(57)【要約】【課題】  非線形性の強いプロセスに対して、PI制御器の制御パラメータを適応的に調整すること。【解決手段】  プロセス状態／外部入力推定手段４は、プロセス状態に関する非計測データを推定する。プロセス状態記録手段５は、手段２，３，４からのデータを時系列データとして保持する。プロセス定数供給手段６は、下水処理非線形プロセスモデル６１を利用してプロセスゲインＫ及びプロセス時定数Ｔを演算する。制御パラメータ決定手段７は、これに基づき制御パラメータである比例ゲインＫp及び積分時間ＴIを決定する。【選択図】図１
2005122542.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象プロセスの状態を変化させることができる少なくとも一つ以上のアクチュエータと、
対象プロセスのいくつかの状態を計測することができ、前記アクチュエータの操作量を決定するために用いられるプロセスセンサを含む、少なくとも一つ以上のプロセスセンサと、
対象プロセスへの外部入力とこれを計測する少なくとも一つ以上の外部入力センサと、
を有する任意のプロセスにおいて、
前記プロセスセンサと前記外部入力センサ、あるいは前記プロセスセンサを用いて、前記アクチュエータの操作量を決定する、少なくとも比例ゲインKpと積分時間TIを制御パラメータとして有するPI制御器又はPID制御器による制御を行うプロセス量制御手段と、
前記プロセスの、非計測の外部入力及びプロセス状態を推定するプロセス状態/外部入力推定手段と、
前記プロセス状態/外部入力推定手段によって推定されたプロセス状態及びプロセス外部入力と、前記プロセスセンサによって計測されたプロセス状態と、前記外部入力センサによって計測された外部入力とに基づいて、プロセスの現在の状態を記録しておくプロセス状態記録手段と、
前記プロセス状態記録手段から供給されるプロセス状態とプロセス外部入力とに基づいて、プロセスの挙動を模擬するプロセスモデルによってプロセスゲインKとプロセス時定数Tを前記プロセス状態記録手段に記録された状態に応じて供給するプロセス定数供給手段と、
少なくとも前記プロセス定数供給手段によって供給されるプロセスゲインKとプロセス時定数Tを用いて、前記PI制御器又はPID制御器の比例ゲインKpと積分時間TIを決定する制御パラメータ決定手段と、
を備えたことを特徴とする非線形プロセス制御装置。
【請求項２】
前記プロセス定数供給手段は、予め離散的に決めた複数のプロセス状態近傍においてプロセスモデルによってオフラインで予めシミュレーション実行することによって前記各プロセス状態近傍に対する複数のプロセス定数を保存しておき、次に、前記プロセス状態記録手段と対応づけることによって対応するプロセス定数を供給する、        
ことを特徴とする請求項１記載の非線形プロセス制御装置。
【請求項３】
前記プロセス定数供給手段から供給されたプロセス定数に基づいて前記制御パラメータ決定手段によって決定された制御パラメータから逆にこの制御パラメータによって、予め決められた安定余有を持つプロセスの安定性を保つことのできるプロセス定数及び対応するプロセス状態の範囲を計算するプロセスロバスト性判断手段をさらに備え、
前記プロセスロバスト性判断手段によってプロセスの安定性を保つことができるプロセス状態毎に前記プロセス定数供給手段からのプロセス定数の供給を切り換える、
ことを特徴とする請求項１記載の非線形プロセス制御装置。
【請求項４】
前記プロセス状態/外部入力推定手段は、前記プロセス状態が大きく変動する場合にはプロセスモデルを用いたオブザーバあるいは外乱オブザーバを適用することにより推定を行い、プロセス状態があまり変動しない場合には、物質収支などから代数操作を通して推定を行う、
ことを特徴とする請求項１記載の非線形プロセス制御装置。
【請求項５】
前記プロセス定数供給手段は、前記プロセスゲインを、前記非線形プロセスモデルの定常状態におけるモデルを用いて、現在のプロセス状態と目標とするプロセス状態の間の平均ゲインとして供給するか、あるいは現在のプロセス状態近傍でのプロセスゲインを供給する、
ことを特徴とする請求項１記載の非線形プロセス制御装置。
【請求項６】
前記プロセス定数供給手段は、前記プロセス時定数を、前記非線形プロセスモデルの現在のプロセス状態近傍でのヤコビアンを解析的に計算することによって求められる線形近似モデルの最も遅い極の逆数として供給するか、あるいはプロセスの操作量と被制御量と解析的に求めた被制御量の微分値とからプロセス時定数を計算して供給する、
ことを特徴とする請求項１記載の非線形プロセス制御装置。
【請求項７】
前記制御パラメータ決定手段は、制御パラメータの決定方式として、前記プロセス定数供給手段から供給されるプロセスゲインとプロセス時定数の値が解析的な関数である場合にも具体的な数値である場合にも、IMCチューニング法あるいは北森のチューニング法を用いる、
ことを特徴とする請求項１記載の非線形プロセス制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、下水処理プロセス、排水処理プロセス、浄水プロセス、化学プロセスなどのプロセス系の制御装置に関連し、特に非線形性の強いプロセスに対するPI(D)制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
上下水道の水量プロセス及び水質プロセスなど産業界におけるプロセスに対する制御方式として、PI(D)制御方式は３０年以上に亘って広く利用されてきた。PI(D)制御方式は、比例ゲイン、積分定数、(微分定数)と言う２つ(PIDの場合は３つ)のパラメータのみを調整することによってプロセスを制御するフィードバック制御方式の一つであり、(i)パラメータの持つ意味がわかりやすく比較的調整を行いやすいこと、(ii)制御理論では一定値制御のためには積分器を挿入する必要があることが知られており（「内部モデル原理」）、PI(D)制御はI制御としてこの積分器が必然的に挿入されるようになっているため、理論的にも利にかなっていること、などの利点を持った実用的な制御方式である。
【０００３】
その一方で、(1)主としてワンループコントローラとして構成されており、複数の制御目的と複数の操作量を持つ様な多入力多出力の多変数制御系として構成する場合には、様々な工夫を要する点、(2)目標値が与えられた場合にはその目標値を達成するように制御が働くが、そもそもどのような目標値を与えれば良いかが分からない点、（3）プロセスの非線形性が強い場合には、望ましい制御性能が得られない場合がある点、などに課題も残されている。
【０００４】
従来は、このような課題があるにも関わらず、利点の方を重要視して、PI(D)制御が長年用いられてきた。しかし、特に、近年の環境への負荷低減の要求や省エネルギーなどの要求は、徐々にこのような妥協を許さないものになってきており、複雑な性能（ 複数の要求＋これらの間のトレードオフ）達成や目標値への追従誤差低減等が厳しく求められるようになってきている。
【０００５】
このような問題に対処するため、本出願人は例えば特許文献１及び特許文献２に係る技術を開示し、また、特許文献３に係る技術を提案している。
【特許文献１】特開２００１−２４９７０５号公報（プロセスシミュレータ応用非線形制御装置およびその方法）
【特許文献２】特開２００２−３７３００２号公報（プロセスシミュレータ応用制御装置及び方法）
【特許文献３】特願２００２−３１２６７９号（プラントワイド最適プロセス制御装置）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１，２に係る発明は、前記の(1)〜(3)の課題の解決を目指したものであるが、実装の容易さの観点からいくつかの問題があった。一方、特許文献３に係る発明は、実際のプロセス制御系での実現の容易さを全面的に考慮し、主として前記の(1)及び(2)の課題の解決を目的としたものであり、プロセスの全体最適化を指向したものである。
【０００７】
この発明は、プロセスの制御系を上位系と下位系という階層構造に分け、上位系ではプロセス全体の最適化を行う様な最適目標値を計算し、下位系では主にPI制御器からなるワンループコントローラでプロセスが最適目標値に追従するようにプロセスを制御するものであった。そして、下位系のコントローラは通常のPI制御器で構成されるか、様々な動作点においてPI制御器の制御パラメータを切り換える通常のゲインスケジューリング制御器で構成されることが多い。
【０００８】
しかし、通常のPI制御器を用いる場合には、プロセスの非線形性が強いときには制御パラメータの調整が極めて困難になるという問題点があった。また、ゲインスケジューリング制御器を用いる場合には、予め複数の動作点でステップ応答試験やシステム同定試験などによってプロセス特性を求めておかなければならず、プロセスが操業中で試験を行うことができない場合に適用できないという問題点があった。
【０００９】
本発明はこのような問題点に鑑み、非線形性の強いプロセスに対して、PI制御器又はPID制御器の制御パラメータを適応的に調整する一つのシステマティックな方法を提供することを目的とする。すなわち、本発明は、近年上下水プロセスの様な分野においても、非線形のプロセスモデルの重要性が認識されてきていることに注目し、非線形プロセスモデルを利用したシステマティックなPI制御器又はPID制御器の制御パラメータ調整方法を開発することを目的としている。ここで、非線形プロセスモデルに対しては、実際のプロセスの現象を模擬できるプロセスモデル構築法や構築したモデルと実プロセスを適応させるためのプロセスモデルパラメータ同定方法、なども徐々に確立されており、プロセスから得られる限られたデータからもある程度プロセスの挙動の模擬を行うようになりつつある。本発明は、このように実用化可能になりつつある非線形プロセスモデルを従来の技術であるPI制御系又はPID制御系と有効に結びつけようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するための手段として、請求項１記載の発明は、対象プロセスの状態を変化させることができる少なくとも一つ以上のアクチュエータと、対象プロセスのいくつかの状態を計測することができ、前記アクチュエータの操作量を決定するために用いられるプロセスセンサを含む、少なくとも一つ以上のプロセスセンサと、対象プロセスへの外部入力とこれを計測する少なくとも一つ以上の外部入力センサと、を有する任意のプロセスにおいて、前記プロセスセンサと前記外部入力センサ、あるいは前記プロセスセンサを用いて、前記アクチュエータの操作量を決定する、少なくとも比例ゲインKpと積分時間TIを制御パラメータとして有するPI制御器又はPID制御器による制御を行うプロセス量制御手段と、前記プロセスの、非計測の外部入力及びプロセス状態を推定するプロセス状態/外部入力推定手段と、前記プロセス状態/外部入力推定手段によって推定されたプロセス状態及びプロセス外部入力と、前記プロセスセンサによって計測されたプロセス状態と、前記外部入力センサによって計測された外部入力とに基づいて、プロセスの現在の状態を記録しておくプロセス状態記録手段と、前記プロセス状態記録手段から供給されるプロセス状態とプロセス外部入力とに基づいて、プロセスの挙動を模擬するプロセスモデルによってプロセスゲインKとプロセス時定数Tを前記プロセス状態記録手段に記録された状態に応じて供給するプロセス定数供給手段と、少なくとも前記プロセス定数供給手段によって供給されるプロセスゲインKとプロセス時定数Tを用いて、前記PI制御器又はPID制御器の比例ゲインKpと積分時間TIを決定する制御パラメータ決定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明によれば、非線形性の強いプロセスであっても、従来プロセス制御でよく用いられてきたPI制御又はPID制御の制御パラメータを、非線形プロセスモデルを用いて、その時の状態に応じて適応的に変更できるため、広範囲の動作範囲においてプロセスの安定性やロバスト性を保つように制御を行うことができる。また、プロセスモデルを実際のプロセスに適応させるため(プロセス同定)に、いくつかの実データを利用する必要はあるが、多くの動作点においてステップ応答試験等を行う必要がなく、実プロセスから得られるデータが比較的少ない場合にも安定性とロバスト性を有するPI制御系又はPID制御系を実現できる。
【００１２】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記プロセス定数供給手段は、予め離散的に決めた複数のプロセス状態近傍においてプロセスモデルによってオフラインで予めシミュレーション実行することによって前記各プロセス状態近傍に対する複数のプロセス定数を保存しておき、次に、前記プロセス状態記録手段と対応づけることによって対応するプロセス定数を供給することを特徴とする。
【００１３】
本発明によれば、請求項１記載の発明の効果に加え、予めプロセス定数を表（テーブル）などで持たせておくことによって、通常のゲインスケジューリングと同じ様な演算速度で非線形プロセス制御装置を提供することができる。なお、通常のゲインスケジューリングとの大きな違いは、プロセス定数はプロセスから求めるのではなく、プロセスモデルから求められている点である。プロセスモデルをプロセスへ適合させるためのデータの量やそのための労力がプロセスから直接プロセス定数を決めるよりも少なくて済むため、プロセスモデルを介することによって実プロセスでの制御の実施を容易にすることができる。
【００１４】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記プロセス定数供給手段から供給されたプロセス定数に基づいて前記制御パラメータ決定手段によって決定された制御パラメータから逆にこの制御パラメータによって、予め決められた安定余有を持つプロセスの安定性を保つことのできるプロセス定数及び対応するプロセス状態の範囲を計算するプロセスロバスト性判断手段をさらに備え、前記プロセスロバスト性判断手段によってプロセスの安定性を保つことができるプロセス状態毎に前記プロセス定数供給手段からのプロセス定数の供給を切り換える、ことを特徴とする。
【００１５】
本発明によれば、予め決められた安定余有を持つようにプロセスを安定に制御することが可能になり、制御パラメータの切り換えを必要な場合には行い、不必要な場合には行わないという制御系の実現が可能になる。
【００１６】
請求項４記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記プロセス状態/外部入力推定手段として、プロセス状態が大きく変動する場合にはプロセスモデルを用いたオブザーバあるいは外乱オブザーバを適用することにより推定を行い、プロセス状態があまり変動しない場合には、物質収支などから代数操作を通して推定を行う、ことを特徴とする。
【００１７】
本発明によれば、プロセス状態が大きく変動する場合には、オブザーバ理論を用いて漸近的にプロセスの状態真値を推定することができ、プロセス状態の変動が大きくない場合には、単純な代数操作によって（あまり動いていない）プロセス状態の推定を行うことができ、プロセスの動きに応じて適切な状態推定機構を提供することができる。このことにより状態推定の信頼性を間接的に向上させることができ、ひいては適切な制御パラメータを供給することができる。
【００１８】
請求項５記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記プロセス定数供給手段は、前記プロセスゲインを、前記非線形プロセスモデルの定常状態におけるモデルを用いて、現在のプロセス状態と目標とするプロセス状態の間の平均ゲインを解析的に求めて供給するか、あるいは現在のプロセス状態近傍でのプロセスゲインを解析的に求めて供給すること、を特徴とする。
【００１９】
本発明によれば、プロセスゲインを非線形のプロセスモデルによるプロセスシミュレーションを行わずにプロセスモデルの定常状態モデルから解析的にプロセスゲインを供給することができ、不必要な計算を省き効率的なプロセスゲインの供給が可能になる。また、解析的に求めるため、数値ではなく計算式を直接制御パラメータ（PI制御の比例ゲイン）に組み込むことができ、結果として非線形補償PI制御系又はPID制御系を構築できる。
【００２０】
請求項６記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記プロセス定数供給手段は、前記プロセス時定数を、前記非線形プロセスモデルの現在のプロセス状態近傍でのヤコビアンを解析的に計算することによって求められる線形近似モデルの最も遅い極の逆数として供給するか、あるいはプロセスの操作量と被制御量と解析的に求めた被制御量の微分値とからプロセス時定数を計算して供給すること、を特徴とする。
【００２１】
本発明によれば、プロセス時定数を非線形のプロセスモデルによるプロセスシミュレーションを行わずにプロセスモデルから解析的にプロセス時定数を供給することができ、不必要な計算を省いたプロセス時定数の供給が可能になる。また、解析的に求めるため、数値ではなく計算式を直接制御パラメータ（PI制御又はPID制御の積分時間）に組み込むことができ、結果として非線形保証PI制御系又はPID制御系を構築できる。
【００２２】
請求項７記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記制御パラメータ決定手段は、制御パラメータの決定方式として、前記プロセス定数供給手段から供給されるプロセスゲインとプロセス時定数の値が解析的な関数である場合においても具体的な数値である場合においても、IMCチューニング法あるいは北森のチューニング法を代表とするシステマティックなチューニング法を用いること、を特徴とする。
【００２３】
本発明によれば、プロセス時定数とプロセスゲインの同定精度が高ければ、高いパフォーマンスとロバスト性を達成できることが知られているIMCチューニング法や北森のチューニング法などのシステマティックな方法を非線形性の強いプロセスへ容易に拡張することができる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、非線形性の強いプロセスに対して、PI制御器又はPID制御器の制御パラメータを適応的に調整することが可能になる。つまり、プロセスの非線形性が強い場合にも安定性、ロバスト性、制御性能を達成できる比較的構造の単純なプロセス制御装置を提供でき、結果的にプロセスの安定操業や省エネ操業が可能になる。
【００２５】
また、本発明を実施するための、実用上の制約が少なく、比較的容易に本発明を実プロセスで実施することができる。そして、プロセスの安定性やロバスト性や制御性能を定量的に見積もった制御が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
図１は、本発明の第１の実施形態に係る非線形プロセス制御装置の構成を示すブロック図である。なお、以下の実施形態では下水処理場の下水処理プロセスの曝気風量制御を行う場合を想定しているが、もちろん、本発明の制御は、このような曝気風量制御に限定されるものではない。また、本発明の制御対象であるプロセスも下水処理プロセスに限定されるわけではなく、化学プロセスなどの他のプロセスを広く含むものである。
【００２７】
図１において、下水処理プロセス１の計測データのうち外部入力計測データは外部入力計測データ収集部２により収集され、プロセス計測データはプロセス計測データ収集部３により収集されるようになっている。外部入力計測データ収集部２及びプロセス計測データ収集部３は、それぞれ収集した計測データをプロセス状態／外部入力推定手段４及びプロセス状態記録手段５に出力するようになっている。
【００２８】
プロセス状態／外部入力推定手段４は、下水処理簡易プロセスモデル４１を有しており、外部入力計測データ収集部２及びプロセス計測データ収集部３からの計測データと、この下水処理簡易プロセスモデル４１とを用いてプロセス状態に関する非計測データを推定するようになっている。
【００２９】
プロセス状態記録手段５は、外部入力計測データ収集部２、プロセス計測データ収集部３、及びプロセス状態／外部入力推定手段４からのデータを入力し、これらのデータを時系列順に整列して、過去の所定時点から現在時点までのプロセス状態を示す時系列データとして保持するようになっている。
【００３０】
プロセス定数供給手段６は、プロセスシミュレータとして機能する下水処理非線形プロセスモデル６１を有しており、プロセス状態／外部入力推定手段４、プロセス状態記録手段５、及び目標値供給手段９からの情報を入力して、プロセスゲインＫ、及びプロセス時定数Ｔを演算するようになっている。この下水処理非線形プロセスモデル６１としては、例えば、国際水環境学会（IWA）により規定されている活性汚泥モデルASM1〜ASM3がある。
【００３１】
制御パラメータ決定手段７は、プロセス定数供給手段６からのプロセスゲインＫ、及びプロセス時定数Ｔを用いて、プロセスの制御パラメータである比例ゲインKp、及び積分時間ＴIを演算するようになっている。
【００３２】
プロセス量制御手段８は、制御パラメータ決定手段７からの比例ゲインKp、及び積分時間ＴIを入力すると共に、プロセス状態／外部入力推定手段４からのデータ、及び目標値供給手段９からの目標値を入力し、下水処理プロセス１内の曝気風量を制御するようになっている。なお、この目標値供給手段９の目標値の決め方は特に限定されるものではないが、一例として、本出願人が既に出願済みの特願２００２−３１２６７９号（特許文献３）に記載された手法がある。
【００３３】
図２は、図１における下水処理プロセス１の詳細な構成を示す説明図である。この図に示すように、下水処理プロセス１は、最初沈殿地１０１、生物反応槽１０２、最終沈殿地１０３を有している。
【００３４】
図示を省略している沈砂池で大きなゴミ、小石、砂等が除去された下水は最初沈殿地１０１に送られるが、流入下水センサ１２１は、このときの流入下水のCOD（化学的酸素要求量）、BODt(生物化学的酸素要求量)、TN（全窒素濃度）、TP（全リン濃度）などの複数の水質要素と水量とを計測し、その計測データを外部入力計測データ収集部２へ送出するようになっている。
【００３５】
最初沈殿地１０１では、流入した下水に含まれる浮遊物や細かいゴミなどが沈殿され、これらは余剰汚泥として余剰汚泥引き抜きポンプ１１１により底部から引き抜かれ、余剰汚泥処理プロセスに送られるようになっている。そして、浮遊物や細かいゴミなどが除去された汚水は生物反応槽１０２に送られるようになっている。
【００３６】
生物反応槽１０２では、最初沈殿地１０１から送られてきた汚水に対して好気性微生物を多く含んだ活性汚泥を加え、これを撹拌機１１６で撹拌しながらブロワ１１２により空気を散気管１１５から吹き込むようになっている。この間に活性汚泥中の微生物は、汚水中の汚物を食べて繁殖し増殖することになる。
【００３７】
そして、この生物反応槽１０２には、ＤＯセンサ１２２、ＮＨ4−Ｎセンサ１２３、ＰＨ4センサ１２４、及びＭＬＳＳセンサ１２５が設けられており、それぞれが計測した生物反応槽１０２における溶存酸素濃度、アンモニア濃度、pH濃度、MLSS濃度についての計測データがプロセス計測データ収集部３へ送出されるようになっている。
【００３８】
生物反応槽１０２で処理された水は最終沈殿地１０３へ送られるが、この最終沈殿地１０３内をゆっくり流れる間に活性汚泥が沈み、きれいな上澄み液が排出されるようになっている。この上澄み液が最終沈殿地１０３を出た後、塩素混和池（図示せず）を通って河川等に放流されるようになっている。
【００３９】
また、最終沈殿地１０３の底部に沈んだ活性汚泥は余剰汚泥引き抜きポンプ１１４により引き抜かれ、更に返送汚泥ポンプ１１３により生物反応槽１０２の口元に返送される。そして、余剰汚泥引き抜きポンプ１１４により引き抜かれた活性汚泥の一部は余剰汚泥として余剰汚泥処理プロセスに送られるようになっている。
【００４０】
この最終沈殿地１０３には、ＣＯＤセンサ１２６、及びＴＮセンサ１２７が設けられており、それぞれが計測した最終沈殿地１０３におけるＣＯＤ濃度、及び全窒素濃度についての計測データがプロセス計測データ収集部３へ送出されるようになっている。
【００４１】
図１のプロセス量制御手段８は、このような構成を有する下水処理プロセス１内のブロワ１１２に対する曝気量制御、及びその他の機器に対するプロセス量の制御を行っている。
【００４２】
次に、上記のように構成される第１の実施形態の作用を具体的に説明する。まず、流入下水センサ１２１では、下水処理場に流入する流入量Qin(t)と、下水水質としてのCOD（に換算可能なもの。例えばUV），TN，TPなどの水質を連続的あるいは所定の周期で計測している。同時に、BODも所定の周期で（例えば手分析によって）計測している。
【００４３】
同様に、DOセンサ１２２、及びNH4-Nセンサ１２３は、それぞれ溶存酸素濃度（DO）及びアンモニア濃度（NH4濃度）を連続的あるいは所定の周期で計測している。
【００４４】
外部入力計測データ収集部２は、下水流入センサ１２１によって連続的あるいは所定の周期で計測されたデータを予め定めた所定の周期で収集し保持する。同様に、プロセス計測データ収集部３は、DOセンサ１２２及びNH4-Nセンサ１２３によって連続的あるいは所定の周期で計測されたデータを、予め定めた所定の周期で収集し保持する。また、プロセス計測データ収集部３は、 余剰汚泥引き抜きポンプ１１１による最初沈澱池１０１の余剰汚泥引き抜き量と、 生物反応槽１０２に酸素を供給するブロワ１１２の曝気風量と、 返送汚泥ポンプ１１３による返送汚泥量と、 余剰汚泥引きぬきポンプ１１４による最終沈澱池１０３の余剰汚泥引き抜き量と、を予め定めた所定の周期で収集し保持する。
【００４５】
次いで、プロセス状態／外部入力推定手段４では、非計測の水質項目を、計測した水質項目から推定する。この際、下水プロセス１の状態があまり大きく変化しない場合には、下水処理簡易プロセスモデルとして簡単なモデルと手分析とを使って非計測水質の推定を行えばよい。
【００４６】
例えば、外部入力である流入下水水質の非計測水質を、計測データであるTCODin(Total Chemical Oxygen Demand of Inflow)、TN、及びTPに基づき以下のように推定することができる。
【００４７】
すなわち、下水処理非線形プロセスモデル６１の計算に必要な変数を、Sf（易分解性有機物）、Sa(溶解性有機酸)、Xs（難分解性有機物）、Si（不活性溶解性有機物）、Xi（不活性非溶解性有機物）、Xh（従属栄養性微生物）、Xaut（独立栄養性微生物）、Xpao（リン蓄積性有機物）、Xpha（ポリヒドロキシアルカノエート）、Xpp（ポリリン酸）、Snh4（アンモニア）、Sno3（硝酸）、Spo4（リン酸）、So2（溶存酸素）、Salk（アルカリ度）、Sn2（窒素ガス）とする。
【００４８】
まず、水質の構成要素を、
TCODin ≒Sa+Sf+Xs+Si+Xi+Xh+Xaut+Xpao    ……    （１）
TN ≒Snh4 + Sno3                        ……    （２）
TP ≒Spo4                               ……    （３）
と近似する。これより、直ちにSpo4 ≒TP は確定する。
【００４９】
次に、ほとんど流入水に含まれていないと経験的に知られている物質、及び反応槽１０２内に十分あるため、流入をそれほど考慮する必要ない物質を0と近似する。すなわち、
Xaut ≒0                                ……    （４）
Xpao ≒0                                ……    （５）
Xpha ≒0                                ……    （６）
Xpp ≒0                                 ……    （７）
Xh ≒0                                  ……    （８）
Sno3 ≒0                                ……    （９）
So2 ≒0                                 ……    （１０）
Sn2  =  0                               ……    （１１）
これによって、これらの水質濃度は確定する。また、この近似により、以下の水質は確定する。
Snh4≒TN                                ……    （１２）
【００５０】
次に、プロセス計測データ収集部３から供給されたDO濃度と曝気風量計測データとを調査し、この曝気風量に比較してDO濃度が著しく高くない場合には（著しく高いか否かは、予め曝気風量と酸素移動効率と平均的なDO消費量（酸素消費速度）とを調査しておくことによってある程度わかる。）、アルカリ度は十分にあると仮定してSalk≒5とする。もし、DO濃度が著しく高い場合には、アルカリ度を別途手分析などで調査する必要があり、これによって決定する。あるいは、プロセス計測データ収集部３から供給されたpH濃度を調査し、pHとアルカリ度との相関関係を予め調べておくことによって、アルカリ度を決定する。このようにして、アルカリ度Salkは確定する。
【００５１】
次に、未だ決定されていない物質は、TCODinに含まれる Sa，Sf，Xs，Si，Xiであるが、これについては別途決定するための方策を考えなければならない。まず、これらの水質の中で、Siは不活性易分解性有機物であるから、生物学的に処理されなかった有機物量である。プロセス計測データ収集部３から供給された放流水のCODすなわちTCODef(Total Chemical Oxygen Demand of Effluent)は、生物反応槽１０２でほとんど生物分解可能な有機物が処理されたと仮定すると、TCODef≒Siとなる（時間変動を考慮しない場合）。従って、例えば以下のようにしてSiを確定する。
Si≒αTCODef、   α :=09〜1             ……    （１３）
【００５２】
次に、TCODを、例えば通常0．1μmのフィルタを用いてろ過することによって、溶解性のSCODと浮遊性のXCODとに分解する。さらに、BODtの時系列データからBODの収束値BODinfを例えば、オランダのSTOWAが提案する方法に従って、以下のように求める。
【数１】
2005122542.tif 000003
【００５３】
ここで、パラメータkは、BODtの時系列データを関数(1−exp(−k・ t))BOD∞infで近似することによって、例えば最小2乗法によって推定することができる。さらに、このBODinfから生物分解可能な有機物総量BCODを以下のように求める。
【数２】
2005122542.tif 000004
【００５４】
ここで、βはBCODの中でBODinfによって補足できない有機物の割合を表し、β=0〜0．1程度の補正ファクタである。
【００５５】
以上のようにして、SCOD、XCOD、BCODを求めると、まだ決定されていない水質とこれらの水質の間の関係式は、次のようになる。
SCOD ≒Sf+Sa+Si                         ……    （１６）
XCOD≒Xs+Xi                             ……    （１７）
BCOD ≒Sf+Sa+Xs                         ……    （１８）
【００５６】
この関係式より、まだ確定されていない水質は次のように求められる。
Sf+Sa≒SCOD−Si = SCOD−TCODef          ……    （１９）
Xs ≒BCOD−Sf−Sa = BCOD−SCOD +TCODef  ……    （２０）
Xi ≒XCOD −Xs = XCOD−BCOD +SCOD−TCODef
=  TCODin−TCODef−BOCOD   ……    （２１）
【００５７】
ここで、まだ確定されない水質は、SfとSaの2つを分離することであるが、これは今までの情報からだけでは分離することができない。そのためには、Saを液体クロマトグラフィなどで分析して決めるか、あるいは、易分解性有機物の中における有機酸系の有機物量の割合γ < 1を予め保持しておき、以下のように分離する。
Sa ≒γ・ (SCOD−TCODef)                     ……    （２２）
Sf ≒(1−γ)・ (SCOD−TCODef)                ……    （２３）
【００５８】
以上によって、全ての流入水質の要素の推定は終了する。以上をまとめると、以下のようになる。
計測水質：
(1) 全窒素濃度TN（流入）
(2) 全リン濃度TP（流入）
(3) 溶解性COD濃度SCOD（流入）
(4) 浮遊性COD濃度XCOD (流入)
(5) 総COD濃度TCODef（放流）
(6) BODt(流入)
(7) pH（生物反応槽）
(7') DOと曝気風量（生物反応槽）
パラメータ：
(1) 放流COD（TCODef）中のSi含有率α、 (0．9〜1)
(2) BCODに対するBODinfの減少ファクタ β、 (0〜0．1)
(3) 易分解性有機物中の有機酸系有機物割合 γ、  (0〜1)
(4) BODtの近似曲線パラメータk:最小2乗法で推定
変換：
【数３】
2005122542.tif 000005
流入水質推定値：
So2 ≒0                                ……    （２５）
Sf ≒(1−γ) ・ (SCOD−TCODef)          ……    （２６）
Sa ≒γ・ (SCOD−TCODef)                ……    （２７）
Snh4≒TN                               ……    （２８）
Sno3 ≒0                               ……    （２９）
Spo4 ≒TP                              ……    （３０）
Sn2  =  0                              ……    （３１）
Salk ≒5（仮定）                       ……    （３２）
Si≒αTCODef                           ……    （３３）
Xs ≒BCOD−SCOD +TCODef                ……    （３４）
Xi ≒TCODin−TCODef−BOCOD             ……    （３５）
Xaut≒0                                ……    （３６）
Xpao≒0                                ……    （３７）
Xpha ≒0                               ……    （３８）
Xpp≒0                                 ……    （３９）
Xh ≒0                                 ……    （４０）
【００５９】
このようにして、外部入力である流入下水水質が求まったら、次には、下水処理簡易プロセスモデル４１を用いて、これをシミュレーションすることによって、生物反応槽１０２内の非計測水質についても推定を行う。
【００６０】
一方、流入水質の変動がある程度存在するような場合には、もう少し複雑な方法を採用してプロセス状態を推定することもできる。この場合には、例えば特開２００３−２２５６５０号公報（「水処理プロセスハイブリッド水質計測装置及びこれを有する水処理システム」）に開示されているような外乱オブザーバを構成することによって推定することができる。
【数４】
2005122542.tif 000006
【００６１】
次に、プロセス状態記録手段５では、外部入力計測データ収集部２で収集した流入量Qin(t)と、下水水質としてのCOD、TN（全窒素）などのデータ、及びプロセス計測データ収集部３で収集したDOデータ及びNH4-Nデータと、前述したプロセス状態／外部入力推定手段４で推定したプロセス状態を示すデータを、過去の所定時点から現在時点までの時系列データとして整列して保持しておく。
【００６２】
プロセス定数供給手段６は、前述したように、下水処理非線形プロセスモデル６１を用いて、下水処理プロセスの計算時点の状態と、目標値供給手段９で与えられた目標値の情報との入力に基づきプロセスゲイン及びプロセス時定数を計算する。例えば、活性汚泥モデルASM1〜ASM3を用いてプロセスゲインＫ及びプロセス時定数Ｔを計算する。
【００６３】
下水処理プロセス１の下水処理非線形プロセスモデル（プロセスシミュレータ）を形式的に書くと
dx/dt＝ｆ（ｘ，ｕ，θ，ｄ）            ……    （４５）
ここで、xは反応槽内の水質要素、上述したアンモニアSnh4、硝酸Sno3、リン酸Spo4、CODなどの要素、を表すベクトル、uは、曝気量、返送量などの操作量を表すベクトル、dは流入下水の水質要素や流入下水量などの外乱を表すベクトル、θは、最大比増殖速度、半飽和定数、加水分解定数、死滅定数、などの各種パラメータを表すベクトルである。fは、ASM1〜ASM3などの水質反応と、物理的な混合と、酸素の供給などを表す関数である。
【００６４】
(４５)式は、具体的には、次式の様な生物反応槽モデルと沈澱池モデルを連結させた形で表現される。
【数５】
2005122542.tif 000007
2005122542.tif 000008
【００６５】
ここで、ｓsd(t)[g/m3]∈Rs+は、沈澱池の溶解性の水質要素を表すベクトル、ｓ は溶解性水質要素の数を表す。 ｘbsd(t)[g/m3]∈Rn-s+ は、沈澱池の沈澱部の浮遊性の水質要素を表すベクトルであり、ｘusd(t)[g/m3]∈Rn-s+は沈澱池の上澄部の浮遊性の水質要素を表すベクトルである。αは1より小さい定数である。 Qwsdout(t)、 Qrsdout(t) 、及びQesdout(t) は、各々、余剰汚泥引き抜き流量、返送量、及び放流量を表す。
【００６６】
これらの生物反応槽モデルと沈澱池モデルを下水処理プロセス１のプロセス構成に従って適切に連結することによって、(４５)式が得られる。
【００６７】
このように構成された下水処理非線形プロセスモデル６１、すなわち、(４５)式に、プロセス状態記録手段５に記録された外部入力である流入水質推定値を入力する((４５)式のd)。そして、目標値供給手段９で与えられた目標値を与えて、曝気風量制御についてのステップ応答を計算し、得られたステップ応答波形からプロセスゲイン及びプロセス時定数を読みとるようにする。
【００６８】
図３は、このようなプロセスゲイン及びプロセス時定数の求め方についての説明図であり、（ａ）はステップ応答データを取り出すためのプロセス定数供給手段６内の仮想的な構成を示すブロック図、（ｂ）は曝気風量についてのステップ応答波形図、（ｃ）はアンモニア濃度についてのステップ応答波形図である。
【００６９】
図３（ａ）において、曝気装置モデル６２及び下水処理非線形プロセスモデル６１によりプロセスシミュレータが構成されており、このプロセスシミュレータに仮想ＰＩ制御器６３が付加されている。減算器６４は、目標値供給手段９からのアンモニア濃度の目標値と、仮想ＰＩ制御器６３からのアンモニア濃度の演算値との差を曝気装置モデル６２に出力するようになっている。また、風量最終値計算手段６５は、仮想ＰＩ制御器６３の制御開始時点及び終了時点における曝気風量を計算し、この曝気風量のステップ入力信号を、プロセスシミュレータを構成する曝気装置モデル６２に再度入力させるようになっている。そして、ステップ応答データ取り出し手段６６は、プロセスシミュレータを構成する下水処理非線形プロセスモデル６１からステップ応答データを取り出し、プロセスゲイン及びプロセス時定数を求めるようになっている。
【００７０】
次に、上記の図３（ａ）の動作を説明する。まず、減算器６４の一方の入力端子に目標値供給手段９からのアンモニア濃度の目標値が入力されると共に、減算器６４の他方の入力端子には仮想ＰＩ制御器６３からのアンモニア濃度の演算値が入力され、減算器６４は、これらの入力の差を曝気装置モデル６２に出力する。曝気装置モデル６２は、これに基づく曝気風量を出力し、下水処理非線形プロセスモデル６１はこの曝気風量に基づくアンモニア濃度を出力する。なお、このとき仮想ＰＩ制御器６３は実際のプロセスに対して制御を行うわけではないため、その制御パラメータの値は適当に設定しておけばよい。
【００７１】
このとき、風量最終値計算手段６５は、曝気装置モデル６２の出力信号を入力しており、仮想ＰＩ制御器６３の制御開始時点及び終了時点における曝気風量の値を記憶する。このとき得られるの曝気風量についてのステップ応答波形図が図３（ｂ）である。すなわち、ステップ入力前の風量が現在風量であり、ステップ入力後の風量がアンモニア濃度を目標値に到達させるために必要な曝気風量である。
【００７２】
この後、仮想ＰＩ制御器６３がプロセスシミュレータから取り外され、風量最終値計算手段６５は、記憶していた図３（ｂ）のステップ応答波形図が得られるような目標値を曝気装置モデル６２に入力させる。そして、ステップ応答データ取り出し手段６６は、このとき下水処理非線形プロセスモデル６１からの出力より、図３（ｃ）に示すようなアンモニア濃度についてのステップ応答波形を得る。この応答波形において、目標値の６３％に達するまでの時間がプロセス時定数であり、アンモニア濃度の目標値を操作量で割ったものがプロセスゲインである。このようにして、プロセス定数供給手段６はプロセスゲインＫnow及びプロセス時定数Ｔnowの供給を行うことができる。
【００７３】
ところで、上記のようなプロセスゲイン及びプロセス時定数の供給では、数値を与えることはできるが数式を与えることはできず、また、シミュレーションを繰り返し実行しなければならないため、非効率であるとする考え方もあり得る。そこで、プロセスモデル(４５)式を直接用いてプロセス定数を供給することも可能である。
【００７４】
まず、プロセスゲインKnowについては、例えば次のようにして求めることができる。すなわち、(４５)式より、ある定常状態では変化がないので、
０＝ｆ（ｘ，ｕ，θ，ｄ）    ……    （５５）
となる。ここで、プロセス状態記録手段５に保持された現在のプロセス外乱である下水流入水質と操作量に対して、例えば所定の期間の平均をとるなどして、現在の平均下水流入水質dnowと現在の平均操作量unowを求める。そして、これを代入すると現在の入力に対する定常的なプロセス状態xnowを求めることができる。また、例えば被制御量をアンモニア濃度Snh4であるとすると、これはxの要素であるから、Snownh4が求められる。次に、アンモニア濃度の目標値をSrefnh4とし、(i)プロセス外乱である下水流入水質は変化せず、(ii)アンモニア濃度制御のための操作量である曝気風量以外の操作量は現在の状態のまま動かしつづける、ことを仮定する。すると、(５５)式にSrefnh4と、dnowと、dnowの中の曝気風量以外の操作量の値を代入することにより、Srefnh4を達成するための必要な曝気風量QrefBを求めることができる。この手順に従って、プロセスゲインKnowは、（５６）式で求められる。このようにして、現在の状態から目標値に到達するまでの平均的なプロセスゲインを計算することができる。
【数６】
2005122542.tif 000009
【００７５】
つまり、アンモニア濃度の溶存酸素濃度に対する変化率と溶存酸素濃度の曝気風量に対する変化率を計算し、これをかけ合わせる（微分の連鎖律）。この際、dSnh4／dSo2もdSo2／dQBもxとuとdの関数になるため、これに現在のプロセス状態xnow，unow，dnowを代入することによって、現在のプロセス状態近傍でのプロセスゲインを求めることができる。
【００７６】
以上がプロセス定数供給手段６が行うプロセスゲインの計算方法である。このような方法は、前述のプロセスシミュレーションを繰り返し行って求める方法と比較して効率もよく、また、プロセスゲインがプロセス状態の関数として計算されるため、この関数を直接後述の制御パラメータ決定法に反映させることができるというメリットも持つ。
【００７７】
同様にプロセス時定数に関しては、例えば次のように求めることができる。まず、プロセス時定数は、ステップ応答の値が最終値の６３％に到達するまでの時間として定義されている。これは、もしプロセスが一次遅れ系の線形システムである場合には、プロセスの極の逆数に等しいことが知られている。プロセスが一次遅れ系ではない線形システムである場合は、プロセスの応答速度は通常最も遅い極（小さい極）に支配されると考えられるので、この最も遅い極の逆数を近似的にプロセスの時定数と見なしても良い。また、線形システムの極は、適当な前提の下で、線形のプロセスモデル（線形状態方程式）の自律項の係数行列（通常A行列と呼ばれる）の固有値と一致することが知られている。
【００７８】
以上のことを前提にして、次のような方法を採用することができる。まずはじめに、(４５）式の右辺をプロセス状態に対してヤコビアンをとる。すなわち、
【数７】
2005122542.tif 000010
とする。ここで、xnow、 unow、 dnowなどは、前述の方法と同様の方法で求めておくことができる。このようにすると、現在のプロセス状態近傍における応答速度の情報（時定数を含む）を含むA行列が求められる。そこで、この行列の固有値を次の式を解いて計算する。
det(λI−A now) ＝０                          ……    （５９）
【００７９】
ここで、detは行列式を意味し、この式を満たすλがAnowの固有値である。この固有値は一般には複素数になるが、下水処理プロセスは振動せずまた発散もしない安定系なので、これは負の実数になるはずである。そこで、この中で絶対値が最も小さいものをλrepとする。そして、現在のプロセス状態近傍におけるプロセス時定数Tnowを次の（６２）式のようにして決める。これによって、プロセスの時定数の近似値を解析的に求めることができる。
Ｔnow＝−１／λrep                        ……    （６０）
【００８０】
あるいは更に、もう一つの方法として、プロセス時定数の定義に従って逆算する方法もある。プロセス時定数は一次遅れ系に対して次の（６３）式を満たすTと定義されている。
Ｔ{dy(t)/dt}＝−ｙ(t)＋Ｋu(t)               ……    （６１）
【００８１】
ここで、プロセスの出力をyとしプロセスの入力をuとしている。この式よりプロセス時定数は、次式で与えられる。
Ｔ＝（Ｋu−ｙ）／（dy/dt）                  ……    （６２）
【００８２】
ここで、Kはプロセスゲインである。従って、プロセス時定数は、もし入力uと出力yと出力の微分値dy/dtがわかるならば、(６２)式から直接簡単に求められる。そこで、いま曝気風量QBを入力とし、アンモニア濃度Snh4を出力とすれば、アンモニア濃度の微分値は下水処理非線形プロセスモデル６１において、例えば次のように表される。
【数８】
2005122542.tif 000011
【００８３】
ここで、Vは生物反応槽１０２の容積であり、Q(t)はこの反応槽への流入量である。この式は、少し簡略化した場合の式であるが、例えばASM2などのもう少し詳細なモデルでも原理は同じである。そこで、この式を用いると、プロセス時定数Ｔは、次のように求められる。
【数９】
2005122542.tif 000012
【００８４】
ここで、この式の中のアンモニア濃度などに現在のプロセス状態を代入すれば、現在のプロセス状態近傍での時定数を近似できる。また、目標値付近と現在のプロセス状態付近の平均を取れば、目標値までの平均の時定数の近似計算をしていることになる。いずれにしても、この方法によってプロセス時定数の近似値を解析的に求めることができた。
【００８５】
次に、制御パラメータ決定手段７では、プロセス定数供給手段６によって供給されたプロセスゲイン及びプロセス時定数を用いて、プロセスの制御パラメータである比例ゲインKp及び積分時間TIを計算する。これには、従来良く知られている様々なチューニング方法を用いることができる。例えば、内部モデル制御（IMC）によるIMCチューニング方法や北森教授が開発した部分的モデルマッチングに基づく方法（ここでは北森法と呼ぶ）は、プロセス定数（プロセスゲイン、プロセス時定数など）の同定精度が高い場合には、非常に良い制御性能を発輝することが知られている。そこで、これらの方法を用いればよい。
【００８６】
表１は、北森法及びIMC法のチューニング方法による制御パラメータ決定式を示す図表であり、表２は、表１におけるＰＩ制御パラメータα2，α3の値を、参照モデルと呼ばれるモデルの選択方法毎にまとめた図表である（出典：須田他「PID制御、システム制御情報ライブラリー」朝倉書店）。なお、表１において、Lはむだ時間を表すが、下水処理非線形プロセスモデル６１からはむだ時間は算出されないので、L=0である。但し、実際の処理プロセスではむだ時間が存在することはしばしばあるので、そのような場合には、別途むだ時間を測定しておいて決定すればよい。
【表１】
2005122542.tif 000013
【００８７】
以上のような方法を用いて、制御パラメータを決定することができる。ここで、表1の式自身は、既に開発されているパラメータ決定法であるが、ここで注意すべきことは、比例ゲインKpや積分時間TIを求める際に用いるプロセスゲインKやプロセス時定数Tが変化することである。そのため、この制御方式は結果的にゲインスケジューリングになっている。但し、このゲインスケジューリングはあくまでもプロセスモデルを用いて行われており、予めプロセス特性（ステップ応答など）の同定実験を特別に必要としていない点に特徴がある。
【００８８】
実際の下水処理プロセスでプロセス同定実験を行うことは極めて非現実的な場合が多いので、この方法はこの様に同定実験を行いにくい場合に有効であると考えられる。さらに、プロセスゲインKやプロセス時定数Tを既述した方法に従って解析的に求められる場合には、結果的に良く調整されたPI型の非線形コントローラになっている。
【００８９】
プロセス量制御手段８は、制御パラメータ決定手段７が上記のように決定した比例ゲインKp及び積分時間TIを受け取ると共に、目標値供給手段９から何らかの方法（例えば、特願２００２−３１２６７９で提案されている目標値決定法）で決定した目標値を受け取りる。そして、通常の以下のようなPI制御方式に基づき曝気風量を演算し、この演算した曝気風量となるようにブロワ１１２の制御を行う。なお、この実施形態ではPI制御に基づく曝気風量制御につき説明したが、本発明はPID制御に基づく曝気風量制御にも適用可能である。
【数１０】
2005122542.tif 000014
【００９０】
以上、本発明の第１の実施形態の一連の動作を説明してきたが、この実施形態によれば次のような効果を得ることができる。
【００９１】
すなわち、まず、プロセスの非線形性が強い場合であっても、通常のPI制御器又はPID制御器を用いてプロセスの安定性、ロバスト性、制御性能を失わずに制御を行うことができる。
【００９２】
また、通常のゲインスケジューリング方法と異なり、プロセスモデルを調整するための比較的少量のプロセスデータのみを用いて実施することができるので、プロセスに撹乱を与えるようなプロセス同定を極力避けることができる。そのため、実際のプロセスで比較的容易に実施することができる。
【００９３】
図４は、本発明の第２の実施形態に係る非線形プロセス制御装置の構成を示すブロック図である。図４が図１と異なる点は、プロセス定数供給手段６が下水処理非線形プロセスモデル６１の他に、制御モード判断手段６７、及びプロセス定数保持手段６８を有している点である。なお、下水処理非線形プロセスモデル６１からの矢印は、そのデータ送出がオフラインで行われることを示している。
【００９４】
次に、この第２の実施形態における作用を説明する。但し、プロセス定数供給手段６以外の構成要素の作用は第１の実施形態とほぼ同様であるため、以下においてはプロセス定数供給手段６のみの作用につき図５のフローチャート及び図６の図表を参照しつつ説明することとする。
【００９５】
まず、プロセス状態記録手段５は、記録された過去の所定時点から現在時点までのプロセス状態に対して例えば平均操作などの処理を行い、例えば、下水流入量Q、下水流入全窒素濃度TN(Nと略記)、下水流入COD濃度CODin(Cと略記)、有機酸(酢酸)系有機物Sa、有機酸系有機物を除いた易分解性有機物Sf、溶存酸素濃度So2（あるいはDO）、アルカリ度Saなどのデータを制御モード判断手段６７に引き渡す。制御モード判断手段６７は、引き渡されたデータに対して適当な前処理、例えば、アルカリ度からpHを推定するなどの処理を行った後、制御モードについての判断を行う。
【００９６】
この際のロジックを図５のフローチャート用いて説明する。なお、図５の各ステップにおける変数記号の後に付された添字u及びlはそれぞれ上限値及び下限値を表す記号である。また、図５のフローチャートでは理解を容易にするために簡単なロジックを用いて説明しているが、本発明はこのような簡単なロジックに限定されるわけではない。
【００９７】
制御モード判断手段６７は、予め各プロセス状態を表す変数について上限値及び下限値を設定しておき、これら上限値及び下限値との比較結果に対応する複数の制御モードを用意しておく。
【００９８】
例えば、まず現在のプロセス状態のデータのうち流量Ｑを上限値Ｑuと比較して（ステップ１）、もし上限値Ｑuよりも流量Ｑが多い場合には雨天と判断し、雨天モードとして予め設定した制御モードＭ1とする（ステップ２）。
【００９９】
一方、ステップ１で流量Ｑが上限値Ｑuを上回らない場合には晴天であると判断し、次に流入全窒素濃度Nを上限値Ｎuと比較する（ステップ３）。流入全窒素濃度Nが上限値Nuを上回る場合には、窒素負荷が多い窒素過負荷モードとして予め設定した制御モードＭ2とする（ステップ４）。
【０１００】
ステップ３で流入全窒素濃度Nが上限値Nuを上回らない場合には下限値Nlと比較し（ステップ５）、下限値Nlを下回る場合には窒素低負荷モードとして制御モードＭ3とする（ステップ６）。
【０１０１】
ステップ５で流入全窒素濃度Nが下限値を下回らない場合すなわち上下限値間の範囲内にに入っている場合には、窒素負荷に関しては通常負荷であると判断し、次に有機物負荷の判断に入る（ステップ７）。有機物負荷は流入下水のCOD（Cと略す）を判断することにし、窒素負荷と同様の判断動作を行う。すなわち、有機物負荷Ｃが上限値Ｃuを上回る場合は有機物過負荷モードとして制御モードＭ4とし（ステップ８）、上限値Ｃuを上回らない場合は下限値Ｃlと比較し（ステップ９）、下限値Ｃlを下回る場合には有機物低負荷モードとして制御モードＭ5とする（ステップ１０）。
【０１０２】
ステップ９で有機物負荷Ｃが下限値を下回らない場合すなわち上下限値間の範囲内にに入っている場合には、有機物負荷に関しては通常負荷であると判断し、次に溶存酸素濃度ＤＯの状態についての判断に入る（ステップ１１）。溶存酸素濃度ＤＯが上限値ＤＯuを上回る場合は不必要に曝気風量が供給されていることになるので、過曝気モードとして制御モードＭ6とする（ステップ１２）。
【０１０３】
ステップ１１で溶存酸素濃度ＤＯが上限値ＤＯuを上回らない場合は、プロセス状態のアルカリ度から現在のpH値を推定し、このpH値を下限値pHlと比較する（ステップ１３）。そして、pH値が下限値pHlを下回る場合には硝化阻害が起こり得る硝化阻害モードとして制御モードＭ7とする（ステップ１４）。
【０１０４】
ステップ１３でpH値が下限値pHlを下回らない場合すなわち正常範囲内であると判断できる場合には、有機物の中の例えば酢酸などの有機酸系有機物Saとそれ以外の有機物Sfとの間の存在割合を確認する（ステップ１５）。有機酸系有機物Saがそれ以外の有機物Sfよりもずっと少ない場合には、リン除去を行うことが難しいので、リン除去困難モードとしての制御モードＭ8とする（ステップ１６）。ステップ１５の判断が「ＮＯ」の場合には、逆に、有機酸系有機物Saがそれ以外の有機物Sfよりもずっと多いかどうかを判断し（ステップ１７）、多い場合には、リン除去が原理的に可能なので、リン除去可能モードとして制御モードＭ9とする（ステップ１８）。
【０１０５】
そして、ステップ１７の判断結果が「ＮＯ」の場合、すなわち、どの制御モードにも入らなかった場合には、通常モードとして制御モードＭ10とする（ステップ１９）。以上の手法により、制御モード判断手段６７は、プロセス状態記録手段５からの現在のプロセス状態を示すデータに基づき制御モードの決定を行う。
【０１０６】
ここで、この第２の実施形態においても図３で説明したような下水処理非線形プロセスモデル６１によるステップ応答試験をオフライン上で予め行い、各制御モード毎の典型的なプロセス定数を演算し保持するようになっている。図６は、このような各制御モード毎のプロセス定数の値が記載された図表であり、プロセス定数保持手段６８はこの図６の図表の内容を保持している。
【０１０７】
また、この図表には、ある制御モードで併用すべき他の制御が有る場合にはその制御も記載されている。例えば、プロセス状態が「雨天時」の場合に実行される制御モードＭ1の場合、曝気風量制御のみではアンモニア濃度を目標値に到達させるのが困難であるため流量制御を併用する必要があることが備考欄に記載されており、あるいは、プロセス状態が「硝化阻害」の場合に実行される制御モードＭ7の場合にはpH制御を併用する必要があることが記載されている。
【０１０８】
そして、制御モード判断手段６７がプロセス状態記録手段５からのデータに基づき制御モードを判断し決定したら、プロセス定数保持手段６８は図６の図表を参照してその制御モードに係るプロセスゲインＫ及びプロセス時定数Ｔの値を制御パラメータ決定手段７に出力する。この場合、もし制御モードがＭ1又はＭ7であれば、備考欄に記載されたメッセージも出力する。
【０１０９】
上述した本発明の第２の実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加えて次のような効果を得ることができる。すなわち、まず第一に、下水処理非線形プロセスモデル６１を用いて予めプロセス定数をオフライン上で計算しておくため、オンライン上での計算を比較的高速に行うことができる。したがって、プロセスが複雑な場合であっても実用的な制御を行うことができる。第二に、予め複数の制御モードを設けておくことによって、現在対象としている制御方式だけではプロセスを適切に制御できない場合でも、他の制御方式と併用して適切な制御の実行を確保することができる。そのため、ワンループの制御とマルチプルループの制御を適切に使い分けることができる。
【０１１０】
図７は、本発明の第３の実施形態に係る非線形プロセス制御装置の構成を示すブロック図である。図７が図１と異なる点は、プロセスロバスト性判断手段１０が追加されており、更にプロセス定数供給手段６が下水処理非線形プロセスモデル６１の他に、プロセス状態判断手段６９を有している点である。
【０１１１】
プロセス定数供給手段６では、現在のプロセスの状態に応じて対応するプロセス定数であるプロセスゲインK及びプロセス時定数Tを供給するのであるが、これらの定数をどのようなタイミングで更新していけばよいかは明らかではない。第２の実施形態で述べたように、複数の制御モードを持たせることは一つの手法であるが、他の手法としてプロセスのロバスト性に着目した手法も考えられる。第３の実施形態ではこのようなロバスト性に着目した手法を採用している。
【０１１２】
まず、最初にプロセス定数供給手段６から、プロセスゲインK及びプロセス時定数Tが制御パラメータ決定手段７に供給される。制御パラメータ決定手段７では、第１の実施形態で説明したように、制御パラメータKp及び積分時間TIを計算する。この場合、どのようなチューニング法を用いてもよいが、チューニングは通常、プロセス定数供給手段６から供給されるプロセスゲインK及びプロセス時定数Tを含む次のプロセス近似モデルG(s)(伝達関数)に対して計算される。
【数１１】
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【０１１３】
第１の実施形態において既述したIMC法や北森法などのチューニング方法は、(６６)式に対して設計されたものである。従って、図８の上側に示すように、(６６)式のモデルに対してPI制御器を構成していることになっている。これは、図８の下側に示したブロック図と等価であることが簡単な計算からわかる。
【０１１４】
図８のブロック内の比例ゲインKp，積分時間TI，プロセスゲインK，プロセス時定数T，むだ時間Lなどの値は、プロセス定数供給手段６や制御パラメータ決定手段７から供給された値で計算されており、当然プロセスが安定かつ良い応答を持つようになっている。しかし、Kp及びTIは設計パラメータであるが、K，T，Lはプロセスモデルから推定したプロセス定数であり、もちろんこれは本当の下水処理プロセス１の応答と完全に一致するものではない。このような場合、決定したKp及びTIで制御できなくなるような、推定した定数のずれを見積もる問題は、制御理論ではロバスト安定化問題として良く知られている。
【０１１５】
図８に示したようなプロセスの場合、ある固定のKp及びTIに対して、プロセスゲインKは大きい方がプロセスは不安定化し易く、プロセス時定数Tは小さい方が不安定化し易く、むだ時間Lは長い方が不安定化しやすいことが、理論的にも、また工学的な感覚からもわかる。そのため、プロセスを不安定化するような限界パラメータセット(Kmax、Tmin、Lmax)が存在する。ここで、maxはプロセスを不安定化する最大限界値を示し、minはプロセスを不安定化する最小限界値を示す。
【０１１６】
そこで、プロセスロバスト性判断手段１０では、制御パラメータ決定手段７から、決定された制御パラメータKp及びTIを受け取り、この制御パラメータでプロセスを安定化することのできる限界(Kmax，Tmin，Lmax)を計算する。これらの値の組み合わせは、シミュレーションによっても示すことができるが、近年、このようなプロセスに対する安定限界を計算する体系だった手法が開発されている。そこでは、エルミート・ビーラー定理という定理を用いて限界値を計算している。従って、このような方法を用いれば、(Kmax，Tmin，Lmax)を計算できる。そして、ある程度の安定余有を持たせるためにここで計算された値から、予め設定した量だけ小さな（maxの場合）又は大きな(minの場合)パラメータの組み合わせを限界パラメータ値として設定する。これを(Klim，Tlim，Llim)とする。
【０１１７】
プロセスロバスト性判断手段１０は、上記のような限界パラメータ値(Klim，Tlim，Llim)をプロセス状態判断手段６９に出力する。プロセス状態判断手段６９では、この限界パラメータ値(Klim，Tlim，Llim)を受け取ると共に、プロセス状態記録手段５から所定の周期で供給される現在のプロセス状態の値(Know，Tnow，Lnow)を取り込む。そして、(Know，Tnow，Lnow)と(Klim，Tlim，Llim)とを比較し、いずれか１つのパラメータがこの限界値を超えた場合には、下水処理非線形プロセスモデル６１に対して、プロセスパラメータの再計算を依頼し、その結果を制御パラメータ決定手段７に供給する。これ以降の動作は、既述した場合と同様であるため説明を省略する。以上がロバスト性判断に基づくプロセス定数供給手段６の作用である。
【０１１８】
この第３の実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加えて、次のような効果を得ることができる。すなわち、PI制御器の制御パラメータをプロセスのロバスト性という制御上重要な概念に基づいて決定することができ、したがって、初めに指定した安定余有の範囲で常にプロセスの安定性（及びロバスト性）を保つことのできる非線形PI制御器を提供できる。
【０１１９】
次に、本発明の第４の実施形態につき説明する。第４の実施形態の構成図は、第１の実施形態と同様であるが、目標値供給手段９が供給する目標値が一定値ではなく、階段状に変化する目標軌道となっている点が第１の実施形態と異なる。図９は、この階段状に変化する目標値についての説明図であり、初期目標値Ｒef1と最終目標値ＲefNとの間に複数の中間目標値Ｒef2〜ＲefN-1が設定されている。
【０１２０】
この実施形態では、プロセス定数供給手段６でプロセスゲインやプロセス時定数を供給する場合、目標値とプロセス状態との間の誤差を取った平均ゲインを供給するのではなく、最終目標値に至る途中の目標軌道での中間値とプロセス状態との間の誤差を取ることにより木目細かなプロセス定数の供給を行っている。
【０１２１】
プロセスゲインKnowの供給を例に取り、これをプログラム的に書くと次のように表すことができる。プロセス時定数についても同様である。
【数１２】
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【０１２２】
第４の実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加えて、次のような効果を得ることができる。すなわち、目標値と現在のプロセス状態の値とが大きく異なるような場合に、PI制御器の制御パラメータの切換をよりこまめに行うことによって、非線形性がより強いプロセスに対しても木目細かく対応することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２３】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る非線形プロセス制御装置の構成を示すブロック図。
【図２】図１における下水処理プロセス１の詳細な構成を示すブロック図。
【図３】図１における下水処理非線形プロセスモデル６１を用いたプロセスゲイン及びプロセス時定数の求め方についての説明図であり、（ａ）はステップ応答データを取り出すためのプロセス定数供給手段６内の仮想的な構成を示すブロック図、（ｂ）は曝気風量についてのステップ応答波形図、（ｃ）はアンモニア濃度についてのステップ応答波形図。
【図４】本発明の第２の実施形態に係る非線形プロセス制御装置の構成を示すブロック図。
【図５】図４における制御モード判断手段６７の作用を説明するためのフローチャート。
【図６】図４におけるプロセス定数保持手段６８が保持する図表についての説明図。
【図７】本発明の第３の実施形態に係る非線形プロセス制御装置の構成を示すブロック図。
【図８】図７におけるプロセスロバスト性判断手段１０の作用を説明するためのブロック図。
【図９】本発明の第４の実施形態における目標値供給手段９が供給する目標値についての説明図。
【符号の説明】
【０１２４】
１  下水処理プロセス
１０１  最初沈殿地
１０２  生物反応槽
１０３  最終沈殿地
１１１  最初沈殿地の余剰汚泥引き抜きポンプ
１１２  ブロワ
１１３  返送汚泥ポンプ
１１４  最終沈殿地の余剰汚泥引き抜きポンプ
１２１  流入下水センサ
１２２  ＤＯセンサ
１２３  ＮＨ4−Ｎセンサ
１２４  ＰＨ4センサ
１２５  ＭＬＳＳセンサ
１２６  ＣＯＤセンサ
１２７  ＴＮセンサ
２  外部入力計測データ収集部
３  プロセス計測データ収集部
４  プロセス状態／外部入力推定手段
５  プロセス状態記録手段
６  プロセス定数供給手段
６１  下水処理非線形プロセスモデル
６２  曝気装置モデル
６３  仮想ＰＩ制御器
６４  減算器
６５  風量最終値計算手段
６６  ステップ応答データ取り出し手段
６７  制御モード判断手段
６８  プロセス定数保持手段
６９  プロセス状態判断手段
７  制御パラメータ決定手段
８  プロセス量制御手段
９  目標値供給手段
１０  プロセスロバスト性判断手段
【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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