【手続補正書】
【提出日】令和1年6月14日(2019.6.14)
【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】
システムのモデル予測制御（ＭＰＣ）の方法であって、
ロケーションのマップにおいて有意であると識別されたロケーションにおいてのみ近似的な係数行列のエントリーをオンラインで求めるステップであって、前記エントリーは、前記ＭＰＣの正確な係数行列を近似するように求められ、前記ロケーションのマップは、前記近似的な係数行列内のエントリーの各ロケーションを有意であるかまたは有意でないと識別する、エントリーをオンラインで求めるステップと、
前記近似的な係数行列を用いて、エントリーをオンラインでプリコンディショナー行列の少なくとも一部分をオンラインで求めるステップであって、前記プリコンディショナー行列は、スパースであり、ブロック対角行列と異なるとともにブロック三角対角行列と異なる、プリコンディショナー行列を求めるステップと、
前記プリコンディショナー行列を有する反復方法を用いて、前記正確な係数行列を有する前記ＭＰＣの行列方程式を解くことによってオンラインで解ベクトルを求めるステップと、
前記解ベクトルを用いて前記システムをリアルタイムで制御する制御信号をオンラインで生成するステップと、
生成した前記制御信号をシステムに送信するステップと
を含み、該方法のステップは、少なくとも１つのプロセッサによって実行される、方法。
【請求項２】
前記有意なロケーションのマップをオフラインで求めるステップであって、該ロケーションのマップを、前記プロセッサに作動接続されたメモリに記憶する、マップをオフラインで求めるステップをさらに含み、
有意でないとしてマッピングされたロケーションは、前記プリコンディショナー行列内の前記ロケーションにおける前記近似的な係数行列のエントリーを無効にすることが、前記プリコンディショナー行列を有する前記反復方法の収束速度を所定の第１の閾値よりも大きく維持するか否かを調べることによる解析的導出および数値シミュレーションのうちの一方またはそれらの組み合わせによって求められる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記有意なロケーションのマップをオフラインで求めるステップであって、該ロケーションのマップを、前記プロセッサに作動接続されたメモリに記憶する、マップをオフラインで求めるステップをさらに含み、
前記有意なロケーションは、前記近似的な係数行列の絶対値エントリーによる最も大きなもののロケーションとして求められ、前記ロケーションのマップによって有意であると識別された非ゼロのエントリーの数は、前記近似的な係数行列のエントリーの総数の所定の割合および前記近似的な係数行列の前記有意なエントリーの絶対値未満の境界を定める所定の第２の閾値のうちの一方またはそれらの組み合わせによって求められる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記プリコンディショナー行列は、ブロック行列として求められ、各ブロックは、ブロック対角行列と低ランク行列との和として求められ、前記ブロックの前記ロケーションおよびサイズは、オフラインで求められる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
近似的な係数関数および正確な係数関数を求めるステップであって、ベクトルに適用される前記近似的な係数関数は、前記正確な係数関数を前記ベクトルに適用した結果を近似するものであり、前記ベクトルに適用される前記近似的な係数関数は、前記近似的な係数行列と前記ベクトルとの積を返し、前記ベクトルに適用される前記正確な係数関数は、前記正確な係数行列と前記ベクトルとの積を返す、近似的な係数関数および正確な係数関数を求めるステップと、
前記近似的な係数関数および前記正確な係数関数のうちの一方またはそれらの組み合わせを用いて、前記近似的な係数行列の前記エントリーをオンラインで更新するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記正確な係数行列を求める算術の精度よりも低い精度を有する算術を用いて、前記近似的な係数行列を求めるステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記正確な係数行列内のエントリーの少なくとも１つのブロックの近似的な削除を用いて前記近似的な係数行列を求めるステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記システムのモデルを用いて前記正確な係数行列を求めるステップと、
前記システムの前記モデルを近似するステップと、
前記システムの前記近似的なモデルを用いて前記近似的な係数行列を求めるステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記近似的な係数行列は、前記制御の異なる時間ステップについて求められた前記正確な係数行列である、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記解くことは、メイン制御ルーチンの間にコントローラープロセッサによって実行され、前記方法は、
少なくとも１つの追加のプロセッサを用いて前記メイン制御ルーチンと並列に、前記近似的な係数行列、前記プリコンディショナー行列、および前記プリコンディショナー行列の因数分解のうちの１つまたはそれらの組み合わせを求めるステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記ＭＰＣは、前進差分ニュートン−クリロフ前処理付き反復方法によって前記ＭＰＣの必要な最適性条件を近似的に解く継続ＭＰＣである、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記プリコンディショナー行列を求めるステップは、
前記近似的な係数行列の行および列を並べ替えて、前記プリコンディショナー行列を生成することを含み、前記並べ替えのパターンは、前記プリコンディショナー行列の因数分解のメモリ使用量およびコストを最小にする前記行および前記列の順序付けを行うようにオフラインで求められる、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
因数分解方法を用いて前記プリコンディショナー行列をオンラインで因数分解するステップをさらに含み、前記因数分解は、
上下因数分解、下対角下転置因数分解、シュ−ル因数分解、コレスキー因数分解、直交上側因数分解、および反三角因数分解、極分解、固有値分解および特異値分解、並びにそれらのブロックバージョンのうちの１つまたはそれらの組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記反復方法は、
前処理付き定常方法、前処理付きクリロフ部分空間方法、前処理付き最小残差方法、前処理付き一般化最小残差方法、前処理付き勾配方法、前処理付きチェビシェフ方法、および前処理付きネステロフ方法のうちの１つまたはそれらの組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記プリコンディショナー行列を求めるステップは、
前記プリコンディショナー行列を対称正定値行列として求めることを含み、前記反復方法は前処理付き最小残差方法である、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記反復方法の収束の速度を求めるステップと、
前記収束の速度が閾値未満である場合、前記プリコンディショナー行列を更新するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
プリコンディショナー関数を用いて前記反復方法を求めるステップをさらに含み、ベクトルに適用される前記プリコンディショナー関数は、前記プリコンディショナー行列の逆行列と前記ベクトルとの積を近似するものである、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
現在の時間ステップの前記反復方法の実行の間に前記プリコンディショナー行列を少なくとも部分的に更新するステップをさらに含み、前記反復方法は、前記プリコンディショナー行列が可変のプリコンディショナー行列であるように、前記プリコンディショナー行列の更新と同期して再開されるかまたは柔軟な反復方法である、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記解ベクトルを求めるステップは、
前記制御の以前の時間ステップから前記反復方法の反復を再開することなく、前記制御の現在の時間ステップにおいて、前記反復方法における前記行列方程式を更新することを含み、前記反復方法は、前記行列方程式が可変の行列方程式であるように柔軟な反復方法である、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
各時間ステップにおいて生成された制御信号に従ってシステムを制御するモデル予測コントローラーであって、
前記システムのモデルと、近似的な係数行列および正確な係数行列と、前記近似的な係数行列内のエントリーの各ロケーションを有意であると識別するロケーションのマップとを記憶するメモリと、
プリコンディショナー行列を求める少なくとも１つのプロセッサであって、前記プリコンディショナー行列は、ブロック三角対角行列ではなく、該プロセッサは、前記ロケーションのマップにおいて有意であると識別されたロケーションにおいてのみ前記近似的な係数行列のエントリーを求め、該プロセッサは、前記プリコンディショナー行列の因数分解を有する反復方法を用いて前記正確な係数行列を有する行列方程式を解いて、前記正確な係数行列を有する連立方程式の解ベクトルを生成する、少なくとも１つのプロセッサと、
前記解ベクトルを用いて前記システムを制御する前記制御信号を生成し、生成した前記制御信号をシステムに送信するコントローラーと
を備える、モデル予測コントローラー。