下で詳細に説明する方法で、モデル評価器コンポーネント30は、各モデルＭｏｄｉに対応するモデル自乗誤差を演算し、そのモデルＭｏｄｉ内に表現されているパラメータ値にそのモデル自乗誤差を割り当てる。
【００３０】
モデル評価器30の出力部30bは、パラメータインタポレータ32の入力部32aに通信可能に接続されている。パラメータインタポレータ32は、モデルＭｏｄｉ内に表現されているパラメータの適応パラメータ値を演算する。パラメータインタポレータ32の出力部32bはモデルセット28に結合されており、パラメータインタポレータ32の出力部32cは、コントローラ更新器コンポーネント36の入力部36aに結合され得る。出力36bはＰＩＤコントローラ12に加えられ、出力36cはフィードフォワードコントローラ14に加えられる。コントローラ更新器コンポーネント36は、適応サイクルの完了時点で、ＰＩＤコントローラ12およびフィードフォワードコントローラ14に適応パラメータ値を伝送する。図１は、入力ノード16の入力部16dに結合されている出力部38aを有する励起生成器コンポーネント38をさらに例示している。励起生成器38は、プロセス入力ノード20の入力部20cに結合されている出力部38cを有している。
【００３１】
スーパーバイザコンポーネント34は、複数の入力部34b，34c，34dを備えており、これらの入力部34b，34c，34dは、それぞれ対応して、プロセス入力信号ｕ（ｔ）と、プロセス出力信号ｙ（ｔ）と、外乱信号ｄ（ｔ）と対応している。さらに、スーパーバイザコンポーネント34は、モデル評価器コンポーネント30の出力部30bと結合されている入力部34aを備えている。スーパーバイザ34は、パラメータインタポレータ32に結合されている第１の制御出力部34eと、モデル評価器コンポーネント30に結合されている第２の制御出力部34fと、コントローラ更新器コンポーネント36に結合されている第３の制御出力部34gとを備えている。他の機能の実行に加えて、スーパーバイザコンポーネント34は、プロセス出力ｙ（ｔ）の変化、ＰＩＤコントローラ12からのプロセス入力ｕ（ｔ）の変化、および外乱（フィードフォワード）入力ｄ（ｔ）の変化を検出するように動作する。これらの信号ｙ（ｔ）、ｕ（ｔ）、ｄ（ｔ）のうちのいずれかの振幅の変化が所定の最小値または閾値を超えた場合には、スーパーバイザ34は、適応サイクルを開始する。スーパーバイザ34は、図１において破線により示されているように、制御システムのさまざまなエレメントに通信可能に接続されているので、その制御システム内で動作している個々のエレメントの状態を判定することができる。モデル評価の実施の形態の一例は、以下のステップを有し得る：
（１）モデル状態の確認・初期化、
（２）モデル開始およびプロセスの現行出力に合わせたモデル出力の調整、
（３）ｕ（ｔ）信号およびｄ（ｔ）信号の内の指定に基づいたモデルの漸進的更新、
（４）モデル自乗誤差またはその誤差の絶対値の如き他のノルムの演算。
【００３２】
具体的にいうと、フィードバック／フィードフォワードＰＩＤの適応プロセスは、モデルパラメータ値に対する内挿技術の適用に基づいている。そのデバイスの上記の実施の形態では、モデル自乗誤差Ｅｉ（ｔ）は、スキャンされる各モデルに対して、次の式で定義される。
【００３３】
【数１】
2004326781.tif 000003
ここで、
ｙ（ｔ）は時間ｔにおけるプロセス出力であり、
Ｙｉ（ｔ）は時間ｔにおけるモデルＭｏｄｉの出力であり、
Ｅｉ（ｔ）は時間ｔにおけるＭｏｄｉに起因する自乗誤差であり、
Ｅ（ｔ）＝［Ｅ１（ｔ）、Ｅｉ（ｔ），…，Ｅｎ（ｔ）］はＭｏｄｉの自乗誤差ベクトルである。ここで、ｉ＝１，…，Ｎである。
【００３４】
モデル自乗誤差Ｅｉ（ｔ）は、評価されるＭｏｄｉ内にパラメータ値が表現されているならば、モデルＭｏｄｉのすべてのパラメータ値に割り当てられる。評価されるＭｏｄｉ内に特定のパラメータ値が表現されていない場合には、そのパラメータ値には零またはヌル値が割り当てられてもよい。Ｍｏｄｉ＋１は順次評価され、その評価されるモデルのモデル自乗誤差Ｅｉ＋１（ｔ）が演算される。この演算されたモデル自乗誤差は、Ｍｏｄｉのすべてのパラメータ値に割り当てられる。各モデルの評価中に、Ｅｉ（ｔ）が演算され、その対応するモデル内で表現されているパラメータ値に割り当てられて行くにしたがって、各パラメータ値に割り当てられたモデル自乗誤差は、累積合計されて保持される。プロセス評価は、すべてのモデル、すなわちｉ＝１，…，Ｎまでのモデルが評価されるまで繰り返される。それぞれのモデルＭｏｄｉを一度評価して、それに対応するモデル自乗誤差Ｅｉ（ｔ）を演算する完結したシーケンスのことをモデルスキャンと呼ぶ。このシーケンスでの評価、すなわちモデルスキャンの結果、各パラメータ値は、特定のパラメータ値が用いられているすべてのモデルから自乗誤差の合計を貯えたことになる。したがって、すべてのモデルスキャンの結果、各パラメータ値ｐｋｌは以下のノルムが割り当てられる。ここでｋ＝１，…、ｍであり、ｌ＝１，…，ｎである。
【００３５】
【数２】
2004326781.tif 000004
ここで、
Ｅｐｋｌ（ｔ）はスキャンｔの結果パラメータ値ｐｋｌに割り当てられたノルムであり、
Ｎはモデルの総数であり、
Ｘｋｌは、パラメータ値ｐｋｌがＭｏｄｉにおいて用いられている場合は１であり、
パラメータ値ｐｋｌがＭｏｄｉにおいて用いられていない場合は０である。
【００３６】
この評価行程は、次のスキャンにおいて繰り返され、そのスキャン中に割り当てられる自乗誤差Ｅｉ（ｔ）の合計から得られるノルムのＥｐｋｌ（ｔ）は、その前のスキャン中に演算されたノルムの値に入れられる。モデルスキャンシーケンスは、繰り返し行なわれ、それらを集合的に適応サイクルと呼ぶ。また、モデルスキャンシーケンスは、所定の回数のスキャンが完了するかまたはプロセス入力部に対して適切な数の励起が発生するかのうちの１つの条件が充足されるまで、スーパーバイザ34の管理下において繰り返される。このプロシージャの結果、すべてのパラメータ値ｐｋｌは、適応サイクル中に決定されたノルムの累積値を保持する。
【００３７】
【数３】
2004326781.tif 000005
この適応サイクルの完了時点で、すべてのパラメータ値ｐｋｌに対してその合計の逆数が演算される。
【００３８】
【数４】
2004326781.tif 000006
Ｆｋｌがモデル自乗誤差の合計の逆数であるので、変数Ｆｋｌは、直感的に、そのパラメータ値のフィットネスの尺度であると考えられ得る。次いで、すべてのパラメータｐｋに対して、適応パラメータ値ｐｋ（ａ）が演算される。この適応パラメータ値ｐｋ（ａ）は、このパラメータのすべての値の加重平均である。
【００３９】
【数５】
2004326781.tif 000007
ここで、
【００４０】
【数６】
2004326781.tif 000008
【００４１】
【数７】
2004326781.tif 000009
したがって、各係数ｆｋｌは、その対応するパラメータ値の正規化されたフィットネスに相当するものとして考えてもよい。
【００４２】
以上で演算した適応パラメータ値は、その設計に取り入れられる、中央パラメータ値ｐｋ（ａ）と、上限と下限との間のパラメータ値の範囲とを有する新しいモデルセットを定義する。ここで、ｋ＝１，…，ｍである。変更の範囲は、＋Δ％から−Δ％までのように定義され、２つ以上のさらなるパラメータ値により表わされることになる。たとえば、適応サイクルが適応パラメータ値ｐｋ（ａ）を生成する場合には、新しいモデルを評価するために、ｐｋ（ａ）［１＋Δ％］値と、ｐｋ（ａ）［１−Δ％］値とを有する少なくとも２つのさらなるパラメータを定義する必要がある。言い換えれば、各パラメータは、明確な適応上限および適応下限を有しており、それにより、そのｐｋ（ａ）値がその範囲内に納められる。モデルが更新されると、すなわち適応サイクルが完了すると、更新済みのｐｋ（ａ）値に基づいてコントローラの更新が開始される。ここで、ｋ＝１，…，ｍである。適応は、モデル全体に対して適用されてもよいし、ＰＩＤ／フィードバックまたはフィードフォワード部、たとえばモデルのうちの所定の最小励起レベルが実現されたときに出力を入力に関連付けする部分に限定してもよい。さらに、制御システム内で好ましくない励起異常が検出された場合には、スーパーバイザ34の制御下において動作している励起発生器38を介して、外部励起をフィードバックループに与えてもよい。
【００４３】
さらに、適応を順次実行してもよい。たとえば、他のパラメータ値（たとえば、Ｔｃおよびゲイン）には変更を加えない状態で、ＤＴであり得る単一パラメータ値を適応させることができる。このようにして、前回の適応サイクルにおいて適応されていてもいなくともよい他のパラメータに変更を加えない状態で、各パラメータを適応させることができる。シーケンシャル適応方法には、所望の適応パラメータ値ｐｋ（ａ）への収束が高速であるという利点がある。
【００４４】
図２は、フィードバック制御ループおよびフィードフォワード制御ループの一次＋デッドタイムプロセスモデルを含む適応パラメータインタポレーション手順の一例を示している。この特定の一例では、前提として、各パラメータに対して３つの値が定義されおり、適応範囲が、一回のサイクルにおいて（＋Δ％）から（−Δ％）までと事前に決定されている。そして、すべてのプロセス入力ｕ（ｔ）および外乱ｄ（ｔ）に対して、図３に例示されているモデルセットが適応される。図３において、
ＤＴは、デッドタイムパラメータの中央値であり、
（ＤＴ−）は（ＤＴ−Δ％）のことであり、
（ＤＴ＋）は（ＤＴ＋Δ％）のことであり、
Ｔｃは、時定数パラメータの中央値であり、
（Ｔｃ−）は（Ｔｃ−Δ％）のことであり
（Ｔｃ＋）は（Ｔｃ＋Δ％）のことであり
Ｇａｉｎは、ゲインパラメータの中央値であり、
（Ｇａｉｎ−）は（Ｇａｉｎ−Δ％）のことであり、
（Ｇａｉｎ＋）は（Ｇａｉｎ＋Δ％）のことである。
【００４５】
図３の構成からスイッチングの組み合わせ数は、３×３×３＝２７である。しかしながら、図２のモデルの両方の入力が適応に用いられる場合には、スイッチングの組み合わせ数は、２７２に増加する。これらのモデルの組み合わせは、数の上では多いが、各パラメータに対して３つの値しか必要とせず、モデル演算を簡易なものにしている。モデル演算の簡易性が達成される理由は、コントローラ適用が、モデル評価というよりもむしろパラメータ評価によりなされているからである。したがって、フィードバックループにおける９個のパラメータ値とフィードフォワードループにおける９個のパラメータ値とに基づいて適応を実行する必要がある。その結果、ここで開示されている適応手順により評価されるパラメータの数は、そのパラメータの数に比例して変化する。このことは、従来のモデル評価技術では指数関数的に変化することとは対照的である。
【００４６】
演算に必要な要件は、パラメータ値がモデルに伝えられる順番を調整することにより制限されることが可能である。たとえば、デッドタイムの如きメモリ有りのパラメータは、ゲインの如きメモリ無しのパラメータよりも前に伝えられてもよい。したがって、図３に例示されている順番の一例は、デッドタイム（ＤＴ）、時定数（Ｔｃ）、そしてゲインである。
【００４７】
モデル出力のすべてを現行のプロセスの出力と比較した後、自乗誤差の合計の表が作成され得る。適応サイクルが完了し次第、表１に例示されているように、すべてのパラメータの適応パラメータ値が演算され得る。
【００４８】
【表１】
2004326781.tif 000010
いったんモデル適応サイクルが完了して、上記の表１に従って適応パラメータ値が確立されると、コントローラ更新器コンポーネント36の動作を介してコントローラの更新が実行される。原則的には、コントローラ更新器コンポーネント36は、新しく演算された適応プロセスパラメータ値ｐｋ（ａ）を、ＰＩＤコントローラ12を特徴付けるパラメータの更新値および／またはフィードフォワードコントローラ14にマッピングする。たとえば、プロセスパラメータＤＴ、Ｔｃ、ゲインは、コントローラパラメータＲｅｓｅｔ、Ｒａｔｅ、ゲインにマッピングされ得る。完全な一次＋デッドタイム適応プロセスモデルが記載されているので、ラムダチューニングまたはＮＣチューニングを含むいかなる公知のチューニングルールを適用することが可能である。フィードフォワード経路の場合には、動的フィードフォワードコントローラの設計式が適用可能であることが知られている。
【００４９】
【数８】
2004326781.tif 000011
ここで、
Ｇｆｆ＝フィードフォワードコントローラ伝達関数であり、
Ｋｄ＝フィードフォワードプロセスダイナミックスの静的ゲインであり、
Ｋｕ＝フィードバックプロセスダイナミックスの静的ゲインであり、
Ｔｄ＝フィードフォワードプロセスダイナミックスの時定数であり、
Ｔｕ＝フィードバックプロセスダイナミックスの時定数である。
【００５０】
要約すると、上記の適応型フィードバック／フィードフォワードコントローラは、スケーラブルプロセス制御システムにおける自動チューニング技術の著しい向上を表わしている。
【００５１】
本発明は、特定の例を参照して記載したが、これらの例は本発明の説明および例示のみを意図し、開示されている適応型フィードバック／フィードフォワードコントローラを限定するものではない。当業者により、さまざまな変更、改良、または追加を加えられてもよく、そのような変更、改良、および追加が、添付の特許請求の範囲により定義される本発明の範疇から逸脱することはない。
【００５２】
たとえば、上記のように、コントローラの適応は、制御下のプロセスの数学的モデルを構築すべく用いられるパラメータの統計的内挿に基づいている。そのプロセスが３つのパラメータＤＴ、Ｔｃ、ゲインにより特徴づけられ、これらのパラメータの各々には３つの値が割り当てられるが、開示されている適応型フィードバック／フィードフォワードコントローラを、他のおよび／または異なる数のパラメータを用いるように拡張できることは明らかであり、また、各パラメータに対して異なる数の値を割り当てることも内包し得る。さらに、モデル評価およびパラメータインタポレーションが、モデルセット28、モデル評価器30、スーパーバイザ34、パラメータインタポレータ34、およびコントローラ更新器36として特定される別々の構成要素であるとして説明されているが、個々の構成要素への分割が、コントローラの実現および操作の責務を有する人の自由裁量によるものであることは当業者にとって明らかである。同様に、開示されているシステムの機能は、ハードウェアもしくはソフトウェアまたはそれらの組み合わせにより実現され得る。その種の変更は均等なものであるとみなされる。
【００５３】
上記の特定のアプローチは本発明の上記実施の形態と実質的に変わらないと認められる。したがって、特許請求の範囲は、本発明の真の精神および範疇に該当するすべての変形、変更、および改良ならびにそれらと略均等なものを内包すると解釈されるのが正しい。したがって、本明細書において詳細に記載されていないが、本発明の他の実施の形態であっても、特許請求の範囲に定義されている本発明の範疇内であると考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】プロセスモデルパラメータの内挿に基づいて動作する適応型フィードバック／フィードフォワードＰＩＤコントローラを示す機能ブロック図である。
【図１Ａ】前記適応型フィードバック／フィードフォワードＰＩＤコントローラ内で動作するモデルセットエレメントを示す機能ブロック図である。
【図１Ｂ】前記適応型フィードバック／フィードフォワードＰＩＤコントローラの１つの実施の形態を示すフローチャートである。
【図２】フィードバック／フィードフォワードループの両方を有する一次＋デッドタイムプロセスモデルを示す概念図である。
【図３】各々が３つの値のうちの１つを取り得る３つのパラメータＤＴ、Ｔｃ、およびゲインにより特徴付けられるモデルセットを示すとともにモデルスキャンを実行する推奨シーケンスを示す図である。
【符号の説明】
【００５５】
10  プロセス
10a  第１の入力部
10b  出力部
10c  第２の入力部
12  ＰＩＤコントローラ、フィードバックコントローラ
12a  入力部
12b  出力部
14  フィードフォワード（ＦＦＣ）コントローラ
14b  入力部
16  ＦＢＣ入力ノード
16d  入力部
18  ＦＢＣ出力ノード
18a  第１の入力部
18b  出力部
18c  入力部
20  プロセス入力ノード
20a  入力部
20c  入力部
22  プロセス出力ノード
22a  入力部
22b  第１の出力部
24  フィードフォワードコントローラ（ＦＦＣ）入力ノード
24b  第１の出力部
24c  第２の出力部
26  エラーノード
26a  第１の入力部
26b  入力部
26c  出力部
28  モデルセットコンポーネント
28a，28b  信号入力部
28c  出力部
28d  入力部
30  モデル評価器コンポーネント
30a  出力部
30b  出力部
32  パラメータインタポレータコンポーネント
32a  入力部
32b  出力部
32c  出力部
34  スーパーバイザコンポーネント
34a  入力部
34b，34c，34d  入力部
34e  第１の制御出力部
34f  第２の制御出力部
34g  第３の制御出力部
36  コントローラ更新器コンポーネント
36a  入力部
36b  第１の出力部、出力
36c  第２の出力部、出力
38  励起生成器コンポーネント
38a  出力部
【図１】
2004326781.tif 000012
【図１Ａ】
2004326781.tif 000013
【図１Ｂ】
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【図２】
2004326781.tif 000015
【図３】
2004326781.tif 000016
【外国語明細書】
2004326781000001.pdf