(57)【要約】本発明は、少なくとも１つの独立して制御される操作変量および操作変量に応答する少なくとも１つの制御量を有する処理装置のコンピュータによって実施される制御方法である。この制御方法は、少なくとも２つのモデルのセットを用いることによって各操作変量のそれぞれの関数として各制御量に大きさで予想変化量を定義するローバスト多変量コントローラを使用する。モデルセットは動的応答慣性特性を有する。２つのモデルは基準モデル（動的マトリクス制御において定義される従来のモデル）から得る。複数モデルのセットは更に、リアルタイム使用時にモデルおよびゲインの適応を可能にする。
2004503000.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの独立して制御される操作変量および前記操作変量に応答する少なくとも１つの制御量を有する処理装置の動作を制御するコンピュータによって実施されるシステムであって、
動的応答慣性特性を有するモデルセットであり、各操作変量のそれぞれの関数として各制御量に大きさで予想変化量を定義する少なくとも２つのモデルのセットと、
前記モデルセットから定義された変化を実施して前記処理装置において前記操作変量を変更する手段とを特徴とするシステム。
【請求項２】
リアルタイム使用時に前記モデルを適応させる手段を更に特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記制御において分岐応答反応を判断する手段を更に特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
少なくとも１つの独立して制御される操作変量、および少なくとも１つの前記操作変量に応答し更に前記操作変量の独立して発生するプロセス外乱に応答する少なくとも１つの制御量を有する処理装置の動作を制御するコンピュータによって実施されるシステムであって、
各制御量の大きさを測定する手段と、
各操作変量における操作変量外乱インスタンスのそれぞれの関数として各制御量に対し大きさで予想変化量を定義する少なくとも２つのモデルのセットと、
操作変量の変更を達成する際に前記モデルのセットから１つの前記制御量のすべての前記操作変量との相互作用における予測モデリング誤差値を決定する手段と、
前記制御量の大きさおよび前記予測モデリング誤差値から予測プロセス外乱値を決定する手段と、
前記予測モデリング誤差値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化の第１部を定義する手段と、
前記予測プロセス外乱値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化の第２部を定義する手段と、
前記第１および第２の所望の変化部を実施して前記操作変量を変更する手段とを特徴とするシステム。
【請求項５】
前記モデルセットは動的応答慣性特性を含み、前記システムは前記動的応答慣性特性が前記モデルセットにおいて達成されるように慣性特性値を獲得する手段を更に特徴とする、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
リアルタイム使用時に前記モデルセットを適応させる手段を更に特徴とする、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記制御において分岐応答反応を判断する手段を更に特徴とする、請求項４に記載のシステム。
【請求項８】
少なくとも１つの独立して制御される操作変量、および前記少なくとも１つの独立して操作される変量に応答する少なくとも１つの制御量を有する装置の動作を制御するコンピュータによって実施されるシステムであって、
時間に依存した関数における連続的離散時間間隔のセットを定義する手段と、
各制御量において応答を促す外乱インスタンスであり、予め定義された大きさの操作変量外乱インスタンスを各独立して制御される操作変量に導入する手段と、
各制御量の大きさを測定する手段と、
コントローラと、
各応答に関して、時間軸上の前記連続的離散時間間隔のセットで前記制御量の大きさの少なくとも１つの時間に依存した関数の特性を定義する手段であり、前記関数特性はゼロ時間時間軸属性と、最大時間時間軸属性と、不感時間時間軸属性と、応答ゲイン属性と、傾斜レート属性と、定常状態時間軸属性と、前記不感時間時間軸属性の時間軸位置と前記定常状態時間軸属性の時間軸位置との間に配置される曲線部と、前記不感時間時間軸属性の時間軸位置と前記最大時間時間軸属性の時間軸位置との間に配置される傾斜部と、前記定常状態属性の時間軸位置と前記最大時間時間軸属性の時間軸位置との間に配置されるホマロイダル（ｈｏｍａｌｏｉｄａｌ）部とを有し、１つの前記応答の各離散時間間隔は同じ時間分を有し、前記ホマロイダル部は積分制御量応答にゼロ値を有し、前記傾斜部は非積分制御量応答にゼロ値を有し、１つの前記応答の各関数特性は同一の値のゼロ時間時間軸属性と、応答ゲイン属性と、傾斜レート属性と、最大時間時間軸属性とを有する手段と、
前記外乱インスタンスを導入した後、前記制御量の大きさにおける影響された変化の測定をすることから応答に関する第１の前記時間に依存した関数特性を獲得し、前記第１の関数特性は第１の前記不感時間時間軸属性と、第１の前記定常状態時間軸属性と、第１の前記曲線部と、第１の前記ホマロイダル部と、その関数微分が前記最大時間時間軸属性での前記傾斜レート属性に等しい第１の前記傾斜部とを有する手段と、
前記第１の時間に依存した関数特性を前記コントローラに反転する手段と、
前記第１の時間に依存した関数特性から第２の前記時間に依存した関数特性を得る手段であり、第２の関数特性は前記第１の不感時間属性からの第１の予め定義された逓減オフセットにおける第２の不感時間属性と、前記第１の定常状態属性からの第２の予め定義された逓減オフセットにおける第２の定常状態属性と、前記第１の曲線部からの第１の予め定義された関数オフセットにおける第２の曲線部と、前記第１のホマロイダル部の外挿における第２のホマロイダル部と、前記第１の傾斜部の外挿における第２の傾斜部とを有する手段と、
前記第１の時間に依存した関数特性から第３の前記時間に依存した関数特性を得る手段であり、前記第３の関数特性は前記第１の不感時間属性からの第１の予め定義された付加オフセットにおける第３の不感時間属性と、前記第１の定常状態属性からの第２の予め定義された付加オフセットにおける第３の定常状態属性と、前記第１の曲線部からの第２の予め定義された関数オフセットにおける第３の曲線部と、前記第１のホマロイダル部の切り捨てにおける第３のホマロイダル部と、前記第２の傾斜部の切り捨てにおける第３の傾斜部とを有する手段と、
前記第２の時間に依存した関数特性、前記第３の時間に依存した関数特性、少なくとも１つの制御量の大きさ、および前記コントローラからリアルタイムで操作変量の値における所望の変化を決定する手段と、
前記所望の変化を実施して前記操作変量を変更する手段とを特徴とするシステム。
【請求項９】
リアルタイムで操作変量の値における所望の変化を決定する前記手段は、前記所望の変化を、前記第１の時間に依存した関数特性、前記第２の時間に依存した関数特性、前記第３の時間に依存した関数特性、少なくとも１つの制御量の大きさ、および前記コントローラから決定する、請求項８に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
【請求項１０】
前記第１、第２、および第３の時間に依存した関数特性は、モデルセットにおける３つのモデルを定義し、前記モデルセットは前記第１と第２の時間に依存した関数特性との間の第１の動的応答慣性特性と前記第１と第３の時間に依存した関数特性との間の第２の動的応答慣性特性とを含み、前記システムは前記モデルセットにおいて前記第１および第２の動的応答慣性特性がそれぞれ達成されるように第１慣性特性値および第２の慣性特性値を獲得する手段を更に特徴とする、請求項９に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
【請求項１１】
リアルタイム使用時に前記モデルセットを適応させる手段を更に特徴とする、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
少なくとも１つの独立して制御される操作変量、および少なくとも１つの前記操作変量に応答し更に前記操作変量の独立して発生するプロセス外乱に応答する少なくとも１つの制御量を有する処理装置の動作を制御するコンピュータによって実施されるシステムであって、
各制御量の大きさを測定する手段と、
各操作変量における操作変量外乱インスタンスのそれぞれの関数として各制御量に大きさで予想変化量を定義するモデルと、
前記モデルから、操作変量の変更を達成する際に１つの前記制御量のすべての前記操作変量との相互作用における誤差値を決定する手段と、
前記誤差値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化を定義する手段と、
前記所望の変化を実施して前記操作変量を変更する手段と、
前記制御において分岐応答反応を判断する手段とを特徴とするシステム。
【請求項１３】
前記分岐応答反応に対抗する手段を更に特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
【請求項１４】
少なくとも１つの独立して制御される操作変量および前記操作変量に応答する少なくとも１つの制御量を有する処理装置のコンピュータによって実施される制御方法であって、
動的応答慣性特性を有するモデルセットであり、少なくとも２つのモデルのセットから各操作変量のそれぞれの関数として各制御量に大きさで予想変化量を定義するステップと、
前記モデルセットから定義された変化を実施して前記処理装置において前記操作変量を変更するステップとを特徴とする方法。
【請求項１５】
リアルタイム使用時に前記モデルを適応させるステップを更に特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記制御において分岐応答反応を判断するステップを更に特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
少なくとも１つの独立して制御される操作変量、および少なくとも１つの前記操作変量に応答し更に前記操作変量の独立して発生するプロセス外乱に応答する少なくとも１つの制御量を有する処理装置のコンピュータによって実施される制御方法であって、
各制御量の大きさを測定するステップと、
少なくとも２つのモデルのセットから各操作変量における操作変量外乱インスタンスのそれぞれの関数として各制御量に対し大きさで予想変化量を定義するステップと、
前記モデルのセットから、操作変量の変更を達成する際に１つの前記制御量のすべての前記操作変量との相互作用における予測モデリング誤差値を決定するステップと、
前記制御量の大きさおよび前記予測モデリング誤差値から予測プロセス外乱値を決定するステップと、
前記予測モデリング誤差値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化の第１部を定義するステップと、
前記予測プロセス外乱値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化の第２部を定義するステップと、
前記第１および第２の所望の変化部を実施して前記操作変量を変更するステップとを特徴とする方法。
【請求項１８】
前記モデルセットは動的応答慣性特性を含み、前記モデルは、前記モデルセットにおいて前記動的応答慣性特性が達成されるように慣性特性値を獲得するステップを更に特徴とする、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
リアルタイム使用時に前記モデルセットを適応させるステップを更に特徴とする、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記制御において分岐応答反応を判断するステップを更に特徴とする、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
少なくとも１つの独立して制御される操作変量および少なくとも１つの前記独立して制御される操作変量応答する少なくとも１つの制御量を有する装置のコンピュータによって実施される制御方法であって、
時間に依存した関数における連続的離散時間間隔のセットを定義するステップと、
各制御量において反応を促す外乱インスタンスであり、予め定義された大きさの操作変量外乱インスタンスを各独立して制御される操作変量に導入するステップと、
各制御量の大きさを測定するステップと、
コントローラを提供するステップと、
各応答に関して、時間軸上の前記連続的離散時間間隔のセットで前記制御量の大きさの少なくとも１つの時間に依存した関数の特性を定義するステップであり、前記関数特性はゼロ時間時間軸属性と、最大時間時間軸属性と、不感時間時間軸属性と、応答ゲイン属性と、傾斜レート属性と、定常状態時間軸属性と、前記不感時間時間軸属性の時間軸位置と前記定常状態時間軸属性の時間軸位置との間に配置される曲線部と、前記不感時間時間軸属性の時間軸位置と前記最大時間時間軸属性の時間軸位置との間に配置される傾斜部と、前記定常状態属性の時間軸位置と前記最大時間時間軸属性の時間軸位置との間に配置されるホマロイダル部とを有し、１つの前記応答の各離散時間間隔は同じ時間分を有し、前記ホマロイダル部は積分制御量応答にゼロ値を有し、前記傾斜部は非積分制御量応答にゼロ値を有し、１つの前記応答の各関数特性は同一の値のゼロ時間時間軸属性と、応答ゲイン属性と、傾斜レート属性と、最大時間時間軸属性とを有するステップと、
前記外乱インスタンスを導入した後、前記制御量の大きさにおける影響された変化の測定をすることから応答に関する第１の前記時間に依存した関数特性を獲得するステップであり、前記第１の関数特性は第１の前記不感時間時間軸属性と、第１の前記定常状態時間軸属性と、第１の前記曲線部と、第１の前記ホマロイダル部と、その関数微分が前記最大時間時間軸属性での前記傾斜レート属性に等しい第１の前記傾斜部とを有するステップと、
前記第１の時間に依存した関数特性を前記コントローラに反転するステップと、
前記第１の時間に依存した関数特性から第２の前記時間に依存した関数特性を得るステップであり、前記第２の関数特性は前記第１の不感時間属性からの第１の予め定義された逓減オフセットにおける第２の不感時間属性と、前記第１の定常状態属性からの第２の予め定義された逓減オフセットにおける第２の定常状態属性と、前記第１の曲線部からの第１の予め定義された関数オフセットにおける第２の曲線部と、前記第１のホマロイダル部の外挿における第２のホマロイダル部と、前記第１の傾斜部の外挿における第２の傾斜部とを有するステップと、
前記第１の時間に依存した関数特性から第３の前記時間に依存した関数特性を得るステップであり、前記第３の関数特性は前記第１の不感時間属性からの第１の予め定義された付加オフセットにおける第３の不感時間属性と、前記第１の定常状態属性からの第２の予め定義された付加オフセットにおける第３の定常状態属性と、前記第１の曲線部からの第２の予め定義された関数オフセットにおける第３の曲線部と、前記第１のホマロイダル部の切り捨てにおける第３のホマロイダル部と、前記第１の傾斜部の切り捨てにおける第３の傾斜部とを有するステップと、
前記第２の時間に依存した関数特性、前記第３の時間に依存した関数特性、少なくとも１つの制御量の大きさ、および前記コントローラからリアルタイムで操作変量の値における所望の変化を決定するステップと、
前記所望の変化を実施して前記操作変量を変更するステップとを特徴とする方法。
【請求項２２】
リアルタイムで操作変量の値における所望の変化を決定する前記ステップは前記所望の変化を前記第１の時間に依存した関数特性、前記第２の時間に依存した関数特性、前記第３の時間に依存した関数特性、少なくとも１つの制御量の大きさ、および前記コントローラから決定する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記第１、第２、および第３の時間に依存した関数特性は、モデルセットにおける３つのモデルを定義し、前記モデルセットは前記第１と第２の時間に依存した関数特性との間の第１の動的応答慣性特性と前記第１と第３の時間に依存した関数特性との間の第２の動的応答慣性特性とを含み、前記方法は前記モデルセットにおいて前記第１および第２の動的応答慣性特性がそれぞれ達成されるように第１慣性特性値および第２の慣性特性値を獲得するステップを更に特徴とする、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
リアルタイム使用時に前記モデルセットを適応させるステップを更に特徴とする、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
少なくとも１つの独立して制御される操作変量、および少なくとも１つの前記操作変量に応答し更に前記操作変量の独立して発生するプロセス外乱に応答する少なくとも１つの独立して制御される操作変量を有する処理装置のコンピュータによって実施される制御方法であって、
各制御量の大きさを測定するステップと、
各操作変量における操作変量外乱インスタンスのそれぞれの関数として各制御量に大きさで予想変化量を定義するモデルと、
前記モデルから、操作変量の変更を達成する際に１つの前記制御量のすべての前記操作変量との相互作用における誤差値を決定するステップと、
前記誤差値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化を定義するステップと、
前記所望の変化を実施して前記操作変量を変更するステップと、
前記制御において分岐応答反応を判断するステップとを特徴とする方法。
【請求項２６】
前記分岐応答反応に対抗するステップを更に特徴とする、請求項２５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（技術分野）
この発明は、化学薬品製造工場等の装置において実施されるプロセスあるいは一連のプロセスに関してフィードフォワード関係のマトリクスによって適応制御を行うコンピュータによって実施される方法およびコンピュータを利用した装置に関する。
【０００２】
（背景技術）
製造システムの最適な稼動は、収益性、生産性、環境影響および高い製品品質に有益性をもたらす上で重要である。複雑な制御方法に解決をもたらした低価格のコンピュータの高まる能力によって最適な稼動が促進され、数年前では経済的に検討され得なかった技術が取り入れられている。動的マトリクス制御は、制御におけるコンピュータ使用の比較的初期の段階で可能となった技術の一つであったが、これは、出力あるいは制御量が既知の制御設定および現在データに関連して変動することが予測される方法に基づくフィードフォワード制御の一形態である。多くの場合、フィードフォワード方法は、プロセス外乱が実際に制御量を変化させた後に制御装置が動作するまで待機するフィードバック方法に比べて優れている。当然、理想的なコントローラであれば、最適な稼動を達成するためにフィードフォワードおよびフィードバックの両方の動作を充分な能力でもって提供する。
【０００３】
１９８２年９月１４日にＤａｖｉｄ　Ｍ．Ｐｒｅｔｔ、Ｂｒｉａｎ　Ｌ．ＲａｍａｋｅｒおよびＣｈａｒｌｅｓ　Ｒ．Ｃｕｔｌｅｒに対して発行された動的マトリクス制御方法（ＤＹＮＡＭＩＣ　ＭＡＴＲＩＸ　ＣＯＮＴＲＯＬ　ＭＥＴＨＯＤ）の米国特許第４、３４９、８６９号には、動的マトリクス制御が解説されている。動的マトリクス制御は、特定の時間での決定に関する未来のコントローラ反応の制限、被制御システムにおける条件すべての受け入れ、多重の影響における複雑化、および外乱に関する非線形的影響に関する諸制御問題を解決することに役立ってきた。
【０００４】
しかし、その従来の形態においては、動的マトリクス制御（ＤＭＣ）は、過渡状態の間の、あるいはモデルの定義およびチューニングに使用される流量スループットからの異なる拒絶あるいは偏りの際のプロセス安定性に対処しなければならないという課題もある。あらゆる動作状況においてもＤＭＣの使用時での安定性が必要とされていることは本発明の開発の原動力であり、これによって、格段に従来のＤＭＣ方法を向上させるローバスト性、信頼性および適応性における有利な特長を提供する。
【０００５】
（発明の開示）
本発明は、少なくとも１つの独立して制御される操作変量および操作変量に応答する少なくとも１つの制御量を有する処理装置のコンピュータによって実施される方法であって、
動的応答慣性特性を有するモデルセットであり、少なくとも２つのモデルのセットから各操作変量のそれぞれの関数として各制御量に大きさで予想変化量を定義するステップと、
モデルセットから定義された変化を実施し、処理装置の操作変量を変更するステップとを特徴とする方法を提供する。
【０００６】
更に詳しくは、本発明は、少なくとも１つの独立して制御される操作変量および前記操作変量に応答する少なくとも１つの制御量を有する処理装置の動作を制御するコンピュータによって実施されるシステムであって、
動的応答慣性特性を有するモデルセットであり、各操作変量のそれぞれの関数として各制御量に大きさで予想変化量を定義する少なくとも２つのモデルのセットと、
前記モデルセットから定義された変化を実施して前記処理装置において前記操作変量を変更することを特徴とするシステムを提供する。
【０００７】
また、本発明は、少なくとも１つの独立して制御される操作変量、および少なくとも１つの前記操作変量に応答し更に前記操作変量の独立して発生するプロセス外乱に応答する少なくとも１つの制御量を有する処理装置の動作を制御するコンピュータによって実施されるシステムであって、
各制御量の大きさを測定する手段と、
各操作変量における操作変量外乱インスタンスのそれぞれの関数として各制御量に大きさで予想変化量を定義する少なくとも２つのモデルのセットと、
操作変量の変更を達成する際に前記モデルのセットから１つの前記制御量のすべての前記操作変量との相互作用における予測モデリング誤差値を決定する手段と、
前記制御量の大きさおよび前記予測モデリング誤差値から予測プロセス外乱値を決定する手段と、
前記予測モデリング誤差値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化の第１部を定義する手段と、
前記予測プロセス外乱値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化の第２部を定義する手段と、
前記第１および第２の所望の変化部を実施して前記操作変量を変更する手段とを特徴とするシステムを提供する。
【０００８】
更に、本発明は、少なくとも１つの独立して制御される操作変量、および前記少なくとも１つの独立して操作される変量に応答する少なくとも１つの制御量を有する装置の動作を制御するコンピュータによって実施されるシステムであって、
時間に依存した関数における連続的離散時間間隔のセットを定義する手段と、
各制御量において反応を促す外乱インスタンスであり、予め定義された大きさの操作変量外乱インスタンスを各独立して制御される操作変量に導入する手段と、
各制御量の大きさを測定する手段と、
コントローラと、
各応答に関して、時間軸上の前記連続的離散時間間隔のセットで前記制御量の大きさの少なくとも１つの時間に依存した関数の特性を定義する手段であり、前記関数特性はゼロ時間時間軸属性と、最大時間時間軸属性と、不感時間時間軸属性と、応答ゲイン属性と、傾斜レート属性と、定常状態時間軸属性と、前記不感時間時間軸属性の時間軸位置と前記定常状態時間軸属性の時間軸位置との間に配置される曲線部と、前記不感時間時間軸属性の時間軸位置と前記最大時間時間軸属性の時間軸位置との間に配置される傾斜部と、前記定常状態属性の時間軸位置と前記最大時間時間軸属性の時間軸位置との間に配置されるホマロイダル（ｈｏｍａｌｏｉｄａｌ）部とを有し、１つの前記応答の各離散時間間隔は同じ時間分を有し、前記ホマロイダル（ｈｏｍａｌｏｉｄａｌ）部は積分制御量応答にゼロ値を有し、前記傾斜部は非積分制御量応答にゼロ値を有し、１つの前記応答の各関数特性は同一の値のゼロ時間時間軸属性と、応答ゲイン属性と、傾斜レート属性と、最大時間時間軸属性とを有する手段と、
前記外乱インスタンスを導入した後、前記制御量の大きさにおける影響された変化の測定をすることから応答に関する第１の前記時間に依存した関数特性を獲得し、前記第１の関数特性は第１の前記不感時間時間軸属性と、第１の前記定常状態時間軸属性と、第１の前記曲線部と、第１の前記ホマロイダル（ｈｏｍａｌｏｉｄａｌ）部と、その関数微分が前記最大時間時間軸属性での前記傾斜レート属性に等しい第１の前記傾斜部とを有する手段と、
前記第１の時間に依存した関数特性を前記コントローラに反転する手段と、
前記第１の時間に依存した関数特性から第２の前記時間に依存した関数特性を得る手段であり、第２の時間に依存した関数特性は前記第１の不感時間属性からの第１の予め定義された逓減オフセットにおける第２の不感時間属性と、前記第１の定常状態属性からの第２の予め定義された逓減オフセットにおける第２の定常状態属性と、前記第１の曲線部からの第１の予め定義された関数オフセットにおける第２の曲線部と、前記第１のホマロイダル（ｈｏｍａｌｏｉｄａｌ）部の外挿における第２のホマロイダル（ｈｏｍａｌｏｉｄａｌ）部と、前記第１の傾斜部の外挿における第２の傾斜部とを有する手段と、
前記第１の時間に依存した関数特性から第３の時間に依存した関数特性を得る手段であり、前記第３の関数特性は前記第１の不感時間属性からの第１の予め定義された付加オフセットにおける第３の不感時間属性と、前記第１の定常状態属性からの第２の予め定義された付加オフセットにおける第３の定常状態属性と、前記第１の曲線部からの第２の予め定義された関数オフセットにおける第３の曲線部と、前記第１のホマロイダル（ｈｏｍａｌｏｉｄａｌ）部の切り捨てにおける第３のホマロイダル（ｈｏｍａｌｏｉｄａｌ）部と、前記第２の傾斜部の切り捨てにおける第３の傾斜部とを有する手段と、
前記第２の時間に依存した関数特性、前記第３の時間に依存した関数特性、少なくとも１つの制御量の大きさ、および前記コントローラからリアルタイムで操作変量の値における所望の変化を決定する手段と、
前記所望の変化を実施して前記操作変量を変更する手段とを特徴とするシステムを提供する。
【０００９】
更に、本発明は、少なくとも１つの独立して制御される操作変量、および少なくとも１つの前記操作変量に応答し更に前記操作変量の独立して発生するプロセス外乱に応答する少なくとも１つの制御量を有する処理装置の動作を制御するコンピュータによって実施されるシステムであって、
各制御量の大きさを測定する手段と、
各操作変量における操作変量外乱インスタンスのそれぞれの関数として各制御量に対し大きさで予想変化量を定義するモデルと、
前記モデルから、操作変量の変更を達成する際に１つの前記制御量のすべての前記操作変量との相互作用における誤差値を決定する手段と、
前記誤差値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化を定義する手段と、
前記所望の変化を実施して前記操作変量を変更する手段と、
前記制御において分岐応答反応を判断する手段とを特徴とするシステムを提供する。
【００１０】
更に、本発明は、少なくとも１つの独立して制御される操作変量および前記操作変量に応答する少なくとも１つの制御量を有する処理装置のコンピュータによって実施される制御方法であって、
動的応答慣性特性を有するモデルセットであり、少なくとも２つのモデルのセットから各操作変量のそれぞれの関数として各制御量に大きさで予想変化量を定義するステップと、
前記モデルセットから定義された変化を実施して前記処理装置において前記操作変量を変更するステップとを特徴とする方法を提供する。
【００１１】
また、本発明は、少なくとも１つの独立して制御される操作変量、および少なくとも１つの前記操作変量に応答し更に前記操作変量の独立して発生するプロセス外乱に応答する少なくとも１つの制御量を有する処理装置のコンピュータによって実施される制御方法であって、
各制御量の大きさを測定するステップと、
少なくとも２つのモデルのセットから各操作変量における操作変量外乱インスタンスのそれぞれの関数として各制御量に大きさで予想変化量を定義するステップと、
前記モデルから、操作変量の変更を達成する際に１つの前記制御量のすべての前記操作変量との相互作用における予測モデリング誤差値を決定するステップと、
前記制御量の大きさおよび前記予測モデリング誤差値から予測プロセス外乱値を決定するステップと、
前記予測モデリング誤差値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化の第１部を定義するステップと、
前記予測プロセス外乱値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化の第２部を定義するステップと、
前記第１および第２の所望の変化部を実施して前記操作変量を変更するステップとを特徴とする方法を提供する。
【００１２】
更に、本発明は、少なくとも１つの独立して制御される操作変量および少なくとも１つの前記独立して制御される操作変量応答する少なくとも１つの制御量を有する装置のコンピュータによって実施される制御方法であって、
時間に依存した関数における連続的離散時間間隔のセットを定義するステップと、
各制御量において反応を促す外乱インスタンスであり、予め定義された大きさの操作変量外乱インスタンスを各独立して制御される操作変量に導入するステップと、
各制御量の大きさを測定するステップと、
コントローラを提供するステップと、
各応答に関して、時間軸上の前記連続的離散時間間隔のセットで前記制御量の大きさの少なくとも１つの時間に依存した関数の特性を定義するステップであり、前記関数特性はゼロ時間時間軸属性と、最大時間時間軸属性と、不感時間時間軸属性と、応答ゲイン属性と、傾斜レート属性と、定常状態時間軸属性と、前記不感時間時間軸属性の時間軸位置と前記定常状態時間軸属性の時間軸位置との間に配置される曲線部と、前記不感時間時間軸属性の時間軸位置と前記最大時間時間軸属性の時間軸位置との間に配置される傾斜部と、前記定常状態属性の時間軸位置と前記最大時間時間軸属性の時間軸位置との間に配置されるホマロイダル（ｈｏｍａｌｏｉｄａｌ）部とを有し、１つの前記応答の各離散時間間隔は同じ時間分を有し、前記ホマロイダル部は積分制御量応答にゼロ値を有し、前記傾斜部は非積分制御量応答にゼロ値を有し、１つの前記応答の各関数特性は同一の値のゼロ時間時間軸属性と、応答ゲイン属性と、傾斜レート属性と、最大時間時間軸属性とを有するステップと、
前記外乱インスタンスを導入した後、前記制御量の大きさにおける影響された変化の測定をすることから応答に関する第１の前記時間に依存した関数特性を獲得するステップであり、前記第１の関数特性は第１の前記不感時間時間軸属性と、第１の前記定常状態時間軸属性と、第１の前記曲線部と、第１の前記ホマロイダル部と、その関数微分が前記最大時間時間軸属性での前記傾斜レート属性に等しい第１の前記傾斜部とを有するステップと、
前記第１の時間に依存した関数特性を前記コントローラに反転するステップと、
前記第１の時間に依存した関数特性から第２の前記時間に依存した関数特性を得るステップであり、前記第２の関数特性は前記第１の不感時間属性からの第１の予め定義された逓減オフセットにおける第２の不感時間属性と、前記第１の定常状態属性からの第２の予め定義された逓減オフセットにおける第２の定常状態属性と、前記第１の曲線部からの第１の予め定義された関数オフセットにおける第２の曲線部と、前記第１のホマロイダル部の外挿における第２のホマロイダル部と、前記第１の傾斜部の外挿における第２の傾斜部とを有するステップと、
前記第１の時間に依存した関数特性から第３の前記時間に依存した関数特性を得るステップであり、前記第３の関数特性は前記第１の不感時間属性からの第１の予め定義された付加オフセットにおける第３の不感時間属性と、前記第１の定常状態属性からの第２の予め定義された付加オフセットにおける第３の定常状態属性と、前記第１の曲線部からの第２の予め定義された関数オフセットにおける第３の曲線部と、前記第１のホマロイダル部の切り捨てにおける第３のホマロイダル部と、前記第１の傾斜部の切り捨てにおける第３の傾斜部とを有するステップと、
前記第２の時間に依存した関数特性、前記第３の時間に依存した関数特性、少なくとも１つの制御量の大きさ、および前記コントローラからリアルタイムで操作変量の値における所望の変化を決定するステップと、
前記所望の変化を実施して前記操作変量を変更するステップとを特徴とする方法を提供する。
【００１３】
更に、本発明は、少なくとも１つの独立して制御される操作変量、および少なくとも１つの前記操作変量に応答し更に前記操作変量の独立して発生するプロセス外乱に応答する少なくとも１つの独立して制御される操作変量を有する処理装置のコンピュータによって実施される制御方法であって、
各制御量の大きさを測定するステップと、
各操作変量における操作変量外乱インスタンスのそれぞれの関数として各制御量に大きさで予想変化量を定義するモデルと、
前記モデルから、操作変量の変更を達成する際に１つの前記制御量のすべての前記操作変量との相互作用における誤差値を決定するステップと、
前記誤差値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化を定義するステップと、
前記所望の変化を実施して前記操作変量を変更するステップと、
前記制御において分岐応答反応を判断するステップとを特徴とする方法を提供する。
【００１４】
（本発明を実施するための最良の形態）
本発明の更なる詳細、目的、特長および利点は図面および詳細な説明を考慮することによって理解される。
【００１５】
好ましい実施例の説明に際し、「ロジック」および互いにデータ通信を行う「ロジカルポーション」について言及する。この点において、コンピュータによって実施されるロジックは一般的に、主にデータの読み取り、データの書き込み、データの計算、データに関する決定作業、データの格納等のタスクを行う、コンピュータによって実施されるマシンコードの仮想関数要素を基準とする。設計上の配慮として、これらの要素をロジカルサブポーションとして解説することによってロジカルシステム全体が焦点を抽象化されたサブコンポーネントに有効に分離されることが可能となり、これらのサブコンポーネントは、個別に焦点が定められ且つ個々が差異を持って特殊化されるという状況の中で各々が効果的に考慮され、設計され、研究され、改良されることができる。明らかとなるように、これらのサブコンポーネントの中にはそれ自身で独自の専門分野を示しながらも、説明する実施例の包括的、全体的なシステムに統合されるものもある。
【００１６】
また、本明細書では「リアルタイム」という用語について言及する。より明確にするため、以下の段落においてリアルタイムの概念について解説する。
【００１７】
リアルタイムコンピュータ処理は一般的に、イベントによって実際の制限時間内で所定の反応が起こり、コンピュータの動作が外部的条件および実時間の範囲内で、またそれらによって明確に制御されるというコンピュータ処理の方法として定義される。プロセス制御の領域における関連した分類としては、リアルタイムコンピュータ制御処理は、リアルタイムプロセスを実施する被制御装置を監視および変更する働きをするプロセス制御決定プログラム固有の関連したプロセス制御の論理、決定および量的動作の性能に関し、プロセス制御決定プログラムは通常１０ミリ秒から２秒の間の周期を持つ比較的高周波数で周期的に実行されるが、他の時間周期も用いられる。単一のソリューションインスタンス（ｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｉｎｓｔａｎｃｅ）がより長い計算時間を必要とする「より進んだ」制御ルーチン（説明される実施例のコントローラ等）の場合、基本的により長い周期が必要とされる（制御要素設定の変化の決定における周波数は、関連した変量測定の周波数と等しいかあるいはそれ以下である周波数で実行されるべきである）。しかし、その決定の周期が合理的に予測可能に反復し、稼動中の機械アセンブリの適応制御に充分有用であれば、制御で使用される特定の値を決定するための延長される周期は依然リアルタイムで決定される。
【００１８】
また、本明細書では「定常状態」という用語について言及する。より明確にするため、以下の段落において定常状態の概念について解説する。
【００１９】
本発明の解決方法は「定常状態動作」の概念の一般的な言及も含む。「定常状態動作」とは主に、（１）プロセスが時間間隔でその動作において動的に規則的で均一であり、（２）プロセスに中へ流れる運動量、質量およびエネルギーエンティティが本質的にプロセスから流れる運動量、質量およびエネルギーエンティティに等しく、（３）プロセス内の運動量、質量およびエネルギーの蓄積は、それらがはっきりと予測され関係する動的モデルの考慮に入れられていなければ本質的に起こらない、という状況のことである。定常状態動作の状況に関する数学的バランスの解決は、予測される化学反応を受け入れることも必要である。従って、「定常状態」のシステムは、動的バランス、持続性、安定性および均衡を特徴とする。
【００２０】
好ましい実施例においては、少なくとも１つの独立して制御される操作変量（ＭＶ）および操作変量応答する（更に操作変量の独立して発生するプロセス外乱に応答する）少なくとも１つの制御量（ＣＶ）を有する処理装置の動作を制御するコンピュータによって実施されるシステムを提供する。
【００２１】
モデル定義の際、時間に依存した関数における一連の連続的離散時間間隔を定義するための回路およびロジックを提供する。「従来の」ＤＭＣ（動的マトリクス制御）モデル（第１位のモデル）は、各操作変量における操作変量外乱インスタンスのそれぞれの関数として各制御量に大きさで予想変化量を定義する出発点である。その後、コンピュータ回路およびロジックを用いて、モデルから、操作変量の変更を達成する際に定義された１つの制御量のすべての操作変量との相互作用における誤差値を判断する。また、コンピュータ回路およびロジックを提供して、誤差値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化を定義する。その後、コンピュータ回路およびロジックは第１モデル（基準モデルとも示す）を用いて、各操作変量における操作変量外乱インスタンスのそれぞれの関数として各制御量に大きさで予想変化量を確立するために少なくとも２つのモデル（速いモデルおよび遅いモデル）のセットを定義し、モデルセット（第１モデル、遅いモデルおよび速いモデルまとめて）は、第１（基準）モデルの「遅い」「面」および「速い」「面」の各々に動的応答慣性特性も有する。また本明細書においては、基準モデル、速いモデルおよび遅いモデルの英語表記はそれぞれ、小文字でも大文字でも表記することができる。
【００２２】
更に詳しくは、好ましい実施例の多変量コントローラは、各応答の場合について、時間軸上の連続的離散時間間隔のセットでの制御量の大きさの少なくとも１つの時間に依存した関数の特性を有し、関数特性はゼロ時間時間軸属性と、最大時間時間軸属性と、不感時間時間軸属性と、応答ゲイン属性と、傾斜レート属性と、定常状態時間軸属性と、不感時間時間軸属性の時間軸位置と定常状態時間軸属性の時間軸位置との間に配置される曲線部と、不感時間時間軸属性の時間軸位置と最大時間時間軸属性の時間軸位置との間に配置される傾斜部と、定常状態属性の時間軸位置と最大時間時間軸属性の時間軸位置との間に配置されるホマロイダル部とを有し、１つの応答の場合の各離散時間間隔は同じ時間分を有し、ホマロイダル部は積分制御量応答にゼロ値を有し、傾斜部は非積分制御量応答にゼロ値を有し、１つの応答の場合の各関数特性は同一の値のゼロ時間時間軸属性と、応答ゲイン属性と、傾斜レート属性と、最大時間時間軸属性とを有する。
【００２３】
外乱インスタンスを導入した後、制御量の大きさにおける影響された変化の測定をすることから応答（第１モデル）に関する第１の時間に依存した関数特性を得る。第１の関数特性は、第１の不感時間時間軸属性と、第１の定常状態時間軸属性と、第１の曲線部と、第１のホマロイダル部と、その関数微分が最大時間時間軸属性での傾斜レート属性に等しい第１の傾斜部とを有する。
【００２４】
第２の時間に依存した関数特性（速いモデル）は、第１の時間に依存した関数特性から得られ、第２の関数特性は、第１の不感時間属性からの第１の予め定義された逓減オフセットにおける第２の不感時間属性と、第１の定常状態属性からの第２の予め定義された逓減オフセットにおける第２の定常状態属性と、第１の曲線部からの第１の予め定義された関数オフセットにおける第２の曲線部と、第１のホマロイダル部の外挿における第２のホマロイダル部と、第１の傾斜部の外挿における第２の傾斜部とを有する。
【００２５】
第３の時間に依存した関数特性（遅いモデル）はまた、第１の時間に依存した関数特性からを得られ、第３の関数特性は第１の不感時間属性からの第１の予め定義された付加オフセットにおける第３の不感時間属性と、第１の定常状態属性からの第２の予め定義された付加オフセットにおける第３の定常状態属性と、第１の曲線部からの第２の予め定義された関数オフセットにおける第３の曲線部と、第１のホマロイダル部の切り捨てにおける第３のホマロイダル部と、第２の傾斜部の切り捨てにおける第３の傾斜部とを有する。
【００２６】
多変量コントローラ用のコントローラは本質的に、第１の時間に依存した関数特性（第１モデル）を反転することにより定義される。
【００２７】
モデルを実施する際には、モデルセットにおいて動的応答慣性特性が達成されるように慣性特性値がモデル変量コントローラのデータベースに入力される。慣性特性（応答にローバスト性を確立すること）は、（ａ）第１モデルの「遅い面」および第１モデルの「速い面」に対して異なっている、あるいは（ｂ）２つの慣性特性が同一である。この点において、第１、第２および第３の時間に依存した関数特性は、モデルセットにおいて３つのモデルを定義し、モデルセットは第１と第２の時間に依存した関数特性間の第１の動的応答慣性特性および第１と第３の時間に依存した関数特性間の第２の動的応答慣性特性を含む。
【００２８】
慣性特性が入力された後、第１モデルは、各制御量において応答を促す外乱インスタンスであり、予め定義された大きさの操作変量外乱インスタンスを各独立して制御される操作変量に導入することによって定義される。その後、各制御量の大きさは測定、保持および従来のＤＭＣ方法（前述した米国特許第４、３４９、８６９号を参照）によって第１モデルの定義に使用される。
【００２９】
多変量コントローラの使用を実施する際、多くの異なる方法が可能である。
【００３０】
１つの方法として、モデルセットから変化を定義して処理装置における各操作変量を変更することがあるが、この定義を達成する時、第２の時間に依存した関数特性、第３の時間に依存した関数特性、および少なくとも１つの制御量の大きさからリアルタイムで操作変量の値のために、所望の変化を決定する。
【００３１】
あるいは、第１の時間に依存した関数特性、第２の時間に依存した関数特性、第３の時間に依存した関数特性、および少なくとも１つの制御量の大きさからリアルタイムで操作変量の値のために、所望の変化を決定する。
【００３２】
更なる実施例において、操作変量の変更を達成する際に、１つの制御量のすべての操作変量との相互作用におけるモデリング予測誤差値を決定する。その後、制御量の大きさおよび予測モデリング誤差値から予測プロセス外乱値を決定し、予測モデリング誤差値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化の第１部を決定する。更に、予測プロセス外乱値から少なくとも１つの操作変量の現在値における所望の変化の第２部を決定する。第１および第２の所望の変化部を最終的に効果的に組み合わせて各操作変量を変更する。
【００３３】
リアルタイムの動作におけるモデルの適応の基礎は、説明する実施例においても可能となる。この点において、モデリング誤差値およびプロセス外乱値を、モデルセットの慣性特性に関連して、コントローラを適応するための決定に利用する。更に、動作制御における分岐応答反応に関する判断および抵抗を実施して、（ａ）適応プロセスおよび（ｂ）コントローラにおいて適応して変更されたモデルの継続した使用によって戦略的ローバスト性を提供する。
【００３４】
以下の項において、多変量コントローラの正式な特性を説明する。説明は６部分に分割する。即ち、ローバスト多変量コントローラのモデルを説明する第１部、ローバスト多変量コントローラにおけるコントローラの定義を解説する第２部、ローバスト多変量コントローラにおけるプロセスの決定を解説する第３部、ローバスト多変量コントローラにおける適応プロセスを解説する第４部、ローバスト多変量コントローラにおいて適応する決定を解説する第５部、およびローバスト多変量コントローラにおける分岐の決定および分岐への適応を解説する第６部である。
【００３５】
以下の正式な特性の第１部において、ローバスト多変量コントローラのモデルについて解説する。
【００３６】
好ましい実施例のローバストマトリクスプロセス制御方法は、（ａ）フィードフォワード変量（操作変量、ＭＶと示す）を含む入力変量と（ｂ）出力変量（制御量、ＣＶと示す）との関係を明確に定義する複数のセットの数値を必要とする。各データのセットは「モデル」と呼ばれる。各データセットは、エントリが時間に順序付けられた関係におけるデータセットの値であるベクトルとして表される。尚、モデル（ＭＶ）への入力変量は制御システム（ＭＶ）からの出力信号であり、モデル（ＣＶ）からの出力変量は制御システム（ＣＶ）への入力信号である。
【００３７】
これらのデータセット（ベクトルと表す）はコンピュータによって実施されるプロシージャによって処理されて、（ａ）数学的データ論理（ｄａｔａｌｏｇｉｃａｌ）対象（スカラ、ベクトルおよびマトリクス）を作り出し、（ｂ）エンジンによって解かれる計算（重要な数学上の計算を行うようにスカラ、ベクトル、マトリクス、および数学的演算の順に並べられたセットのコンピュータロジックにおける実施と操作）を達成して、被制御装置のローバスト制御を達成する。
【００３８】
前記のように、「モデル」という用語は、ベクトルとして定義される一組の時間で示される値を基準とする。
【００３９】
式１
Ｍ（ｔ）＝｛ａ（ｔ）｝、ただしｔ＝０、１＊△ｔ、２＊△ｔ、３＊△、．．．ｎｐ＊△ｔ
【００４０】
ここで、「ｎｐ」はモデルのサイズであり、従って「ｎｐ」ａ（ｔ）値がある。
【００４１】
各値ａ（ｔ）は、通常のモデル識別技術で得られる。これは通常実地試験およびデータ収集技術と共にその後の分析および処理を含む。Ｍ（ｔ）はステップモデル、インパルスモデルあるいはパラメータモデルのいずれかである。以下の説明はステップモデルについて言及するが、同等の物がインパルスモデル（インパルスモデルは合計プロセスによって容易にステップモデルに変換される）あるいはパラメータモデル（ステップモデルあるいはインパルスモデルのいずれかに変換される）のいずれかに存在する。
【００４２】
ＭＶおよびＣＶの各対には必ずモデルＭ（ｔ）がある。ｔ＝０からｎｐ＊△ｔまでのトリビアルなモデル　Ｍ（ｔ）＝｛０｝は、対の２つの要素の間に物理的関係が存在しないことを示しているが、それにもかかわらずこのモデルは存在している。通常、モデルは、連続的なカーブを得るためにサンプルデータ（即ち、各ａ（ｔ））を平滑にした後に表される。平滑にされたサンプルデータは図５に示され、図５に基づいて明細書中で解説される。
【００４３】
モデルのセットを用いてマトリクスＡを定義し、ここでマトリクスの各コラムは特定の予測未来ＣＶ値を示す。尚、「Ａ」マトリクスは動的マトリクス制御の当業者には明らかであり、テクノロジの説明に普通に用いられる。
【００４４】
実地試験によって得られたこの第１のモデルのセットは、ここでは「基準モデル」と示す。「基準モデル」は時間に依存するため、時間（“ｔ”）は「基準時間」と定義される。「基準時間」はゼロからｔｆｉｎａｌまで経過する。基準時間の定義は、基準モデルから他の２つのモデルを得る際に重要である。この点において、好ましい実施例は、関係する時間に依存したモデルにおける連続的離散時間間隔のセットを定義することに一部基づいており、これにおいて、各関連したモデルの各離散時間間隔は同じ時間分を有し、各関連したモデルはまた同一の値のゼロ時間時間軸属性および最大時間時間軸属性を有する。従って、基準モデルおよび２つの付加モデル（ここで更に説明する）はすべて、ｔ＝０から同ｔｆｉｎａｌまでのタイムスパンを持った時間軸を有する。好ましい実施例における基本的な考えは、「基準モデル」から得られ「基準モデル」に関する「エンベロープ」を定義および使用することである。「エンベロープ」は、本当のモデルが（ａ）存在し更に（ｂ）時間およびプロセス条件と共に発展することが信用されるという不確実性の領域を定めるように定義される。
【００４５】
このように、「エンベロープ」は、（時間軸に関して）「上の」境界および「下の」境界を有し、これらの境界は定義を必要とする。簡略にするため、各モデルＭ（ｔ）は連続的な数学的同等物を有すると仮定する。つまり、Ｍ（ｔ）は、Ｍ＊（ｔ）（Ｍ＊は連続的）のＺ変換である。即ち以下のとおりである。
【００４６】
式２
Ｍ（ｔ）＝Ｚ（Ｍ＊（ｔ））＝ａ０＋ａ１＊ｚ−１＋ａ２＊ｚ−２＋他
【００４７】
各モデルは不感時間を示す。従って、Ｍ＊（ｔ）は、Ｍ＊（ｔ−ｄ）と書かれる。Ｍ＊は、ｔ≦ｄの時ゼロである。
【００４８】
各モデルは最終的定常状態ゲインあるいは最終的一定傾斜レートを有し、これらはそれぞれＧおよびＲと示される。定常状態（あるいは、最終的一定傾斜レート）開始の時間はｔｓｓと定義される。モデルの最後の値は時間ｔｌａｓｔに発生する。
【００４９】
エンベロープ境界は、正のゲインモデルにとっての下限モデルおよび上限モデルである。下限モデルは「遅いモデル」と示され、基準モデルに関しては、（ａ）より多くの不感時間を有し（ｂ）「後に」定常状態に達するプロセスの物理的な意味を有する。上限モデルは「速いモデル」と示され、基準モデルに関しては、（ａ）より少ない不感時間を有し（ｂ）「より早く」定常状態に達するプロセスの物理的な意味を有する。このローバストコントローラの基本的な考えは、制御されたプロセスが「遅いモデル」と「速いモデル」との間に「位置する」反応を示す限り、補償を計算し実施しなければならないようなモデルの不一致が起こらないという意味では、コントローラが完全なコントローラのように動作することが可能である。
【００５０】
「速いモデル」および「遅いモデル」を定義する時、時間変量をＭ＊（ｔ）に代入するが、代入の目的は、時間軸に沿って基準モデルの関数を収縮（速いモデル）あるいは拡張（遅いモデル）することである。
【００５１】
「速いモデル」は、以下のように時間変量をＭ＊（ｔ）に代入することによって得られる。
【００５２】
不感時間の前の時間には、
式３
ｔ＝ｔｆａｓｔ／（１．０−Ｆｒ１）この結果ｔｆａｓｔ＝（１．０−Ｆｒ１）＊１
【００５３】
不感時間の後の時間には、
式４
ｔｆａｓｔ＝（１．０−Ｆｒ１）＊ｔｄ＋（１．０−Ｆｒ２）＊（ｔ−ｔｄ）
【００５４】
傾斜モデルは、Ｆｒ２がゼロとなる。
【００５５】
ｔｆａｓｔ＞ｔｓｓ後の部分は、ｔｆｉｎａｌまで定常状態のモデル値で満たされる。傾斜の場合、傾斜は一定レートＲで延長される。
【００５６】
「遅いモデル」は、以下のように時間変量をＭ＊（ｔ）に代入することによって得られる。
【００５７】
不感時間の前の時間には、
式５
ｔｓｌｏｗ＝（１．０＋Ｆｒ３）＊１
【００５８】
不感時間の後の時間には、
式６
ｔｓｌｏｗ＝（１．０＋Ｆｒ３）＊ｔｄ＋（１．０＋Ｆｒ４）＊（ｔ−ｔｄ）
【００５９】
傾斜モデルは、Ｆｒ４がゼロとなる。
【００６０】
ｔｓｌｏｗ＞ｔｆｉｎａｌ後の部分は減少している。
【００６１】
Ｆｒ１、Ｆｒ２、Ｆｒ３およびＦｒ４はローバスト性係数である。ローバスト性係数は、通常０から．５の数値範囲における正の調整できる値であるが、より大きな大きさであることも可能である。不感時間前および後で時間基準モデルの収縮および拡張が異なって扱われることで、制限モデル（「遅いモデル」および「速いモデル」はまとめて、「基準モデル」の周りの「エンベロープ」を定義する「制限モデル」である）を構築する際に一層の柔軟性が可能となる。この点において、（ａ）操作装置の真の不感時間は制御され、（ｂ）操作装置の真の過渡的軌道は（ここで更に説明されるように、「曲線部」を持つ各モデルに特徴づけられるように）制御され、両方とも時間差異および／あるいは測定誤差を免れない。（１）「遅いモデル」への「基準モデル」拡張および（２）「速いモデル」への「基準モデル」収縮における独立した方法によって可能となる柔軟性により、好ましい実施例によって可能となるローバスト動作応答が実現される。更に、「遅い」および「速い」モデルは、これらの制限モデルのいずれかが解決して基準モデルに本質的に近づく時、この柔軟性を必要とする。
【００６２】
上記代入プロセスの終了時、基準および制限モデルのすべての時間が等価を有し、各モデルは連続的離散時間間隔のセットの時間軸を提供し、そこで各関係したモデルの各離散時間間隔は同じ時間分を有し、各関係したモデルはまた、前述したように、同一の値のゼロ時間時間軸属性および最大時間時間軸属性を有する。つまり、
【００６３】
式７
ｔ＝ｔｆａｓｔ＝ｔｓｌｏｗ
【００６４】
明らかとなるように、動的制御マトリクスにおいてすべてのモデルを処理してすべての関連したエンベロープを作り出す前に、いくつかのあるいはすべての基準モデルを任意でより大きなｔｌａｓｔで延長して、確実に最後の演算によって（ａ）如何なる非積分プロセスモデルのゲインあるいは（ｂ）如何なる積分プロセスモデルの傾斜レートも変化しないように保つ。
【００６５】
Ｆｒ１、Ｆｒ２、Ｆｒ３およびＦｒ４の値はモデルに属し、内部関数である。尚、ローバスト係数の完全な数によって表されるよりも少ない調整数にすることもできる（望ましくもある）。この点において、ここに説明される計算によって、どのＦｒ係数のセットも比率およびユーザによって定義される関数によって分類され、単一の値を与えられる。これらのＦｒ値は各制御量および／あるいは各操作変量に局所的であり、従って、全コントローラに関して調整をするために単一のＦｒを提供することが可能である。この特長は必要に応じて局所的調整を妨げることはなく、従って、各モデルに適用された各Ｆｒｋは次式のように分解される。
【００６６】
式８
Ｆｒｋ（ｉ、ｊ）＝Ｆｒ（全体）＋Ｆｒ（全ＭＶｉ）＋Ｆｒ（全ＣＶｉ）＋Ｆｒｋ（基準モデルインスタンスに特定）
【００６７】
各Ｆｒｋ（ｉ、ｊ）は正数であるという要求は依然有効であるが、これによって上記式の他の構成要素が負数を持たないことはない。この点で、Ｆｒｋ（ｉ、ｊ）が正（あるいはゼロ）であっても、正味のＦｒｋ（ｉ、ｊ）はＦｒ（全体）よりも小さい大きさであるという効果を持って、局所Ｆｒは負であってもよい。
【００６８】
Ｆｒ（ｉ、ｊ）のすべてのインスタンスが選択されている時、モデルは（必要に応じて）適切に延長されて、またＭ＊ｆａｓｔおよびＭ＊ｓｌｏｗが計算されており、その後Ｍ＊ｆａｓｔおよびＭ＊ｓｌｏｗはサンプルフォーム（あるいはＺ変換フォーム）に書かれる。図１６に関する図式および説明は、上記の正式モデルと同じ結果を生み出すコンピュータによって実施されるおおよそのプロセスを示している。このプロセスは基準モデルＭ（既にＺ変換フォーム）の補間を含む。
【００６９】
ベクトルのフォームで、例えば以下のような結果となる。
基準モデル（０、０、０、０、０、０、ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５、．．．ａｓｓ、．．．ａｓｓ）
遅いモデル（０、０、０、０、０、０、０、ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４、ｂ５、．．．ａｓｓ、．．．ａｓｓ）
速いモデル（０、０、０、０、ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４、ｃ５、．．．ａｓｓ、．．．ａｓｓ）
この時、ｂｉおよびｃｉが公式でａｉから補完され、
【００７０】
式９
ｘｉ＝ｆ＊ａｉ＋（１．０−ｆ）＊ａｉ＋１
【００７１】
また、ｆは各Ｆｒｋおよびモデルにおける現在の時間ｔから計算される。
【００７２】
強調するが、制限モデルを定義し計算することにはユーザの選択があり、これは、これらのモデルが被制御プロセス応答（反応）の境界（制限）を定義するものであるためで、これにおいて境界が（ａ）予測される反応の動作領域を分離し、そこでモデルが（ｂ）補完的動作領域から正確であると信用され、その領域でモデルがプロセスにおいて外乱を検出したと信用される。従って、説明される実施例の利点は、基準モデルの周りに定義されたエンベロープがない時（即ち、従来のＤＭＣと同様に）に基準モデルにおける同様の不正確がローバスト性を減少させない程度まで基準モデルにおける不正確がローバスト性を減少させない範囲で実現される。また注目すべき点は、提案された変換は（ａ）不感時間および（ｂ）プロセスモデル軌道のみに触れ、モデルのゲインは変化しないことである。ゲインの適応は後に付加されるが、（ａ）モデルの不正確、（ｂ）（更に重要なことに）不感時間不確実性、および／あるいは（ｃ）（１）時間あるいは（２）プロセス条件のいずれかに関する不感時間変動に直面している場合、ローバスト性を達成するために適応は要求されない。
【００７３】
以下の正式な特性の第２部は、ローバスト多変量コントローラにおけるコントローラ定義について解説する。
【００７４】
適切なコントローラの全体構成は、通常のＤＭＣ（動的マトリクスコントローラ）と同様である。この点において、適切なコントローラは、予測ブロック、最適化ブロック、および変動計算ブロックの３つのブロックを有する。しかし、更に好ましい実施例の説明で解説するように、予測および変動計算ブロックは従来実施されてきたＤＭＣとは異なる。最適化ブロックは、従来のＬＰソルバあるいは他の市販の定常状態オプティマイザである。
【００７５】
好ましい実施例の予測ブロックは、基準モデルを任意で用いながら遅いおよび速いモデルを用いる点で、従来のＤＭＣとは異なっている。この点において、違いの重要な要素は、プロセスの少なくとも２つの制限反応の予測に関連している。
【００７６】
コントローラブロックは、従来のＤＭＣの通常の最小２乗方程式を用いて操作変量における最終的な変動を評価するが、好ましい実施例においては、Ｅ（ｉ）の計算はＤＭＣの従来技術とは異なっている。この点において、従来の計算は、以下のとおりである。
【００７７】
式１０
△Ｕ＝（ＡｔＷＡ）−１・ＡｔＷ・Ｅ
【００７８】
この時、△Ｕ＝ＭＶｔ＋１−ＭＶｔ
【００７９】
ここでは、（ＡｔＷＡ）−１は「ＡＴＡ」マトリクスとも示され、また、ここでは、ＡｔＷ・Ｅは「ＡＴＥ」マトリクスとも示される。
【００８０】
従来のＤＭＣの場合と同様に、この最小２乗方程式を解く時に、好ましい実施例においては「変動抑制係数」、「同等関連誤差」および「制限処理」が計算および処理される。これらはベクトルＥから独立している。従来のＤＭＣでは、最良の（基準）モデルが得られるという仮定で、ローバスト性が「変動抑制にまかせること」によって実質的に達成される。しかし、これは操作変量の反応する変動を抑制することを犠牲として行われる。その結果、コントローラは、外乱に対する応答性が減少し、完全に望ましい応答性に関して設定点が変化してしまう可能性がある。
【００８１】
しかし、制御されたプロセスが予測されたプロセス反応を示す限り、コントローラのローバスト性を得ることができる。制御されたプロセスの正確な予測は不可能であるため、プロセスの決定はローバスト性が「発見された」所となる。従って、補償すべきモデルの不一致がないという意味においてコントローラが完全なコントローラのように動作するためには、プロセスの決定を変更することによってモデルの不一致を最小限にとどめなければならない。そのため、上記の制御方程式は好ましい実施例においては変更されて次のようになる。
【００８２】
式１１
△Ｕ＝（ＡｔＷＡ）−１・ＡｔＷ・Ｆ（モデル、Ｙ、．．）
【００８３】
この場合、Ｆはプロセス測定値Ｙに従属する関数であり、制限モデルに基づいた誤差が用いられる。この点で、Ｆ（モデル、Ｙ、．．）は、式△Ｕ＝（ＡｔＷＡ）−１・ＡｔＷ・ＥにおけるＥに代わっている。
【００８４】
以下の正式な特性の第３部は、ローバスト多変量コントローラの処理の決定について解説する。
【００８５】
各ＣＶには、速いモデルＣＶｆａｓｔからのもの、および遅いモデルＣＶｓｌｏｗからのものとの少なくとも２つの予測がある。任意で、基準モデルからの予測は少なくとも１つの制限モデルと共に用いられる。予測は従来のＤＭＣの方法と同様に以下のように求められる。
【００８６】
【数１】
2004503000.tif 000003
【００８７】
しかし、好ましい実施例においては、遅いモデルのものおよび速いモデルのものとの少なくとも２つの予測ブロックがある。基準モデルからの予測を維持することも好ましいが、これも任意である。
【００８８】
測定出力Ｙは特別な関数によってこれらの予測と比較される。関数は変更された測定出力Ｙを生成するようになっている。そして、「訂正すべき誤差」は、少なくともこれら３つの要素の関数であり、任意で基準モデルの予測は以下のようになる。
【００８９】
式１３
Ｙ＊＝ｆ（ＣＶｆａｓｔ（ｔ）、ＣＶｓｌｏｗ（ｔ）、Ｙ、その他）
【００９０】
例においては、関数は次のように定義される。
【００９１】
式１４乃至１６
ＣＶｍａｘ＝Ｍａｘ（ＣＶｆａｓｔ（ｔ−ｋ），ＣＶｓｌｏｗ（ｔ−ｋ））｛∀ｋ｜−ｄ＜ｋ＜＋ｄ｝
ＣＶｍｉｎ＝Ｍｉｎ（ＣＶｆａｓｔ（ｔ−ｋ），ＣＶｓｌｏｗ（ｔ−ｋ））ｄ＝０、１、２あるいは３（選択）
ＣＶｍｅａｎ＝（ＣＶｆａｓｔ＋ＣＶｓｌｏｗ）／２．０
【００９２】
あるいは、
【００９３】
式１７
ＣＶｍｅａｎ＝ＣＶｒｅｆｅｒｅｎｃｅはより多くの計算を要するが、よりよい予測が達成される限り好ましい。
【００９４】
予測値内の延長｛∀ｋ｜−ｄ＜ｋ＜＋ｄ｝は、予測モデルの選択をより少ないおよびより多い不感時間を持つものに広げる。従って、ｄ＝３であれば、例えば、この関数は実際少なくとも１４の異なるモデルを用い、各モデルは異なる応答反応を生成する。
【００９５】
式１８乃至２０
Ｙ＞ＣＶｆａｓｔであれば、Ｙ＊＝Ｙ−ＣＶｆａｓｔ＋ＣＶｆａｓｔ＋ＣＶｓｌｏｗ
Ｙ＜ＣＶｆａｓｔであれば、Ｙ＊＝Ｙ−ＣＶｆａｓｔ＋ＣＶｓｌｏｗ
さもなければ、Ｙ＊＝ＣＶｍｅａｎ
【００９６】
（連続的であるという利点のある）別の可能な関数は、以下のように関数Φを定義することで得られ、予測されたＣＶにおける変化量を正規化する。
【００９７】
【数２】
2004503000.tif 000004
【００９８】
望ましいＹ＊を次式によって計算することができる。
【００９９】
【数３】
2004503000.tif 000005
【０１００】
「ａ」および「ｎ」の値は、統計的な予測に適合した反応を提供するように調整される。例えば、ａ＝１．５およびｎ＝４は望ましい効果を有する関数を作り出す。
【０１０１】
つまり、ＹがＣＶｆａｓｔおよびＣＶｓｌｏｗの時、Ｙ＊をＣＶｍｅａｎと等しくする。
【０１０２】
また、ＣＶｆａｓｔあるいはＣＶｓｌｏｗから離れている時、Ｙ＊を測定されたＣＶと等しくする。
【０１０３】
また、ＣＶｆａｓｔあるいはＣＶｓｌｏｗに近い時、Ｙ＊を少しの修正を加えて測定されたＣＶと等しくする。
【０１０４】
【数４】
2004503000.tif 000006
【０１０５】
上記の関数項は、測定された出力が遅いおよび速い予測内である時にゼロ（あるいはゼロに近い）である信頼関数である。第１の例においては、信頼区間はＣＶｍａｘおよびＣＶｍｉｎによって定義される。両方の場合において、関数はスケーリング感度係数である。また関数は、測定された出力が予測から変動する場合に統一へ向けてジャンプする（増える）。これは、測定された出力が訂正を必要とする工場（稼動する装置）における大きな偏り示すという信頼を示している。また、ＣＶｍｅａｎ（即ち、（ＣＶｆａｓｔ＋ＣＶｓｌｏｗ）／２）は（可能であれば）任意でＣＶｒｅｆｅｒｅｎｃｅと置き換えられる。
【０１０６】
補償すべき誤差は、各ＣＶに対してＹ＊−ＣＶｍｅａｎから予測される。この公式は遅いおよび速いモデルからのプロセス情報を含んでいて、同時に少なくとも２つのモデル（また、任意で、先に示したようにより多くのモデル）を用いてコントローラを生成する。
【０１０７】
式２４
△Ｕ＝（ＡｔＷＡ）−１・ＡｔＷ（Ｙ＊−ＣＶｍｅａｎ）
【０１０８】
以下の正式な特性の第４部は、ローバスト多変量コントローラにおける適応プロセスついて解説する。
【０１０９】
更に、コントローラにローバスト性を付加することができる。ローバストなコントローラは、不感時間の変化および全体的なモデル変更によって生じたプロセス変化量に「直面しても」（対応する時あるいは対処せざるを得ない時）安定していると推測されるため、（残る）ゲイン要素は従来のＤＭＣ方法に関する一層の効率を持って（好ましい実施例のリアルタイムで操作的な使用の間）オンラインで適応するが、これは説明される実施例の全体的な制御プロセスが比較的改善された安定性を提供すると推測されるためである。この適応プロセスは、（ａ）ゲインのみが適応し、（ｂ）式１１で説明したローバストコントローラ構成がモデル形状およびモデル不感時間における不一致をある程度本質的に受け入れるため、「半適応」と示した方が正確であるかもしれない。２つの制限予測を用いて得た情報は更に、すべてのモデル（基準、遅いおよび速いモデル）の（オンラインの）改善したゲインを予測するために使用される。最大の安定した情報が得られるオペレーショナル領域に適応プロセスを導くことによって、適応アルゴリズムは信頼性のある混乱のないデータを与えられる。これにより、ゲイン予測アルゴリズムが順調に進行することができる。
【０１１０】
ゲイン適応プロセスは、基準モデルの過去の予測をプロセスからの履歴データと比較することを含む。そして、倍数補正因子が最小２乗法によって予測される。
【０１１１】
時間ｔｋにおける各ＣＶ（ｉ）の基準モデルに基づくモデル予測は以下のように書くことができる。
【０１１２】
【数５】
2004503000.tif 000007
【０１１３】
そして、これはより大きなサンプル時間間隔および異なる式に変換される。
【０１１４】
【数６】
2004503000.tif 000008
【０１１５】
この時、ＮはＭＶおよびＦＦの数。
【０１１６】
「ｎｐ」はモデルのサイズであり、モデルにおいてｎｐ＝ｒ＊ｓ値となるようにモデルにおいて同じ「ｓ」サイズの「ｒ」部分がある。
【０１１７】
△ＣＶＳ（ｉ，ｋ）および△ＵＳ（ｉ，ｋ）は、ｓ＊△ｔと等しい時間間隔によって分離されたそれらの値の時間差として取られる。通常、不感時間の効果を最小限にするため「ｓ」が選択され、これによって適応プロセスにおける安定性を生み出す。
【０１１８】
△ＣＶＳ（ｉ，ｋ）値は、それらの年代および信頼性によって加重される。年代は△ＣＶＳ（ｉ，ｋ）にλ（ｔ）を加重することにより割引され、適応計算において最近の値が比較的古いデータよりも加重される。
【０１１９】
式２７
λ（ｋ）＝λ０（ｋ−１）
【０１２０】
この時、λ０は通常．９と１．０との間となるよう調整される。
【０１２１】
信頼性はモデル予測と関連しており、従って、ＭＶの変動の種類だけでなく、遅いおよび速いモデルによって得られる予測値も含む。また、オンラインプロセス値Ｙも使用する。速いモデルおよび遅いモデルは各々基準モデルに関して不確定の領域を定義するため、この全体的な情報はデータが適応に使用するための準備を判断するために用いられる。
【０１２２】
式２８
Ｖ（ｉ、ｋ）＝ｆ（ＣＶｓｌｏｗ、ＣＶｆａｓｔ、ＣＶｒｅｆｅｒｅｎｃｅ、ＭＶ、Ｙ）および０．０＜Ｖ（ｉ、ｋ）＜１．０
【０１２３】
即ち、
【０１２４】
式２９乃至３３
ＣＶｓｌｏｗ≠ＣＶｆａｓｔならば、
Ｙ＞ＣＶｓｌｏｗおよびＹ＞ＣＶｆａｓｔであるとＶ（ｉ，ｋ）＝０．０であり、
Ｙ＜ＣＶｓｌｏｗおよびＹ＜ＣＶｆａｓｔであるとＶ（ｉ，ｋ）＝０．０であり、
【０１２５】
さもなければ
【０１２６】
Ｖ（ｉ，ｋ）＝Ｍｉｎ（｜Ｙ−ＣＶｆａｓｔ｜、｜Ｙ−ＣＶｓｌｏｗ｜）／｜ＣＶｆａｓｔ−ＣＶｓｌｏｗ）｜，
【０１２７】
さもなければ
【０１２８】
Ｖ（ｉ，ｋ）＝１．０となる。
【０１２９】
最終的に、△ＵＳ（ｊ，ｋ）がその履歴によって“ｓ”時間間隔内で単調でなければ、Ｖ（ｉ，ｋ）＝０．０である。
【０１３０】
Ｕの単調さは次式によって評価される。
【０１３１】
式３４
｜△Ｕｓ｜＜Σｋｉ｜△Ｕｔ＋ｉ｜
【０１３２】
Σｋｉ＝１．０で各々ｋｉ＞０（履歴データのシリーズで第１の△Ｕｔ＋ｉ値の効果を優先的に加重するよう選択）である。
【０１３３】
任意で、提案されるスケーリング感度係数の一部がＶ関数を決定する。
【０１３４】
【数７】
2004503000.tif 000009
【０１３５】
いずれを選択しても、この関数がユーザによって選択されて、少なくとも２つの制限モデルから得た予測を用いることによってゲイン以外のモデルパラメータによって引き起こされたモデル不一致の影響を削減（あるいは最小限に）する。選択された関数は、（ａ）ほとんど外乱のない確定プロセスあるいは（ｂ）強力な確率的外乱に特徴づけられるプロセス等のプロセスの特性によって変化する。関数Ｖは、（ａ）プロセスゲインを適応させるための最も重要な情報を含んだデータを選別する効果、および（ｂ）適応プロセスに誤差をもたらす過渡状態および外乱のいくつかを拒否する効果を有する。
【０１３６】
更に、各△ＣＶＳ（ｉ，ｋ）値は、加重式によって変更される。
【０１３７】
式３６
△ＣＶＳ（ｉ，ｋ）＝△ＣＶＳ（ｉ，ｋ）＊（λ（ｋ）＊Ｖ（ｉ、ｋ））
【０１３８】
これにより以下の２乗誤差の最小化を解くために用いられるマトリクス“Ｃ“が形成される。
【０１３９】
【数８】
2004503000.tif 000010
【０１４０】
合計が、利用可能な履歴データに行われる。
【０１４１】
【数９】
2004503000.tif 000011
【０１４２】
Ｓ（ｉ）を最小化するには、ゲインにおける一組の変化を導入して各モデルの実際の「ａ」値の乗数を与える。これらは合計の各項を掛ける△Ｇ（ｉ，ｊ）である（式３９）。従って、モデルと同じ数の△Ｇがある。今後の参考のために、△Ｕおよび△ＣＶの量は、まとめて「デルタ−ｓ量（ｄｅｌｔａ−ｓ　ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ）」と示す。
【０１４３】
更に、ゲインの変化は最小２乗式から計算される。
【０１４４】
式４０
△Ｇ（ｉ）＝（ＣｔＨＣ）−１・ＣｔＨ△Ｙ（ｉ）（ＣＶｉ毎に繰り返す）
【０１４５】
結果として生じる個々の△Ｇ（ｊ）乗数は、有効化、緩和（フィルタリング）されて、スムースな変化が実施される。有効化プロセスは全体のベクトル予測の拒絶という結果となる場合もある。尚、この場合、有効化プロセスは、適応に対してローバスト性を付加する。
【０１４６】
更に、各モデル（遅い、速い、基準）は、マトリクス△Ｇ（ｉ）によって更新される。
【０１４７】
式４１
Ｍ＝Ｍ・△Ｇ（ｉ）
【０１４８】
これは、選択されたＣＶ（ｉ）毎に繰り返される。この点で、各ＣＶ（ｉ）は必ずしも適応を必要とせず、（ａ）コントローラにまかせることによって定義されるか、あるいは（ｂ）各個別のＣＶに関して「オンにされる」か「オフにされる」かのいずれかによってリアルタイムのオペレーションにおいて実施される選択である。
【０１４９】
以下の正式な特性の第５部において、ローバスト多変量コントローラにおける適応決定について解説する。
【０１５０】
式４２
△Ｇ＝（ＣｔＨＣ）−１・ＣｔＨ△Ｙ
【０１５１】
上記の適応の結果の実施はすべてのモデルに影響し、悪質なマトリクスあるいは特異マトリクスのいずれかを生ずる可能性がある。明らかとなるように、特異マトリクスあるいは悪質なマトリクスは、制御のために実施すべきではない。従って、如何なるゲイン変化の結果を分析することによってもゲインは有効とされる。これによって、適応プロセスに更なるローバスト性が加わる。
【０１５２】
初期モデルは、固有値あるいは特異値等の特性値のセットを生成するために用いられる。計算は通常コマーシャルパッケージを用いて行われる。従ってここでは、分解計算プロセスの結果的なベクトルおよびマトリクスのみが重要となる。
【０１５３】
これらの特性値は未来の変化を有効化するために用いられ、基準値をしての役割を果たす。
【０１５４】
以下は、ゲインが正規化されていてスケールおよびフィジカルユニット効果を補償すると仮定する。ゲインマトリクスはａ−次元（ａ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ）とされる。
【０１５５】
プロセスゲインのマトリクスは適応の対象となるため、特性値はＧｒｅｆｅｒｅｎｃｅより得られる。
【０１５６】
式４３
固有値には、Ｇｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＝Ｔ−１・λ・Ｔ
【０１５７】
式４４
特異値には、Ｇｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＝Ｕ・Σ・Ｖ
【０１５８】
マトリクスλあるいはΣは監視すべき特性値を含んでいる。悪質なマトリクスには、すべての特性値に同じ記号を生成し、コントローラに安定性を加えるために、（ａ）ひとつのプロセスの特性値における記号の変化を検出し、そして（ｂ）それに応じてモデルゲインにおいて同等の記号の変化を行う必要がある。
【０１５９】
ベクトルＴおよび／あるいはＵ、Ｖは一定に維持され、特性値のみが更新される。そして、適応がモデルゲインＧ（ｉ、ｊ）における変化を計算するので、対応する新たなλあるいはΣが決定および有効化されて、λ＊あるいはΣ＊が生成される。そして有効化された特性値は、最終的なゲインを逆算する時に用いられる。
【０１６０】
式４５
固有値には、Ｇ＊ｒｅｆ、ｓｌｏｗ、ｆａｓｔ＝Ｔ−１・λ＊・Ｔ
【０１６１】
式４６
特異値には、Ｇ＊ｒｅｆ、ｓｌｏｗ、ｆａｓｔ＝Ｕ・Σ＊・Ｖ
【０１６２】
尚、突然の変化を防止するため何らかの安全対策を導入することが好ましい。この点で、大きな特性値（閾値εより大きいか同等）および小さな特性値（閾値εより小さい）は異なる方法で扱われる。小さな値は、制御されるプロセスとモデルとの間で記号の違いがある可能性が高いため、不安定性および分岐の可能性に関係している。従って、小さな特性値は大きさが減少することは許されない。閾値は、大きさの変化が、変化によってコントローラにおける分岐を引き起こしかねない（即ち、反転されたゲイン）限界を超えることを防止するために定義される（上記ε）。分岐の問題は適応メカニズムによって解決はされない。異なるメカニズムが第６部に説明される。
【０１６３】
どの特性値も記号の変化を示し（同時に）大きな値であれば、上記ＣＶに関するゲインの適応は信頼できないとして拒絶される。さもなければ、特性値は次式に従って有効化および緩和される。
【０１６４】
式４７および４８
λ＊ｉ，ｔ＝ｍａｘ（ε，（１．０−ｈ）＊　λｒｅｆｅｒｅｎｃｅ，ｍｉｎ（ε，１．０＋ｈ）　＊λｒｅｆｅｒｅｎｃｅ，　λ＊ｉ，ｔ））
λ＊ｉ，ｔ＝λ＊ｉ，ｔ＋ｆ＊（λ＊ｉ，ｔ−λ＊ｉ，ｔ−１）でｆは０．０＜ｆ＜１．０で選択
【０１６５】
この時、「ｈ」初期の特性値に関してクランピング限界を定義し、「ｆ」は変化の速度を制限する。任意で、「ｆ」は履歴データに基づいて調整される。
【０１６６】
式４９
ｆ＝ｇ（過去の統計λ）
【０１６７】
フィルタされていない特性値は、「ｆ」が過去の計算された特性値の統計に依存する時未来で使用するため、あるいは（ｂ）適応プロセスの安定性を査定するため、履歴に保持される。
【０１６８】
以下の正式な特性の第６部は、ローバスト多変量コントローラにおける分岐の判断および分岐への適応について解説する。
【０１６９】
上述したように、初期の基準モデルは、固有値、固有ベクトルあるいは特異値分解Σ等の特性値を計算するために用いられる。
【０１７０】
計算は、ケンブリッジ大学出版局による“Ｒｅｃｉｐｅｓ　ｉｎ　Ｃ”等のコマーシャルパッケージを用いて行われる。
【０１７１】
分岐への適応のプロセスは前の２部の半適応メカニズムに依存せず、独立して行われる。
【０１７２】
固有ベクトルあるいは（特異値分解における）Ｖのベクトルのセットは、現在のＭＶを効果が分離されるスペースに写像する。
【０１７３】
ベクトルＴおよび／あるいはＵ、Ｖ（一定に維持される）は、△ＣＶ（ｉ）および△ＭＶ（ｉ）を変換するために用いられる。これらの最後の２つの量の評価は、（再度）不感時間の効果を最小限にするために以下の「デルタ−ｓ量（ｄｅｌｔａ−ｓ　ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ）」を使用することによって行われる。
【０１７４】
式５０
△ＣＶＳ（ｉ，ｋ）および△ＭＶＳ（ｉ，ｋ）
【０１７５】
これによって、分岐検出メカニズムにおける安定性が作り出される。
【０１７６】
そして、各△ＭＶＳ（ｉ，ｋ）および△ＣＶＳ（ｉ，ｋ）は、有効性係数Ｖ（ｉ，ｋ）によって有効とされる。これは、操作変量および制御量における変化の過渡的性質を示す遅いおよび速いモデルからの情報を使用する。
【０１７７】
式５１および５２
△ＭＶＳ（ｉ，ｋ）＝△ＭＶＳ（ｉ，ｋ）＊Ｖ（ｉ，ｋ）；
△ＣＶＳ（ｉ，ｋ）＝△ＣＶＳ（ｉ，ｋ）＊Ｖ（ｉ，ｋ）
【０１７８】
最後に、変換は以下によって行われる。
【０１７９】
式５３
固有値には、Ａ＝Ｔ・△ＣＶＳおよびＢ＝Ｔ・△ＭＶＳ；
【０１８０】
式５４
特異値には、Ａ＝Ｕ−１・△ＣＶＳおよびＢ＝Ｖ・△ＭＶＳ
【０１８１】
Ａの要素は変換されたＣＶであり、Ｂの要素は変換されたＭＶである。これによって効果の分離が導入される。
【０１８２】
更に、特性値の記号の予測は、要素Ａに対するＢの非ゼロ要素および／あるいは充分に大きな要素の比率によって得られる。Ａの如何なる要素の「小さすぎる」値も、明らかに、対応するＭＶＳが（ａ）変動しなかった、あるいは（ｂ）対応する変換されたＣＶに作用するように一致して変動しなかったことを示している。その場合、対応する特性値に関しては結論に到達せず、その結果何も変化しない。
【０１８３】
既知の小さな特性値は履歴の中に追跡され、持続する記号変化によって正の分岐検出信号が引き起こされる。ここでのロジックは主に、ＣＵＳＵＭアルゴリズムから得たもの等の統計を用いるユーザが選択したアルゴリズムに基づいている。
【０１８４】
分岐が検出されると、（λあるいはΣの値に対応するが、記号が反転した）モデルゲインＧ（ｉ，ｊ）における変化が、生成されたλｄあるいはΣｄ導入される。これは、以下の変換が如何なる小さな固有値（他の固有値を採用してもよい）にも成し遂げられることを意味する。
【０１８５】
【数１０】
2004503000.tif 000012
【０１８６】
反転された特性値を持つλｄと示される新しいベクトルは、最終的なゲインを逆算するために用いられる。
【０１８７】
式５６
固有値には、Ｇｄｒｅｆ、ｓｌｏｗ、ｆａｓｔ＝Ｔ−１・λｄ・Ｔ
【０１８８】
式５７
特異値には、Ｇｄｒｅｆ、ｓｌｏｗ、ｆａｓｔ＝Ｕ・Σｄ・Ｖ
【０１８９】
新しいゲインは、基準モデルおよび以前にそれより得た他のモデルのいずれか（例えば、速いおよび遅いモデル）に挿入される。すべてのモデルのすべての対応する部分に同じゲインを維持することが重要である。
【０１９０】
好ましい実施例の更なる詳細は図面とその説明を考慮することで理解される。図１によれば、システム概観１００は、適用される記載の実施例における物理的な構成要素の概観を示している。
【０１９１】
制御コンピュータ１０４は、リアルタイムの動作監視において制御コンピュータロジック１２０を実行するための、また操作される装置１０２を制御するための制御コンピュータＣＰＵ１２２を含む。操作される装置１０２は、例において、また限定されることなく、蒸気タービン、ガスタービン、化学工程、内燃機関、加熱炉から選択されるものである。
【０１９２】
コミュニケーションインタフェース１０６は、制御コンピュータ１０４と多変量コントローラ１０８との間の相互データコミュニケーションを可能にするコミュニケーションインタフェースロジック１１６を実行するためのコミュニケーションインタフェースＣＰＵ１１８を含む。
【０１９３】
多変量コントローラ１０８は、好ましい実施例の方法における多変量コントローラロジック１１２を実行するための多変量コントローラＣＰＵ１１４を含み、図２の多変量コントローラロジック詳細２００は、多変量コントローラロジック１１２における更なる詳細を示している。モニタおよびキーボード１１０は、人間が情報やデータを見るための監視装置である。
【０１９４】
アナログ入力信号１２４は制御コンピュータ１０４への電気電圧入力としての操作される装置１０２からのアナログ入力信号を提供し、操作される装置１０２内の属性（例えば、気温あるいは圧力）に反応する。制御コンピュータ１０４内でデータ論理（ｄａｔａｌｏｇｉｃａｌ）エンティティに変換された後、リアルタイムインタフェースロジック２１０の測定された属性を制御することが制御コンピュータ１０４あるいは多変量コントローラ１０８のいずれかに配置されるコントローラの目標である限り、アナログ入力信号１２４は制御量（ＣＶ）と表示される。
【０１９５】
デジタル入力信号１２６は制御コンピュータ１０４への電気電圧入力としての操作される装置１０２からのデジタル入力信号を提供し、操作される装置１０２内の属性（例えば、開放したあるいは開放していない弁）に反応する。制御コンピュータ１０４内でデータ論理（ｄａｔａｌｏｇｉｃａｌ）エンティティに変換された後、リアルタイムインタフェースロジック２１０の測定された属性を制御することが制御コンピュータ１０４あるいは多変量コントローラ１０８のいずれかに配置されるコントローラの目標である限り、デジタル入力信号１２６は制御量（ＣＶ）と表示される。
【０１９６】
デジタル出力信号１２８は、操作される装置１０２における制御要素の位置を変更、操作する電気電圧入力としての制御コンピュータ１０４からのデジタル出力信号を提供する。その際に、デジタル出力信号１２８は、操作される装置１０２の属性（例えば、流体がポンプの中を移動することを可能にする流体の移動に利用できる運動エネルギー）を変更する。従って、制御コンピュータロジック１２０、コミュニケーションインタフェースロジック１１６、およびその値がデジタル出力信号１２８の電圧に表れる多変量コントローラロジック１１２内のデータ論理（ｄａｔａｌｏｇｉｃａｌ）エンティティは、操作変量（ＭＶ）と示される。
【０１９７】
アナログ出力信号１３０は、操作される装置１０２における制御要素の位置を変更、操作する電気電圧入力としての制御コンピュータ１０４からのアナログ出力信号を提供する。その際に、アナログ出力信号１３０は、操作される装置１０２の属性（即ち、ポンプ内の流体の流れに利用できる断面積）を変更する。従って、制御コンピュータロジック１２０、コミュニケーションインタフェースロジック１１６、およびその値がアナログ出力信号１３０の電圧に表れる多変量コントローラロジック１１２内のデータ論理（ｄａｔａｌｏｇｉｃａｌ）エンティティは、操作変量（ＭＶ）と示される。
【０１９８】
操作される装置１０２、制御コンピュータ１０４、およびコミュニケーションインタフェース１０６の性質は当業者には明らかであると推測され、ここでは好ましい記載の実施例およびその使用の全体的な理解を可能にするために示されている。この明細書において、多変量コントローラ１０８における詳細は、後に続くほとんどの説明での焦点である。制御コンピュータ１０４の一例が、２０００年１月１２日に提出された“ＰＲＯＣＥＳＳ　ＣＯＮＴＲＯＬ　ＳＹＳＴＥＭ　ＷＩＴＨ　ＩＮＴＥＧＲＡＴＥＤ　ＳＡＦＥＴＹ　ＣＯＮＴＲＯＬ　ＳＹＳＴＥＭ”という名称の米国特許出願第０９／４８２，３８６号にある。
【０１９９】
図２によると、多変量コントローラロジック詳細２００は、多変量コントローラロジック１１２における詳細を示している。ヒューマンインタフェースロジック２０２は、モニタおよびキーボード１１０のスクリーンで見るためのデータ出力、また、モニタおよびキーボード１１０からのキーボードおよび関連した入力装置（例えば、トラックボール、マウス）から入力されたデータを提供する。モデル２０４の詳細は、図５乃至１０の時間に依存した非積分特性５００、マルチプル非積分モデル特性６００、非積分モデル慣性特性７００、時間に依存した積分特性８００、マルチプル積分モデル特性９００、および積分モデル慣性特性１０００に示されている。ＭＶ決定ロジック２０６は応答制御ロジックを実行して、制御量２１４およびフィードフォワード変量２１６の値に関連する操作変量２１２を決定する。適応ロジック２０８はモデル２０４およびＭＶ決定ロジック２０６内の制御に関連した値を適応させるロジックを提供する。適応ロジック２０８は、分岐応答ロジック２１８、ゲイン決定ロジック２２０、およびアーカイバルロジック２２２ロジカルポーションを有する。リアルタイムインタフェースロジック２１０は、制御コンピュータロジック１２０から（コミュニケーションインタフェース１０６によって可能になったデータコミュニケーションから）フィードフォワード変量２１６および操作変量２１２の変量を読み取り、これらの変量をＭＶ決定ロジック２０６に伝達する。リアルタイムインタフェースロジック２１０はまた、ＭＶ決定ロジック２０６から操作変量２１２の変量を読み取り、これらの変量を（コミュニケーションインタフェース１０６によって可能になったデータコミュニケーションを通して）制御コンピュータロジック１２０に伝達する。
【０２００】
更に図３に注目すると、基本制御システムブロック図３００は、モデルを含むコントローラ構成のための従来の制御システム図を示している。コントローラ３０２はコントローラで（しばしばモデル３０６の効果的な転換と判断される）ある。被制御装置３０４は、操作される装置１０２をコントローラブロック図で表したものである。モデル３０６は、制御下にある被制御装置３０４の側面のコンピュータによって実施されるモデルである。外乱／ＣＶ加算ポイント３０８は、外乱３１２および被制御装置３０４からの出力（制御量）の加算ポイントである。モデル／ＣＶ加算ポイント３１０は、モデル３０６出力（モデルによって決定される制御量の値）および外乱／ＣＶ加算ポイント３０８からの出力（如何なる外乱３１２の影響をも含む制御量の実効値）の加算ポイントである。外乱３１２はコントローラ４０２によって確立されていない制御量に対する何らかの影響である。セットポイント３１４は、制御量の望ましい値に関する（ａ）操作する技術者あるいは（ｂ）自動セットポイント決定システムのいずれかの決定を表している。
【０２０１】
図４において、多変量コントローラ制御システムブロック図４００は、好ましい実施例によるモデル構成を含むコントローラ構成のための制御システム図を示している。コントローラ４０２は、多変量コントローラ制御システムブロック図４００における抽象化された機能性に関するコントローラ３０２と密接に関係している。コントローラ４０２はリニアプログラム４２６を含んでいる。被制御装置３０４、外乱／ＣＶ加算ポイント３０８および外乱３１２は、被制御装置３０４から繰り返される。コントローラ４０２の更なる詳細は図１７のコントローラオペレーション１７００に説明される。プロセス外乱値加算ポイント４０４は、モデリング誤差計算ブロック４０６の出力および外乱／ＣＶ加算ポイント３０８の出力の加算ポイントである。プロセス外乱値加算ポイント４０４からの出力はコントローラ４０２に入力される。モデリング誤差計算ブロック４０６は、速いモデル４１０、基準モデル４０８および遅いモデル４１２を用いて制御量の個別のモデル決定インスタンスに関する制御量のモデル決定における誤差の度合いを判断する。基準モデル４０８は、基準モデル４０８のモデルが適応ブロック４１６からの入力を介して使用する時に変更できることを除いて、モデル３０６と抽象的に同等である。図５乃至図１０の時間に依存した非積分特性５００、マルチプル非積分モデル特性６００、非積分モデル慣性特性７００、時間に依存した積分関数特性８００、マルチプル積分モデル特性９００、積分モデル慣性特性１０００、および図１２乃至図１６のモデル構築ステップ１２００、不感時間時間軸属性決定１３００、定常状態時間軸属性決定１４００、傾斜部決定詳細１５００、曲線部決定詳細１６００に更に説明されるように、速いモデル４１０および遅いモデル４１２のモデルは基準モデル４０８のモデルから決定される。
【０２０２】
履歴ブロック４１４は、多変量コントローラ制御システムブロック図４００におけるアーカイバルロジック２２２を示している。履歴ブロック４１４は、（ａ）被制御装置３０４に送られる制御量、（ｂ）コントローラ４０２からの操作変量、および（ｃ）速いモデル４１０、基準モデル４０８および遅いモデル４１２からの制御量の出力モデル決定値とデータ読み取りの通信を行い、これらの制御ブロック要素から受信したデータは、必要に応じて速いモデル４１０、基準モデル４０８、遅いモデル４１２およびコントローラ４０２を適応させる時に適応ブロック４１６によって使用されるために保存される。適応ブロック４１６は履歴ブロック４１４と相互データ通信を行い、必要に応じて速いモデル４１０、基準モデル４０８、遅いモデル４１２およびコントローラ４０２を適応させる時に保存されている値を用いる。分岐応答ルーチン４１８は、コントローラ４０２、基準モデル４０８、速いモデル４１０および遅いモデル４１２に使用する制御ゲインを決定するための適応ブロック４１６のロジカル部である。ゲイン決定ルーチン４２０は、コントローラ４０２、基準モデル４０８、速いモデル４１０および遅いモデル４１２に使用する候補変更データが、操作される装置１０２の望ましくない分岐制御を提供する多変量コントローラ制御システムブロック図４００によるシステムを構成するか否かを判断する適応ブロック４１６のロジカル部である。適応ブロック４１６は、適応情報を速いモデル４１０、基準モデル４０８、遅いモデル４１２およびコントローラ４０２に入力する。一実施例において、コントローラアダプタデータパス４２２はコントローラ４０２の指示の下適応ブロック４１６のロジックのオペレーションを可能にし、適応ブロック４１６はアダプタコントローラデータパス４２４を介して入力を提供する。別の実施例において、適応ブロック４１６は、コントローラアダプタデータパス４２２を介してコントローラ４０２の指示を受けることなくコントローラ４０２と平行して動作し、アダプタコントローラデータパス４２４を介してコントローラ４０２に入力を提供する。
【０２０３】
図５によれば、時間に依存した非積分特性５００は好ましい実施例のモデリング方法を理解する上で有用であり、モデル３０６を定義する時に用いる等のそれぞれの操作変量における単位ステップ変化に関する制御量の変化の従来非積分応答モデル（第１のモデル）の描写を示している。時間に依存した非積分特性５００はまた、基準モデル４０８を定義する際に用いられる応答モデルの描写である。離散時間間隔のセット５０２は時間軸５０６上に示され、各離散時間間隔５０４は同一の時間分である。
【０２０４】
制御量大きさの軸５０８は時間軸５０６と直交し、ぞれぞれの操作変量における単位ステップ変化の（時間軸ゼロ値の）時の、ゼロ時間時間軸属性５１２を示している。ゼロ時間時間軸属性５１２と第１モデル不感時間時間軸属性５１６（図５乃至図１０の時間軸５０６の位置参照符号Ｃ）との間の関数は通常、応答モデルにおいて「不感時間」と称される。モデルは、第１モデル定常状態時間軸属性５２０（図５乃至図８の時間軸５０６の位置参照符号Ｆ）までの時間に継続する第１モデル不感時間時間軸属性５１６（時間軸５０６の位置参照符号Ｃ）から第１モデル曲線部５２２による応答を開始する。第１モデル定常状態時間軸属性５２０から最大時間時間軸属性５１４（図５乃至図１０の時間軸５０６の位置参照符号Ｂ）まで、モデルは、応答ゲイン属性５１８による制御量の変更を達成した後、第１モデルホマロイダル（ｈｏｍａｌｏｉｄａｌ）部５１０の一定した応答を示す。
【０２０５】
図６によれば、マルチプル非積分モデル特性６００は、離散時間間隔５０４、時間軸５０６、制御量大きさ軸５０８、第１モデルホマロイダル（ｈｏｍａｌｏｉｄａｌ）部５１０、ゼロ時間時間軸属性５１２、最大時間時間軸属性５１４（時間軸５０６の位置参照符号Ｂ）、第１モデル不感時間時間軸属性５１６（時間軸５０６の位置参照符号Ｃ）、応答ゲイン属性５１８、第１モデル定常状態時間軸属性５２０（時間軸５０６の位置参照符号Ｆ）および第１モデル曲線部５２２を反復し、ゼロ時間時間軸属性５１２によって定義される関数、速いモデル不感時間時間軸属性６０２（時間軸５０６の位置参照符号Ｃ´）、速いモデル定常状態時間軸属性６０４（時間軸５０６の位置参照符号Ｆ´）、（速いモデル不感時間時間軸属性６０２と速いモデル定常状態時間軸属性６０４との間に配置される）速いモデル曲線部６０６を有する最大時間時間軸属性５１４（時間軸５０６の位置参照符号Ｂ）、および（速いモデル定常状態時間軸属性６０４と最大時間時間軸属性５１４との間に配置される）速いモデルホマロイダル（ｈｏｍａｌｏｉｄａｌ）部６１４による速いモデルを示している。また、ゼロ時間時間軸属性５１２によって定義される関数、遅いモデル不感時間時間軸属性６１２（時間軸５０６の位置参照符号Ｃ´´）、遅いモデル定常状態時間軸属性６０８（時間軸５０６の位置参照符号Ｆ´´）、（遅いモデル不感時間時間軸属性６１２と遅いモデル定常状態時間軸属性６０８との間に配置される）遅いモデル曲線部６１０を有する最大時間時間軸属性５１４、および（遅いモデル定常状態時間軸属性６０８と最大時間時間軸属性５１４との間に配置される）遅いモデルホマロイダル（ｈｏｍａｌｏｉｄａｌ）部６１６による遅いモデルが示されている。遅いモデルおよび速いモデルは両方とも時間に依存した非積分特性５００に従って第１（基準）モデルより得られる。
【０２０６】
更に図７に注目すると、非積分モデル慣性特性７００はマルチプル非積分モデル特性６００を示し、更に、速いモデルと第１モデルとの間の速い動的応答慣性特性７０２、および第１モデルと遅いモデルとの間の遅い動的応答慣性特性７０４を示している。
【０２０７】
図８によれば、時間に依存した積分関数特性８００による第１（基準）モデルは、モデル３０６を定義する時に用いる等のそれぞれの操作変量における単位ステップ変化に関する制御量の変化の従来積分応答モデル（第１のモデル）の描写を示している。時間軸５０６、離散時間間隔５０４、ゼロ時間時間軸属性５１２、（関連する時間軸５０６の位置参照符号Ｂの）最大時間時間軸属性５１４、（関連する時間軸５０６の位置参照符号Ｃの）第１モデル不感時間時間軸属性５１６が、時間に依存した非積分特性５００の基準座標系と寸法が一致することが示されるように反復される。第１モデル傾斜部８０２は、時間に依存した非積分特性５００に描写されたものと第１モデルとを区別し、時間の関数としての応答の傾斜として傾斜レートの属性を有する。
【０２０８】
図９において、マルチプル積分モデル特性９００は、ゼロ時間時間軸属性５１２、速いモデル不感時間時間軸属性９０６（時間軸５０６の位置参照符号Ｃ´）および最大時間時間軸属性５１４のポイントに定義される関数における速いモデル、およびゼロ時間時間軸属性５１２、遅いモデル不感時間時間軸属性９０８（時間軸５０６の位置参照符号Ｃ´´）、および最大時間時間軸属性５１４（尚、最大時間時間軸属性５１４は、すべてのモデルの時間に依存した非積分特性５００、マルチプル非積分モデル特性６００、非積分モデル慣性特性７００、時間に依存した積分関数特性８００、マルチプル積分モデル特性９００、および積分モデル慣性特性１０００におけるポイントＢについて単一「ポイント」である）に定義される関数における遅いモデルの積分応答モデルの同等物を示している。第１モデル傾斜部８０２は、離散時間間隔５０４、時間軸５０６、ゼロ時間時間軸属性５１２、最大時間時間軸属性５１４および第１モデル不感時間時間軸属性５１６（時間軸５０６の位置参照符号Ｃ）の基準点に従って第１モデルから反復される。速いモデルは、速いモデル不感時間時間軸属性９０６および最大時間時間軸属性５１４に接続する関数部分によって定義される速いモデル傾斜部９０２を有する。遅いモデルは、遅いモデル不感時間時間軸属性９０８および（時間軸５０６の位置参照符号Ｂによって示される単一ポイントで）最大時間時間軸属性５１４に接続する関数部分によって定義される遅いモデル傾斜部９０４を有する。
【０２０９】
図１０に注目すると、積分モデル慣性特性１０００はマルチプル積分モデル特性９００を示し、更に速い（ＦＡＳＴ）モデルと第１（基準）モデルとの間の速い動的応答慣性特性１００２、および第１（基準）モデルと遅い（ＳＬＯＷ）モデルとの間の遅い動的応答慣性特性１００４を示している。
【０２１０】
更に図１１に注目すると、好ましい実施例に関する方法における詳細を考慮して、多変量コントローラ一般実施動作１１００は、モデル変量コントローラを用いる際のステップの概観を示している。モデル構成ステップ１１０２において、操作される装置１０２が操作され、第１モデルを構築するデータが獲得され、第１モデルが基準モデル４０８で使用されるために構築される。ＤＭＣ（動的マトリクスコントローラ）のモデルは初期の第１モデルの特性である。また、速いモデル４１０および遅いモデル４１２の速いおよび遅いモデル（およびマルチプル非積分モデル特性６００、非積分モデル慣性特性７００、マルチプル積分モデル特性９００、および積分モデル慣性特性１０００）は、図１２乃至図１６のモデル構築ステップ１２００、不感時間時間軸属性決定１３００、定常状態時間軸属性決定１４００、傾斜部決定詳細１５００、および曲線部決定詳細１６００の更なる詳細に従って構築される。また、第１モデルは反転されて、コントローラ４０２の応答を提供する。初期のチューニングステップ１１０４においては、制御エンジニアがチューニングパラメータを定義すると、多変量コントローラ制御システムブロック図４００が更に設定される。操作ステップ１１０６において、多変量コントローラ制御システムブロック図４００を用いて図１７Ａおよび１７Ｂのコントローラオペレーション１７００によって操作される装置１０２を制御し、このステップを実行する際、外乱予測がＭＶ決定ロジック２０６内で働いて、モデルのセットから、１つの制御量のすべての操作変量との相互作用における予測モデリング誤差値を確立する。制御量大きさおよび予測モデリング誤差値からの予測プロセス外乱値も計算される。その後、予測モデリング誤差値および予測プロセス外乱値を用いて、チューニングデータあるいはモデルデータのいずれかの更なる適応が必要か否かを判断する。
【０２１１】
記載の実施例で使用される方法を説明するため、図１２乃至２０は、一般的なフローチャートの形で順を追った経過を示す有用な一連の重要な仮想ステップを示しているが、明らかとなるように、特に分岐するプロトコルなしに表される平行且つ選択的な経路を考慮して、これらのフローチャートはコンピュータロジックコーディングのための設計段階のテンプレートを厳格に描写するものではない。図面に描かれる方法およびプロセスからコーディング工程図およびそこから実行可能なコードへ変形するは、図面および説明を考慮すれば明らかで、容易に理解できる。
【０２１２】
図１２によれば、モデル構築ステップ１２００は、各第１モデルをそれぞれの速いモデルおよびそれぞれの遅いモデルに変更するモデル構築ステップ１１０２の詳細の第１レベルを示している。速いモデル曲線部変更ステップ１２０２は、速いモデル曲線部６０６定義の経路を開始し、遅いモデル曲線部変更ステップ１２０４は、速いモデル曲線部６１０定義の経路を開始する。
【０２１３】
図１３乃至１６は、モデル構築ステップ１２００のモデルおよび全体的な描写を特に考慮して更なる詳細を示している。図１３の不感時間時間軸属性決定１３００は、第１モデル不感時間時間軸属性５１６の定義の詳細を示している。図１４の定常状態時間軸属性決定１４００は、第１モデル定常状態時間軸属性５２０の定義の詳細を示している。図１５の傾斜部決定詳細１５００は、時間に依存した積分関数特性８００およびマルチプル積分モデル特性９００における第１モデル不感時間時間軸属性５１６および第１モデル傾斜部８０２の属性判断の詳細を示している。図１６の曲線部決定詳細１６００は、第１モデル曲線部５２２からの速いモデル曲線部６０６および速いモデル曲線部６１０決定の詳細を示している。
【０２１４】
図１７によれば、コントローラオペレーション１７００は、ＭＶ決定ロジック２０６およびコントローラ４０２の操作プロセスを示している。履歴更新ステップ１７０２において、存在するＭＶ、ＦＦおよびＣＶ変量のデータが、適応ブロック４１６で保存、使用されるため履歴ブロック４１４に送信される。Ｎ入力（ＣＶ）変量、Ｌフィードフォワード（ＦＦ）変量、およびＭ出力（ＭＶ）変量に対して履歴が構築される。適応決定ステップ１７０４において、（操作変量大きさからの）予測プロセス外乱値および予測モデリング誤差値が計算される。そして、予測モデル誤差値および予測プロセス外乱誤差値を用いて、チューニングデータあるいはモデルデータのいずれかの更なる適応が必要か否かを判断する。モデル適応ステップ１７２２の詳細（適応決定ステップ１７０４からＹｅｓの解答を得た場合）を図１８Ａ乃至図１８Ｅの適応方法詳細１８００において解説する。ＣＶ予測ステップ１７０６において、第１（基準）、遅い、および速いモデルを用いて、定常状態制御量値を予測する。Ｎ入力（ＣＶ）変量、Ｌフィードフォワード（ＦＦ）変量、およびＭ出力（ＭＶ）変量に対して予測が行われる。この更なる詳細が図１９の未来ＣＶ要求定義詳細１９００に示されている。定常状態ＭＶ定義ステップ１７０８において、リニアプログラム４２６を呼び出して定常状態操作変量値を定義する。これらの値はＮ入力（ＣＶ）変量およびＭ出力（ＭＶ）変量に対して定義される。動的マトリクス構築ステップ１７１０において、チューニングが変更される場合、モデルが変更される場合、あるいはこれがコントローラ４０２のプロセスの最初の実行インスタンスである場合、動的（ＡＴＡ）マトリクスが再構築される。ＡＴＡマトリクスはＭ×Ｍの大きさを有し、ここで、未来ＭＶの数によって掛けられたＭ＝Ｎ（ＣＶ変量）はＭＶ毎に変動する。未来ＣＶ要求定義ステップ１７１２において、制御量値における未来の必要なシフトが、ＣＶデータ獲得ステップ１７２０における制御コンピュータロジック１２０のデータベースから獲得されるようにセットポイントおよび他の予測未来値から決定される。未来ＣＶ要求定義ステップ１７１２の更なる詳細が図２０のＣＶ予測詳細２０００に示されている。Ｍ出力変量にシフトが決定される。ＭＶ変化定義ステップ１７１４において、ＡＴＥマトリクスおよび動的マトリクスが解かれ、操作変量における増加した変化を定義する。ＭＶ実施ステップ１７１６において、増加操作変量変化が実施され、プロセスはデータ獲得ステップ１７１８に戻るが、これはＮ入力変量の各々に影響する。データ獲得ステップ１７１８において、ＭＶ、ＣＶおよびＦＦ変量が（コミュニケーションインタフェース１０６を介して）制御コンピュータロジック１２０から読み取られる。ＣＶデータ獲得ステップ１７２０において、セットポイントおよび他の予測未来値が、制御量値における必要な未来シフトとともに、制御コンピュータロジック１２０のデータベースから獲得される。
【０２１５】
図１８において、適応方法詳細１８００は、モデル適応ステップ１７２２の詳細（適応決定ステップ１７０４からＹｅｓの解答を得た場合）を示す。忘却係数変更決定１８０４において、「忘却係数」が、個々の割引係数の決定に用いることによってアーカイバルロジック２２２内の最も古いデータに適用される。Ｃマトリクス構築ステップ１８０２および適応方法詳細１８００のほかのステップにおいて、「微分形式」は、「差分形式」と呼ばれることもある。ＣマトリクスはＭ×Ｎの大きさとされ、ここで、ＮはＭＶおよびＦＦ変量の数であり、Ｍは使用された時間範囲における増分の数である。
【０２１６】
更に図１９に注目すると、未来ＣＶ要求定義詳細１９００は、コントローラオペレーション１７００の未来ＣＶ要求定義ステップ１７１２におけるプロセス詳細を示している。別のＣＶ誤差決定ステップ１９０２において、代替誤差値が、現在および予測ＣＶ値に決定される。例において、
【０２１７】
式５８乃至６０
Ｌ＝最大予測ＣＶ−最小予測ＣＶ
Ｘ＝現在ＣＶ／Ｌ
誤差＝ｘ＊（１．０−ｅｘｐ（−ｘ＊ｘ）
あるいは、
誤差＝ｘ＊（１．０−１．０／（１＋ａ＊ｘ＾ｎ））
【０２１８】
ここで、「ａ」はローバストチューニングを可能にするように定義される（尚、一実施例において、「ａ」は制限近似の関数）。
【０２１９】
図２０において、ＣＶ予測詳細２０００は、未来ＣＶ要求定義ステップ１７１２における更なる詳細を示している。ＣＶ誤差訂正ステップ２００２において、各制御量の各誤差は以下の関係によって評価される。
【０２２０】
式６１
誤差＝セットポイント−関数（速い予測ＣＶ、遅い予測ＣＶ）
【０２２１】
ここで、関数は直接相加平均であるか、あるいは、関数はＣＶにおける制限近似に基づく。
【０２２２】
従来のＤＭＣコントローラと比較した場合の多変量コントローラの利点は、図２１乃至２６に関連したシミュレーションによる以下の例において示される。
【０２２３】
例において、動作する装置のシミュレーションは、従来のＤＭＣによって図２１、２３および２５のように制御される。それぞれ対照的な図２２、２４および２６において、動作する装置の同様のシミュレーションが好ましい実施例のローバスト多変量コントローラを用いて制御される。図２１と２２との比較において、モデルは、工場のシミュレーションとコントローラで使用されるモデルとの間のモデルパラメータにおける同一のシフトに影響される。図２３と２４との比較において、モデルは、工場のシミュレーションとコントローラで使用されるモデルとの間のゲインパラメータにおける同一のシフトに「影響」される。図２５と２６との比較において、モデルは、同一のコントローラモデル（特性値）の反転に「影響」される。シミュレーション出力タイムチャートを解読する際、タイムチャートの右側の目盛りはＭＶ変量の数量値を示し、左側の目盛りはＳＰおよびＣＶ数量値を示す。
【０２２４】
図２１は、モデリングパラメータにおいてモデル不一致の状況で動作する通常のＤＭＣのシミュレータからの出力２１００を示している。出力２１００は、ＣＶ１およびＭＶ１の動きを示すタイムチャート２１０２、ＣＶ２およびＭＶ２の動きを示すタイムチャート２１０４、およびＣＶ３およびＭＶ３の動きを示すタイムチャート２１０６を含む。図２１は、動作する装置のシミュレーションとコントローラで使用されるモデルとの間のモデル不一致の状況（第１のモデルにおいてのみのモデル不一致の３×３の場合で、この点において、不感時間は誤ってモデリングされている）にある通常のＤＭＣを示している。変動抑制係数は一致するようセットされる。等しい関係誤差もすべて一致している。シミュレーションは、ＣＶおよびＭＶのすべての値が５０．０から始まるように内部で正規化される。プロセスゲインは通常０から３．０の範囲内である。図においては、９つ（即ち、３×３）のうちの１つのモデルのみにおける不感時間モデルの単一の小さな誤差によってＤＭＣで引き起こされた不安定性が示されている。他のモデルの各パラメータは、装置シミュレーションとコントローラのモデルとの間で厳格に等しくなっている。最初のモデルにおける不感時間誤差はおよそ２０パーセントである。この誤差によって、コントローラがすべての３ＣＶにおいて不安定となり、従来の解決方法では変動抑制は増大されるが、外乱およびセットポイントの変化に対するコントローラの反応時間を犠牲としていた。
【０２２５】
図２２は、図２１のモデル不一致の状況で動作する好ましい実施例のローバストコントローラのシミュレータからの出力２２００を示している。出力２２００は、ＣＶ１およびＭＶ１の動きを示すタイムチャート２２０２、ＣＶ２およびＭＶ２の動きを示すタイムチャート２２０４、およびＣＶ３およびＭＶ３の動きを示すタイムチャート２２０６を含む。図２２は、図２１の同様のモデル不一致に直面した（第１のモデルにおいてのみのモデル不一致の３×３の同様の場合で、再び、不感時間は誤ってモデリングされている）ローバストコントローラを示している。変動抑制係数は一致するようセットされる。等しい関係誤差もすべて一致している。シミュレーションは、ＣＶおよびＭＶのすべての値が５０．０から始まるように内部で正規化される。図においては、ローバスト多変量コントローラの結果的な安定性が示されている。コントローラは反応時間を犠牲にして安定性を得ず、従って、外乱およびセットポイントの変化は通常のＤＭＣよりも速く処理することができる。ローバスト性は大きいため、変動抑制は、何らかの理由があればゼロにする（即ち、オフにする）ことができる。
【０２２６】
図２３は、ゲインにおけるモデル不一致の状況で動作する通常のＤＭＣのシミュレータからの出力２３００を示している。出力２３００は、ＣＶ１およびＭＶ１の動きを示すタイムチャート２３０２、ＣＶ２およびＭＶ２の動きを示すタイムチャート２３０４、およびＣＶ３およびＭＶ３の動きを示すタイムチャート２３０６を含む。図２３は適応のない通常のＤＭＣを示している。すべてのモデルのゲインにおいてのみのモデル不一致の３×３の場合である。変動抑制係数は一致するようセットされる。等しい関係誤差もすべて一致している。シミュレーションは、ＣＶおよびＭＶのすべての値が５０．０から始まるように内部で正規化される。プロセスゲインは通常０から３．０の範囲内で、誤差は０から５０パーセントの範囲内である。図においては、ゲイン誤差によってＤＭＣで引き起こされた不安定性が示されている。ＤＭＣコントローラはすべての３つのＣＶにおいて不安定である。
【０２２７】
図２４は、図２３のモデル不一致の状況で動作する好ましい実施例のローバストコントローラのシミュレータからの出力２４００を示している。出力２４００は、ＣＶ１およびＭＶ１の動きを示すタイムチャート２４０２、ＣＶ２およびＭＶ２の動きを示すタイムチャート２４０４、およびＣＶ３およびＭＶ３の動きを示すタイムチャート２４０６を含む。図２４は適応されたローバストコントローラを示している。すべてのモデルのゲインにおいてのみで、モデル不一致の図２３で用いられていたように３×３の場合である。変動抑制係数は一致するようセットされる。等しい関係誤差もすべて一致している。シミュレーションは、ＣＶおよびＭＶのすべての値が５０．０から始まるように内部で正規化される。プロセスゲインは通常０から３．０の範囲内で、誤差は０から５０パーセントの範囲内である。図においては、ローバストコントローラにおける僅かな最初の不安定性（２４０８の領域）が示されているが、これは学習期間である。この学習期間の後、コントローラは、過去のデータから実際のプロセスを制御モデルに一致させる正しいモデルゲインを得るので、セットポイントの変化に対する略完全な応答を示す。尚、図２４の２４０８の領域におけるピークと図２３の２３０８の比較され得るピーク領域とを比較する際、図２４のコントローラはセットポイントＳＰより上でより少ないオーバーシュートを示し、これは多変量コントローラの上述の実施例がオペレーティングシステムに効率よく反応することを示している。
【０２２８】
図２５は、コントローラモデル（特性値）が反転した状況で動作する通常のＤＭＣのシミュレータからの出力２５００を示している。出力２５００は、ＣＶ１およびＭＶ１の動きを示すタイムチャート２５０２、ＣＶ２およびＭＶ２の動きを示すタイムチャート２５０４、およびＣＶ３およびＭＶ３の動きを示すタイムチャート２５０６を含む。尚、（ａ）時間ｔ＝１００でのセットポイントの変化は反転した応答を引き起こし、（ｂ）変動抑制は一致するようセットされているので、コントローラは非常に速く分岐する。
【０２２９】
図２６は、図２５のモデル（特性値）反転の状況で動作する好ましい実施例のローバストコントローラのシミュレータからの出力２６００を示している。出力２６００は、ＣＶ１およびＭＶ１の動きを示すタイムチャート２６０２、ＣＶ２およびＭＶ２の動きを示すタイムチャート２６０４、およびＣＶ３およびＭＶ３の動きを示すタイムチャート２６０６を含む。再び、時間ｔ＝１００でのセットポイントの変化は反転した応答を引き起こし、コントローラは最初は分岐するが、図２５の通常のＤＭＣ程速くはない。そして、反転の検出はすべてのモデルにおいて特性値の反転を起こし、このプロセスは時間ｔ＝１２０で効果的に起こる。明らかとなるように、反転は、異なって選択されたコントローラパラメータが用いられる初期の関係する時期に開始される。変動抑制係数は一致するようセットされる。図２５と２６とを比較すると、（ａ）制御プロセスにおいて分岐応答反応を判断し、（ｂ）同一の分岐応答反応に対抗してコントローラを安定させる記載の実施例における値が示される。
【０２３０】
上述した実施例は多数のコンピュータシステムアーキテクチャの選択肢の内で実行可能である。一選択において、実施例は、コンピュータによって実施されるロジック内の異なるデータベース、データセクションおよびロジカルエンジン（データコンピュータ処理においてデータの読み取り、データの書き込み、データの計算および決定を行うロジカルサブセクション）が、データ共有および／あるいはアプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ）を用いることによって直接的あるいは間接的に実現される動的にアクティブなデータの移動リンケージを用いて同時にインストール、駆動される多重プロセス環境の中で行われる。別の選択においては、異なるデータベース、データセクションおよびロジカルエンジンは、異なる構成要素が操作技術者によって順次駆動され、リンケージが一時保管専用のデータ共有あるいはデータスキーマを用いることによって直接的あるいは間接的に実現される単一のプロセス環境の中で行われる。また別の選択においては、異なるデータベース、データセクションおよびロジカルエンジンは、（ａ）異なるデータベース、データセクションおよびロジカルエンジンの構成要素によっては、操作技術者によって査定、駆動されるものがあり、リンケージが一時保管専用のデータ共有あるいはデータスキーマを用いることによって直接的あるいは間接的に実現され、また（ｂ）異なるデータベース、データセクションおよびロジカルエンジン内の他の構成要素が以前に駆動されたものからの要求によって査定、駆動され、リンケージが一時保管専用のデータ共有あるいはデータスキーマを用いることによって直接的あるいは間接的に実現される単一のプロセス環境の中で行われる。一選択において、多変量コントローラは１つの物理的なコンピュータで実施、実行される。別の選択においては、コントローラが異なるコンピュータプラットフォームで実現され、この場合、各プラットフォームで個別のオペレーティングシステムが必要であるにもかかわらず、１つのエンジンによって生じた結果が、異なるコンピュータプラットフォームで実行する第２のあるいは他の複数の異なるデータベース、データセクションおよびロジカルエンジンへ操作技術者によって移される。更に別の選択においては、各プラットフォームで個別のオペレーティングシステムが必要であり、且つオペレーティングシステムが更にこのようなコンピュータによって実施される通信ネットワークを介して必要な通信を行うために必要な何らかのネットワーキングロジックを含むにもかかわらず、コントローラはコンピュータネットワークによって相互接続されている複数のコンピュータプラットフォームで実現される。上述の実施例による比較的小さなコントローラは、３３ＭＨｚクロックのインテル８０４８６ＣＰＵ、１０メガバイトのランダムアクセスメモリ、および１００メガバイトのハードディスクを有するマイクロソフト社のオペレーティングシステムウィンドウズ９５を使用したコンピュータで実施される。上述の実施例によるより大きなコントローラは、１２８メガバイトのランダムアクセスメモリ、および（少なくとも）５００メガバイトのハードディスクを有するコンパックコンピュータ社のＶａｘｓｔａｔｉｏｎ４０００ｍ９０で実施される。上記概要内での多くの異なる段階のアーキテクチャの実施が一般的に明らかとなるよう出願人によって考えられ、本発明の例証は、この開示の利点を考慮した上で当業者によって都合よく変形されることが可能であり、またこの開示の利点を考慮した上で本発明の精神から逸脱することなく上記コンピュータシステムアーキテクチャの選択肢の範囲内で本発明の有用性を達成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
システムの概観を示している。
【図２】
多変量コントローラ論理の詳細を示している。
【図３】
基本的な制御システムのブロック図である。
【図４】
多変量制御システムのブロック図である。
【図５】
時間に依存した非積分モデル特性を示している。
【図６】
複数モデル非積分モデル特性を示している。
【図７】
非積分モデルセット慣性特性を示している。
【図８】
時間に依存した積分モデル関数特性を示している。
【図９】
複数モデル積分モデル特性を示している。
【図１０】
積分モデルセット慣性特性を示している。
【図１１】
複数モデルシステム実施の際の多変量制御の一般動作を示している。
【図１２】
モデル構築ステップを示している。
【図１３】
モデルにおける不感時間時間軸属性の決定を示している。
【図１４】
モデルにおける定常状態時間軸属性の決定を示している。
【図１５】
モデルにおける傾斜部の決定を示している。
【図１６】
モデルにおける曲線部の決定を示している。
【図１７】
コントローラ動作の詳細を示している。
【図１８】
適応方法の詳細を示している。
【図１９】
未来制御量要求定義の詳細を示している。
【図２０】
制御量予測の詳細を示している。
【図２１】
モデリングパラメータにおけるモデル不一致の状況で動作する通常のＤＭＣのシミュレータからの出力を示している。
【図２２】
図２１のモデル不一致の状況で動作する好ましい実施例のローバストコントローラのシミュレータからの出力を示している。
【図２３】
ゲインにおけるモデル不一致の状況で動作する通常のＤＭＣのシミュレータからの出力を示している。
【図２４】
図２３のモデル不一致の状況で動作する好ましい実施例のローバストコントローラのシミュレータからの出力を示している。
【図２５】
コントローラモデル反転の状況で動作する通常のＤＭＣのシミュレータからの出力を示している。
【図２６】
図２５のモデル反転の状況で動作する好ましい実施例のローバストコントローラのシミュレータからの出力を示している。
【符号の説明】
１００，１０８，１１０　多変量コントローラ
１１２　ロジック
１１４，１１８，１２２　ＣＰＵ
１０６　コミュニケーションインタフェース
１１６　ロジック
１０４　制御コンピュータ
１２０　ロジック
１０２　処理装置
２０２　ヒューマンインタフェースロジック
２０４　モデル
２０６　操作変量セットポイントロジック
２０８　モデル適応ロジック
２１８　分岐応答ロジック
２２０　ゲイン決定ロジック
２２２　アーカイブロジック
２１０　リアルタイム信号インタフェースロジック
３０２　コントローラ
３０４　被制御装置
３０６　モデル
４０２　コントローラ
３０４　被制御装置
４１０　速いモデル
４０８　基準（第１）モデル
４１２　遅いモデル
４１４　履歴
４０６　モデル誤差
４１６　適応
４１８　分岐応答評価
４２０　ゲイン決定
【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１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１８Ｃ】
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【図１８Ｄ】
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【図１８Ｅ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【図２１Ｃ】
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【図２２Ａ】
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【図２２Ｂ】
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【図２２Ｃ】
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【図２３Ａ】
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【図２３Ｂ】
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【図２３Ｃ】
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【図２４Ａ】
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【図２４Ｂ】
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【図２４Ｃ】
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【図２５Ａ】
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【図２５Ｂ】
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【図２５Ｃ】
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【図２６Ａ】
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【図２６Ｂ】
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【図２６Ｃ】
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【国際公開パンフレット】
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2004503000.tif 000152
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004503000.tif 000153
2004503000.tif 000154
【国際調査報告】
2004503000.tif 000155
2004503000.tif 000156
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