(57)【要約】【課題】現場側機器に負荷をかけることなく制御対象のモデルやパラメータを推定し、制御対象の機器が経年変化した場合にモデルやパラメータを自動的に再調整する。【解決手段】制御対象４を含む制御系のモデルを選定し、モデルパラメータを同定するシステム決定装置１と、システム決定装置１で同定されたモデル及びモデルパラメータに基づいて、制御対象４の観測値と目標設定値とが一致するよう制御対象４を制御するコントローラ２０と、制御性能が劣化したと判断したときにモデル変化観測データをシステム決定装置１に送信する通知手段とを備え、システム決定装置１は、モデル変化観測データを受信したときに、制御対象４のモデルを再度選定し、モデルパラメータを再度同定する。【選択図】  図１
2007304767.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象を含む制御系のモデルを選定するシステムモデリング手段と、
前記制御系のモデルのモデルパラメータを同定するシステム同定手段と、
前記システムモデリング手段で選定されたモデルと前記システム同定手段で同定されたモデルパラメータに基づいて、前記制御対象の観測値と目標設定値とが一致するよう前記制御対象を制御する制御演算手段と、
制御性能が劣化したと判断したときに、前記システムモデリング手段及び前記システム同定手段に制御性能の劣化を通知する通知手段とを備え、
前記システムモデリング手段は、前記通知手段から通知を受けたときに、前記制御系のモデルを再度選定し、
前記システム同定手段は、前記通知手段から通知を受けたときに、前記モデルパラメータを再度同定することを特徴とする制御システム。
【請求項２】
請求項１記載の制御システムにおいて、
前記制御演算手段は、前記システムモデリング手段で選定されたモデルと前記システム同定手段で同定されたモデルパラメータに基づいて制御のゲインを決定することを特徴とする制御システム。
【請求項３】
請求項１記載の制御システムにおいて、
さらに、前記システムモデリング手段で選定されたモデルと前記システム同定手段で同定されたモデルパラメータに基づいて前記制御対象の観測値を推定する状態推定演算手段を備え、
前記制御演算手段は、前記制御対象の観測値の代わりに前記状態推定演算手段で推定された推定値を用いることを特徴とする制御システム。
【請求項４】
制御対象を含む制御系のモデルをコンピュータで選定するシステムモデリング手順と、
前記制御系のモデルのモデルパラメータをコンピュータで同定するシステム同定手順と、
前記コンピュータと接続された制御演算手段が、前記システムモデリング手順で選定されたモデルと前記システム同定手順で同定されたモデルパラメータに基づいて、前記制御対象の観測値と目標設定値とが一致するよう前記制御対象を制御する制御演算手順と、
制御性能が劣化したと判断したときに前記コンピュータに制御性能の劣化を通知する通知手順とを備え、
前記コンピュータは、前記制御性能の劣化の通知を受けたときに、前記制御系のモデルを再度選定し、前記モデルパラメータを再度同定することを特徴とする制御方法。
【請求項５】
請求項４記載の制御方法において、
さらに、前記システムモデリング手順で選定されたモデルと前記システム同定手順で同定されたモデルパラメータに基づいて前記制御演算手段のゲインを決定するゲイン決定手順を備えることを特徴とする制御方法。
【請求項６】
請求項４記載の制御方法において、
さらに、前記システムモデリング手順で選定されたモデルと前記システム同定手順で同定されたモデルパラメータに基づいて前記制御対象の観測値を推定する状態推定演算手順を備え、
前記制御演算手段は、前記制御対象の観測値の代わりに前記状態推定演算手順で推定された推定値を用いることを特徴とする制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プロセス制御における制御システムおよび制御方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、プロセス制御においては、制御対象に与える操作量とこの操作量に対する制御対象の応答である制御量とを収集し、この収集したデータにより制御対象のモデルのパラメータを推定して、この推定結果に基づいてＰＩＤコントローラのパラメータを決定するセルフチューニング調節計が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
また、同様にデータを収集して、制御対象のモデルを同定するプロセス同定方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開平３−１５２６０１号公報
【特許文献２】特開平９−１２０３０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１，２に開示された技術によれば、制御対象のモデルやそのパラメータを同定することができるが、この同定処理には、多くのデータと計算能力を必要とし、大規模メモリと高性能のＣＰＵを必要とするため、モデルやパラメータの同定機能をコントローラ等の現場側機器に搭載することは得策でない。特に、特許文献２に開示された技術のように、制御対象のモデルを同定しようとすると複雑な計算が必要となり、現場側機器に負荷がかかるため、モデルの同定機能を現場側機器に搭載することは実用上困難であった。
【０００５】
また、特許文献１，２に開示された技術では、制御対象となる機器の経年変化を考慮していないという問題点があった。制御対象となる機器に経年変化が生じると、制御対象のモデルやパラメータも再調整しなければならない。機器に経年変化が生じているにも拘わらず、モデルやパラメータを再調整しないままにすると、制御性能を大幅に損なう可能性があった。しかし、特許文献１，２に開示された技術では、モデルやパラメータを再調整するためには、同定装置に対して手動で再調整の指示を与える必要があった。
【０００６】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、現場側機器に負荷をかけることなく制御対象のモデルやパラメータを同定することができ、制御対象の機器が経年変化した場合であってもモデルやパラメータを自動的に再調整することができる制御システムおよび制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の制御システムは、制御対象を含む制御系のモデルを選定するシステムモデリング手段と、前記制御系のモデルのモデルパラメータを同定するシステム同定手段と、前記システムモデリング手段で選定されたモデルと前記システム同定手段で同定されたモデルパラメータに基づいて、前記制御対象の観測値と目標設定値とが一致するよう前記制御対象を制御する制御演算手段と、制御性能が劣化したと判断したときに、前記システムモデリング手段及び前記システム同定手段に制御性能の劣化を通知する通知手段とを備え、前記システムモデリング手段は、前記通知手段から通知を受けたときに、前記制御系のモデルを再度選定し、前記システム同定手段は、前記通知手段から通知を受けたときに、前記モデルパラメータを再度同定するようにしたものである。
また、本発明の制御システムの１構成例において、前記制御演算手段は、前記システムモデリング手段で選定されたモデルと前記システム同定手段で同定されたモデルパラメータに基づいて制御のゲインを決定するものである。
また、本発明の制御システムの１構成例は、さらに、前記システムモデリング手段で選定されたモデルと前記システム同定手段で同定されたモデルパラメータに基づいて前記制御対象の観測値を推定する状態推定演算手段を備え、前記制御演算手段は、前記制御対象の観測値の代わりに前記状態推定演算手段で推定された推定値を用いるようにしたものである。
【０００８】
また、本発明の制御方法は、制御対象を含む制御系のモデルをコンピュータで選定するシステムモデリング手順と、前記制御系のモデルのモデルパラメータをコンピュータで同定するシステム同定手順と、前記コンピュータと接続された制御演算手段が、前記システムモデリング手順で選定されたモデルと前記システム同定手順で同定されたモデルパラメータに基づいて、前記制御対象の観測値と目標設定値とが一致するよう前記制御対象を制御する制御演算手順と、制御性能が劣化したと判断したときに前記コンピュータに制御性能の劣化を通知する通知手順とを備え、前記コンピュータは、前記制御性能の劣化の通知を受けたときに、前記制御系のモデルを再度選定し、前記モデルパラメータを再度同定するようにしたものである。
また、本発明の制御方法の１構成例は、さらに、前記システムモデリング手順で選定されたモデルと前記システム同定手順で同定されたモデルパラメータに基づいて前記制御演算手段のゲインを決定するゲイン決定手順を備えるものである。
また、本発明の制御方法の１構成例は、さらに、前記システムモデリング手順で選定されたモデルと前記システム同定手順で同定されたモデルパラメータに基づいて前記制御対象の観測値を推定する状態推定演算手順を備え、前記制御演算手段は、前記制御対象の観測値の代わりに前記状態推定演算手順で推定された推定値を用いるようにしたものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、制御系のモデルをシステムモデリング手段で選定し、モデルパラメータをシステム同定手段で同定するため、現場側機器のコントローラに負荷をかけることがなくなる。システムモデリング手段とシステム同定手段に高性能のコンピュータを利用すれば、複雑な分析に基づいた実環境にマッチしたモデリングやパラメータ推定も実現可能であり、制御性能の向上を図ることができる。また、本発明では、制御性能が劣化した場合に通知手段からシステムモデリング手段とシステム同定手段に制御性能の劣化を通知して、システムモデリング手段が制御系のモデルを再度選定して、システム同定手段がモデルパラメータを再度同定するようにしたので、ユーザが手動で再調整を指示したり、ユーザ自身がモデルやモデルパラメータの再調整を行ったりする必要がなくなる。また、制御対象となる機器に経年変化が生じた場合であっても、制御性能の劣化を回避することができる。
【００１０】
また、本発明では、システムモデリング手段で選定されたモデルとシステム同定手段で同定されたモデルパラメータに基づいて制御演算手段のゲインを決定する。このゲインの決定を外部のコンピュータで行うようにすれば、コントローラの負荷を軽減することができる。
【００１１】
また、本発明では、システムモデリング手段で選定されたモデルとシステム同定手段で同定されたモデルパラメータに基づいて制御対象の観測値を推定する状態推定演算手段を設けることにより、制御対象の観測値を計測不能な場合や観測値がノイズに埋もれている場合であっても、観測値の推定値を算出して制御を行うことができる。また、この状態推定演算を外部のコンピュータで行うようにすれば、コントローラの負荷を軽減することができ、一方、状態推定演算をコントローラで行うようにすれば、コントローラと状態推定演算手段を接続するネットワークの負荷を軽減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
［第１の実施の形態］
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施の形態に係る制御システムの構成を示すブロック図である。図１の制御システムは、制御対象のモデルやパラメータ及び現場側機器のコントローラのパラメータを推定するシステム決定装置１と、例えばヒータ等のアクチュエータ３を介して炉等の制御対象４を制御する現場側機器２と、システム決定装置１と現場側機器２とを接続するネットワーク５とから構成される。
【００１３】
システム決定装置１は、高性能のコンピュータからなる。なお、システム決定装置１は、ネットワーク５を介して現場機器２と接続するサーバ機能を必要とし、さらにモデリングの際には様々なアプローチで分析を行うため、システム決定装置１を複数台のコンピュータに分けてもよい。
現場側機器２は、アクチュエータ３を介して制御対象４を制御するコントローラ２０を有し、またユーザがコントローラ２０に指示を与えたり、ネットワーク５を介してシステム決定装置１に指示を与えたりするためのユーザ登録用ＰＣを有してもよい。
【００１４】
図２は、システム決定装置１の構成例を示すブロック図である。システム決定装置１は、コントローラ２０から送信されたデータを受信する受信手段１０と、制御対象４を含む制御系のモデルを選定するシステムモデリング手段１１と、モデルパラメータを同定するシステム同定手段１２と、コントローラ２０にプログラムやデータを送信する送信手段１３とを有する。
【００１５】
図３は、コントローラ２０の構成例を示すブロック図である。コントローラ２０は、制御出力ｕを算出する制御演算手段２２と、制御出力ｕをヒータ等のアクチュエータ３に出力する制御出力手段２３と、熱電対や測温抵抗体等のセンサの出力を受けるセンサ出力認識手段２４と、システム決定装置１にデータを送信する送信手段２５と、システム決定装置１から送信されたプログラムやデータを受信する受信手段２６とを有する。センサ出力認識手段２４は、制御性能が劣化したと判断したときに、システム決定装置１に制御性能の劣化を通知する通知手段を構成している。
ネットワーク５の例としては、例えばインターネットがある。
【００１６】
図４は図１の制御システムにおけるデータの推移を示す図である。コントローラ２０のセンサ出力認識手段２４は、制御対象４の応答である観測値（制御量）ｙを電流や電圧の形で図示しないセンサから受け取る。そして、センサ出力認識手段２４は、送信手段２５に観測値ｙを渡すと共に、モデル変化観測用センサ出力をモデル変化観測データとして送信手段２５に渡す。
送信手段２５は、観測値ｙとモデル変化観測データとをネットワーク５を介してシステム決定装置１に送信する。また、送信手段２５は、後述のように制御演算手段２２から制御出力ｕを受け取った場合は、この制御出力ｕをシステム決定装置１に送信する。
【００１７】
システム決定装置１の受信手段１０は、コントローラ２０から送信された観測値ｙ、制御出力ｕおよびモデル変化観測データを受信する。
システムモデリング手段１１は、モデルの更新時に制御出力ｕと観測値ｙとの組からなる時系列データを収集する。そして、システムモデリング手段１１は、アクチュエータ３と制御対象４とコントローラ２０とからなる制御系の数式モデルとして、ユーザからの要求仕様にあったものを選定する。制御系のモデルの代表的なものとしては、伝達関数モデルや状態空間モデル、多項式モデル等があり、それぞれのモデルには様々なクラスが存在する。例えば、状態空間モデルでは、線形／非線形、確定系／確率系、むだ時間の有／無といったクラスが存在する。
【００１８】
システム同定手段１２は、収集した時系列データに基づいて、周知の手法により制御系のモデルのパラメータを同定する。例えば、状態空間モデルのパラメータ同定には、入出力データからマルコフパラメータあるいは伝達関数に変換し、最小実現を得る方法（文献「B.L.Ho and R.E.Kalman,Relelungstechnik,14-12,p.545-548,1966」、文献「L.Silverman,IEEE T-AC,16-6,p.554-567,1971」、文献「J.Rissanen,SIAM.J.on Control,9-3,p.420-43O,1971」参照）や、入出力データを用いて直接内部記述の最小実現を得る方法（文献「B.Gopinath,Bell System Tech.,48-5,p.1101-1113,1969」、文献「M.A.Budin,IEEE T-SMC,2-3,p.396-402,1972」参照）、部分空間法（文献「P.V.Overschee and B.D.Moor,Automatica,30-1,p.75-93,1994」参照）などがある。
【００１９】
システム決定装置１の送信手段は、システムモデリング手段１１が選定した制御系の数式を表すモデルデータと、システム同定手段１２が同定したモデルパラメータと、数式モデルに対応する制御演算プログラムとをネットワーク５を介してコントローラ２０に送信する。
コントローラ２０の受信手段２６は、システム決定装置１から送信されたモデルデータとモデルパラメータと制御演算プログラムとを受信して制御演算手段２２に渡す。
【００２０】
制御演算手段２２は、制御演算プログラムに従って、モデルデータとモデルパラメータとから周知の手法により制御パラメータ（コントローラゲイン）を決定する。コントローラゲインの導出方法及び制御出力の導出方法としては、確定系ではＬＱ制御則等があり、確率系ではＬＱＧ制御則等がある。
【００２１】
また、制御演算手段２２は、制御出力ｕを算出して制御出力手段２３と送信手段２５に渡す。ＰＩＤ制御は、コントローラのゲインであるＰ（比例帯）／Ｉ（積分時間）／Ｄ（微分時間）の３つのパラメータを調整することにより、理想の応答を実現するものである。ＰＩＤ制御では、フィードバック（閉ループ）系に限定されているが、ある種の２自由度ＰＩＤ制御系のように、調整パラメータ数を増やすことでコントローラの自由度を広げ、その拡張したパラメータを先見情報を意味するフィードフォワード（開ループ）要素として付加することも可能である。よく知られたＰＩＤ制御のオートチューニング技術やセルフチューニング技術もモデルを限定したもとで性能を発揮する。本システムではシステム決定装置１でモデルを決定し、そのモデルに対してオートチューニング技術やセルフチューニング技術をプログラム化してコントローラに提供するため、個々のユーザに対して効果的なオートチューニング技術やセルフチューニング技術が提供できる。
【００２２】
モデルベースド制御は、コントローラ２０から制御対象４に出力される制御出力ｕと、コントローラ２０からシステム決定装置１に送信される制御出力ｕと、制御対象４からコントローラ２０に出力される観測値ｙと、コントローラ２０を経由してシステム決定装置１に送信される観測値ｙというデータの流れに基づいて行われる。制御系を詳細に把握するためにシステムモデリング手段１１が必要である。システムモデリング手段１１は、入出力関係が制御系と一致する数式モデルを選定することを目的としている。コントローラ２０は、システム決定装置１で定められた制御系の所定の指標に対して最適なコントローラゲインを自動的に決定する。
【００２３】
なお、独立成分分析に代表されるブラインド同定による制御系の同定手法が利用可能な制御システムの場合には、コントローラ２０からシステム同定手段１２に送信される制御出力ｕを必要とせずに観測値ｙのみでモデルパラメータの導出を行うことができる。
【００２４】
次に、本実施の形態の制御システムの処理の流れを説明する。
まず、システム決定装置１のシステムモデリング手段１１は、予めコントローラ２０から収集した時系列データに基づいて制御系の数式モデルを選定する。このモデルの選定は、制御システムを起動してから本運転に入るときと、コントローラ２０から後述するモデル変化観測データが出力されたときに行われる。図５、図６はシステムモデリング手段１１の動作を示すフローチャートである。
【００２５】
システムモデリング手段１１は、モデルリング要求があるかどうかを判定する（ステップＳ１００）。システムモデリング手段１１は、制御システムの起動時やコントローラ２０からモデル変化観測データを受信したときにはモデルリング要求があると判断する。続いて、システムモデリング手段１１は、制御系のモデルを作成し（ステップＳ１０１）、同定則を決定し（ステップＳ１０２）、時系列データとの整合性があるかどうかを判定する（ステップＳ１０３）。作成したモデルと同定則に時系列データとの整合性がある場合、システムモデリング手段１１は、推定則を決定し（ステップＳ１０５）、推定要求を満たすかどうかを判定する（ステップＳ１０６）。また、ステップＳ１０３においてモデルと同定則に時系列データとの整合性がないと判定した場合、システムモデリング手段１１は、他の同定則が存在するかどうかを判定し（ステップＳ１０４）、他の同定則が存在する場合はステップＳ１０２に戻り、他の同定則が存在しない場合はステップＳ１０１に戻ってモデルを再度作成する。
【００２６】
ステップＳ１０６において推定測が推定要求を満たすと判定した場合、システムモデリング手段１１は、制御則を決定し（ステップＳ１０８）、制御要求を満たすかどうかを判定する（ステップＳ１０９）。また、ステップＳ１０６において推定測が推定要求を満たしていないと判定した場合、システムモデリング手段１１は、他の推定則が存在するかどうかを判定し（ステップＳ１０７）、他の推定則が存在する場合はステップＳ１０５に戻り、他の推定則が存在しない場合はステップＳ１０１に戻る。
ステップＳ１０９において制御要求を満たすと判定した場合、制御系の数式モデルの選定が完了し、モデルデータが作成される（ステップＳ１１１）。また、ステップＳ１０９において制御要求を満たしていないと判定した場合、システムモデリング手段１１は、他の制御則が存在するかどうかを判定し（ステップＳ１１０）、他の制御則が存在する場合はステップＳ１０８に戻り、他の制御則が存在しない場合はステップＳ１０１に戻る。
次に、システムモデリング手段１１は、コントローラ２０がモデルパラメータの同定演算を行う場合は（ステップＳ１１２においてＹＥＳ）、コントローラ用同定プログラムを作成する（ステップＳ１１３，Ｓ１１４）。また、システムモデリング手段１１は、コントローラ２０が後述する状態推定演算を行う場合は（ステップＳ１１５においてＹＥＳ）、コントローラ用推定プログラムを作成する（ステップＳ１１６，Ｓ１１７）。
【００２７】
さらに、システムモデリング手段１１は、コントローラ２０が制御演算を行う場合は（ステップＳ１１８においてＹＥＳ）、コントローラ用の制御演算プログラムを作成する（ステップＳ１１９，Ｓ１２０）。以上で、システムモデリング手段１１の動作が終了する。
【００２８】
次に、システム決定装置１のシステム同定手段１２は、収集した時系列データに基づいてモデルパラメータを同定する。図７はシステム同定手段１２の動作を示すフローチャートである。システム同定手段１２は、モデルパラメータの同定要因があるかどうかを判定する（ステップＳ２００）。同定要因がある場合、システム同定手段１２は、コントローラ２０がモデルパラメータの同定を行うかどうかを判定する（ステップＳ２０１）。
【００２９】
コントローラ２０がモデルパラメータの同定を行わない場合、システム同定手段１２は、モデル変化要因が存在するかどうかを判定する（ステップＳ２０２）。システム同定手段１２は、制御システムの起動時やコントローラ２０からモデル変化観測データを受信したときにはモデル変化要因が存在すると判断する。そして、システム同定手段１２は、モデルパラメータを同定する（ステップＳ２０３，Ｓ２０４）。以上で、システム同定手段１２の動作が終了する。
【００３０】
システム決定装置１の送信手段１３は、モデルデータ、モデルパラメータ、コントローラ用同定プログラム、コントローラ用推定プログラム、及びコントローラ用制御演算プログラムをネットワーク５を介してコントローラ２０に送信する。
【００３１】
次に、コントローラ２０の制御演算手段２２の動作について説明する。図８は制御演算手段２２の動作を示すフローチャートである。制御演算手段２２は、制御パラメータの導出を行うかどうかを判定し（ステップＳ３００）、導出を行う場合は、システム決定装置１から送信されたモデルデータとモデルパラメータとコントローラ用制御演算プログラムに従って制御パラメータを周知の手法により求める（ステップＳ３０１，Ｓ３０２）。制御演算手段２２は、導出した制御パラメータを自身に対して設定する。
【００３２】
続いて、制御演算手段２２は、制御演算を行う必要があるかどうかを判定し（ステップＳ３０３）、制御演算を行う必要がある場合は、制御対象４の観測値ｙが目標設定値に一致するように制御出力ｕを算出し（ステップＳ３０４）、算出した制御出力ｕを制御出力手段２３と送信手段２５に渡す（ステップＳ３０５）。
制御出力手段２３は、制御演算手段２２が算出した制御出力ｕを電圧や電流の形でアクチュエータ３に出力する。送信手段２５は、制御出力ｕをネットワーク５を介してシステム決定装置１に送信する。
【００３３】
以上の動作全体をまとめたフローチャートを図９に示す。図９のステップＳ４００がシステムモデリング手段１１の動作、ステップＳ４０１がシステム同定手段１２の動作、ステップＳ４０２，Ｓ４０４が制御演算手段２２の動作である。
コントローラ２０のセンサ出力認識手段２４は、図示しないセンサから制御対象４の観測値ｙを受け取って制御演算手段２２と送信手段２５に渡す（図９ステップＳ４０３）。送信手段２５は、観測値ｙをネットワーク５を介してシステム決定装置１に送信する。
前述のとおり、制御演算手段２２は制御出力ｕを算出して、算出した制御出力ｕを制御出力手段２３と送信手段２５に渡す（ステップＳ４０４）。
【００３４】
次に、コントローラ２０のセンサ出力認識手段２４は、制御性能に劣化が生じたか否かを判定し（ステップＳ４０５）、制御性能に劣化が生じたと判断した場合には、モデル変化観測データを送信手段２５に渡す。送信手段２５は、モデル変化観測データをネットワーク５を介してシステム決定装置１に送信する（ステップＳ４０６）。制御性能が劣化したか否かは、モデルの同定や制御対象４の制御には直接必要としないモデル変化観測用センサの観測値を用いて判断することができる。このモデル変化観測用センサについては後述する。
【００３５】
コントローラ２０は、制御性能に劣化がない場合は、例えばユーザから制御の終了を指示されるまで（ステップＳ４０７においてＹＥＳ）、ステップＳ４０３〜Ｓ４０５の処理をサンプリング毎に繰り返し行う。
システム決定装置１は、コントローラ２０からモデル変化観測データを受信した場合は、ステップＳ４００（図５のＳ１００）に戻る。
【００３６】
以上のように、本実施の形態では、制御系の数式モデルとモデルパラメータとをシステム決定装置１で同定するため、現場側機器２に負荷をかけることがなくなる。また、本実施の形態では、制御対象４に変化が生じた場合にコントローラ２０からシステム決定装置１にモデル変化観測データを送信して、システム決定装置１がモデルとモデルパラメータを自動的に再調整するようにしたので、ユーザが手動で再調整を指示する必要がなくなる。また、制御対象となる機器に経年変化が生じた場合であっても、制御性能の劣化を回避することができる。
【００３７】
［第２の実施の形態］
同定したモデルと実際の制御系との誤差が許容範囲内に納まる場合には、モデルを用いて状態を推定すること、すなわち制御対象４の観測値ｙを推定することができる。状態推定を行うことにより、計測不能な制御対象４の観測値ｙを擬似的に生成することができる。また、実際の観測値ｙがノイズに埋もれている場合に、モデリングにおいて確定系では覆いきれない不確定現象は、確率系の統計的特性を持つノイズとして扱いカルマン（Kalman）フィルタ等を用いることで観測値ｙを擬似的に生成することができる。また、カルマンフィルタを用いる場合では、推定演算過程で誤差共分散が得られる。この値は推定誤差の指標として用いることができるため、システム動作中にこの値がある閾値を超えたら、同定要因を発生させ、モデルパラメータの再同定を行うようにもできる。例えば炉で加熱する加熱対象に温度センサを取り付けられない場合には、状態推定を行うことにより、加熱対象の温度を推定することができる。
【００３８】
本実施の形態においても制御システム全体の構成は第１の実施の形態と同様であるので、図１の符号を用いて説明する。図１０は本実施の形態のシステム決定装置１の構成例を示すブロック図である。本実施の形態のシステム決定装置１は、第１の構成に対して状態推定演算手段１４を追加したものである。
【００３９】
図１１は本実施の形態の制御システムにおけるデータの推移を示す図である。状態推定は、システムモデリング手段１１で選定された制御系のモデルと、システム同定手段１２で同定されたモデルパラメータと、コントローラ２０から送信された制御出力ｕ及び観測値ｙに基づいて行われる。ただし、制御対象４の観測値ｙを計測できるのは、システム同定時のみなので、本運転時は観測値ｙの代わりに、観測値ｙと関連する別の観測値を用いることになる。別の観測値としては、例えば加熱対象を炉で加熱する場合、ヒータの温度や炉内の温度を使用することができる。
【００４０】
状態推定演算手段１４は、観測値ｙの推定値ｙ’を送信手段１３に渡す。送信手段１３は、推定値ｙ’をネットワーク５を介してコントローラ２０に送信する。状態推定演算手段１４としては、制御系のモデルの決定において確率モデルを選択した場合には、周知のカルマンフィルタに代表される状態推定器を利用することができる。また、制御系のモデルの決定において確定モデルを選択した場合には、ルーエンバーガー（Luenberger）のオブザーバ等の状態観測器を利用することができる。状態推定器、状態観測器ともに非線形系に対するものも多く存在している。
【００４１】
コントローラ２０の制御演算手段２２は、第１の実施の形態と同様に制御パラメータを決定し、システム決定装置１から送信された観測値ｙの推定値ｙ’に応じて制御出力ｕを算出し、算出した制御出力ｕを制御出力手段２３と送信手段２５に渡す。なお、推定と制御は分離して実行できるため、制御手法と推定手法とは独立して決定できる。
【００４２】
次に、本実施の形態の制御システムの処理の流れを説明する。図１２は本実施の形態の制御システムの全体の動作を示すフローチャートであり、図９と同一の処理には同一の符号を付してある。
まず、システム決定装置１のシステムモデリング手段１１は、第１の実施の形態と同様に制御系の数式モデルを選定する（図１２ステップＳ４００、図５、図６のステップＳ１００〜Ｓ１２０）。ただし、本実施の形態では、制御対象４の観測値ｙを計測できないことを想定しているので、モデルの選定時には時系列データを取得できるようにすることが必要である。例えば加熱対象を炉で加熱する場合は、モデリングおよびモデルパラメータ同定時に試験用の加熱対象に温度センサを取り付けて、炉で試験的に加熱処理し、観測値ｙ（加熱対象の温度）を取得することが必要となる。
【００４３】
システム決定装置１のシステム同定手段１２によるモデルパラメータの同定（ステップＳ４０１）と、コントローラ２０の制御演算手段２２による制御パラメータの決定（ステップＳ４０２）の処理は、第１の実施の形態と同じである。
【００４４】
次に、状態推定演算手段１４は、状態推定器の推定則パラメータ（推定ゲイン）を決定する（ステップＳ４０８）。図示しない計測手段は、観測値ｙの代わりに計測可能な推定用観測値としてヒータ３３の温度やヒートシンク３４の温度を計測する（ステップＳ４０９）。そして、状態推定演算手段１４は、制御対象４の観測値ｙの推定値ｙ’を算出する（ステップＳ４１０）。図１３は状態推定演算手段１４の動作を示すフローチャートである。まず、状態推定演算手段１４は、コントローラ２０が推定則パラメータの導出を行うかどうかを判定し（ステップＳ５００）、コントローラ２０が導出を行わない場合、制御出力ｕと観測値ｙの時系列データとモデルデータ及びモデルパラメータに基づいて、推定則パラメータを導出する（ステップＳ５０１，Ｓ５０２）。推定則パラメータを導出する際には、モデル選定やモデルパラメータ同定の場合と同様に、観測値ｙを一時的に取得できるようにすることが必要である。
【００４５】
続いて、状態推定演算手段１４は、コントローラ２０が状態推定演算を行うかどうかを判定し（ステップＳ５０３）、コントローラ２０が状態推定演算を行わない場合、観測値ｙの代わりに計測可能な推定用観測値と制御出力ｕに基づいて制御対象４の観測値ｙの推定値ｙ’を算出し（ステップＳ５０４）、算出した推定値ｙ’を送信手段１３に渡す（ステップＳ５０５）。送信手段１３は、観測値ｙ’をネットワーク５を介してコントローラ２０に送信する。
【００４６】
コントローラ２０の制御演算手段２２は、制御対象４の観測値ｙの推定値ｙ’が目標設定値に一致するように制御出力ｕを算出して、算出した制御出力ｕを制御出力手段２３と送信手段２５に渡す（図１２ステップＳ４１１）。このコントローラ２０の動作は、観測値ｙの代わりに推定値ｙ’を用いる以外は第１の実施の形態で説明したとおりである。制御出力手段２３は、制御演算手段２２が算出した制御出力ｕを電圧や電流の形でアクチュエータ３に出力し、送信手段２５は、制御出力ｕをネットワーク５を介してシステム決定装置１に送信する。なお、本運転時の最初のサンプリングでは、状態推定演算手段１４が推定値ｙ’を算出することができないので、初期推定値等の予め設定された初期値を使用することになる。
【００４７】
ステップＳ４０５〜Ｓ４０７の処理は第１の実施の形態と同じである。制御演算手段２２と状態推定演算手段１４は、制御対象４に変化がない場合は、ユーザから制御の終了を指示されるまで（ステップＳ４０７においてＹＥＳ）、ステップＳ４０９，Ｓ４１０，Ｓ４１１，Ｓ４０５の処理をサンプリング毎に繰り返し行う。
システム決定装置１は、コントローラ２０からモデル変化観測データを受信した場合は、ステップＳ４００（図５のＳ１００）に戻る。
【００４８】
本実施の形態では、第１の実施の形態と同じ効果を得ることができ、また状態推定演算手段１４を設けたことにより、制御対象４の観測値ｙを計測不能な場合であっても、観測値ｙの推定値ｙ’を算出して制御を行うことができる。
【００４９】
［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。本実施の形態は、第２の実施の形態の具体例を説明するものである。ここでは、ヒータパワーを制御することで、加熱対象を設定温度で一定時間加熱したい場合を考える。加熱対象の温度は計測できないものとし、ヒータの温度と加熱対象の温度との間には、数式で記述可能な関係はあるとする。このような場合には、加熱対象の温度を精度よく推定し、その推定温度を設定温度に等しくなるようにヒータパワーを制御することが可能である。本実施の形態では、制御対象のモデルを線形時不変システムとし、加熱対象の推定温度が設定温度と等しくなるようにヒータパワーを制御する。
【００５０】
図１４は本実施の形態に係る制御システムの構成を示すブロック図であり、図１と同様の構成には同一の符号を付してある。図１４において、３０は加熱対象、３１は炉、３２は加熱対象３０を載せる熱板、３３は熱板３２に取り付けられたヒータ（アクチュエータ３）、３４はヒートシンク（排熱ファン）、３５はヒータ３２に取り付けられた温度センサである熱電対、３６はヒートシンク３４に取り付けられた熱電対である。
【００５１】
図１４の制御システムにおけるデータの流れは図１１と同じである。ただし、制御対象４の観測値ｙ（加熱対象３０の温度）を計測できるのは、システム同定時のみなので、本運転時は観測値ｙの代わりに、観測値ｙと関係がある別の推定用観測値として、ヒータ３３の温度とヒートシンク３４の温度を用いる。
まず、制御系の数式モデルについて説明する。ここでは、システムモデルとして線形１階差分型を考える。状態方程式は、式（１）のように表現される。
【００５２】
【数１】
2007304767.tif 000003
【００５３】
ｘ（・）は３行×１列の状態ベクトル、ｕ（・）はスカラ量の制御出力、Ａは３行×３列のシステム行列（熱伝達係数）、Ｂは３行×１列の駆動行列（ヒータパワー変換効率係数）である。観測方程式は、式（２）に示すように熱電対の起電力をセンサ出力認識手段２４で変換した温度値であるとする。
【００５４】
【数２】
2007304767.tif 000004
【００５５】
ｙ（・）は３行×１列の観測ベクトル、ＴH（・）はスカラ量のヒータ温度、ＴO（・）はスカラ量の加熱対象温度、ＴS（・）はスカラ量のヒートシンク温度である。ただし、式（２）において式（３）が成立するものとする。
【００５６】
【数３】
2007304767.tif 000005
【００５７】
次に、システム決定装置１のシステム同定手段１２が行うモデルパラメータの同定について説明する。式（１）、式（２）で示した状態空間モデルのモデルパラメータ同定には、入出力データからマルコフパラメータあるいは伝達関数に変換し、最小実現を得る方法（文献「B.L.Ho and R.E.Kalman,Relelungstechnik,14-12,p.545-548,1966」、文献「L.Silverman,IEEE T-AC,16-6,p.554-567,1971」、文献「J.Rissanen,SIAM.J.on Control,9-3,p.420-43O,1971」参照）や、入出力データを用いて直接内部記述の取小実現を得る方法（文献「B.Gopinath,Bell System Tech.,48-5,p.1101-1113,1969」、文献「M.A.Budin,IEEE T-SMC,2-3,p.396-402,1972」参照）、部分空間法（文献「P.V.Overschee and B.D.Moor,Automatica,30-1,p.75-93,1994」参照）などがある。ここでは、Gopinathが提案した入出力データを用いて直接内部記述の最小実現を得る方法を説明する。まず、式（１）は式（４）のように表現できる。
【００５８】
【数４】
2007304767.tif 000006
【００５９】
式（４）の両辺に式（５）の行列をかけて、ｋ＝１からＮまでの総和をとると、式（６）が得られる。
【００６０】
【数５】
2007304767.tif 000007
【００６１】
【数６】
2007304767.tif 000008
【００６２】
［Ａ  Ｂ］にかかる行列が正則であれば、逆行列が存在し、［Ａ  Ｂ］の解が得られ、モデルパラメータを求めることができる。本例では、制御出力ｕ（ｋ）がシステムのモードを励起するのに十分であれば、Ｎ＝３で［Ａ  Ｂ］にかかる行列を正則にできるが、通常動作に用いる制御出力を用いる場合には、Ｎ＞３に選ぶ必要がある。よって、求めるモデルパラメータ［Ａ  Ｂ］は、式（７）のように得ることができる。
【００６３】
【数７】
2007304767.tif 000009
【００６４】
以上で述べたモデルパラメータの同定には、加熱対象３０の温度ＴOを観測値として取得する必要があるが、本実施の形態では、加熱対象３０の温度ＴOを観測できないとしているので、モデルパラメータの同定時の加熱対象３０の温度ＴOとしては、試験用の加熱対象に温度センサを取り付けて、この加熱対象を炉３１で試験的に加熱処理して取得したものを用いる。
【００６５】
次に、システム決定装置１の状態推定演算手段１４が行う状態推定について説明する。本実施の形態では、モデルパラメータの同定時またはメンテナンス時を除いて、本運転時は加熱対象３０の温度を直接取得できないとしている。また、制御においては、目標とする温度推移（目標昇温軌道）は、加熱対象３０に関して定められている。よって、制御においては加熱対象３０の温度を必要とするため、加熱対象３０の温度の推定値を導出する必要がある。システム同定手段１２が求めたモデルパラメータと制御出力ｕ（ｋ）のデータによって式（１）から状態ベクトルを求めることもできるが、この方法では、利用できるセンサ観測値による推定値の補正ができないため、精度の良い推定結果は期待できない。そこで、本実施の形態では、推定したい観測値と関係する別の観測値によって推定値を補正することを考慮したオブザーバを用いた例として、同一次元オブザーバを使用した場合について説明する。
【００６６】
状態方程式は式（１）であり、観測方程式は、式（８）に示すようにヒータ３３とヒートシンク３４に設置した熱電対３５，３６の起電力の温度変換直値であるとする。
【００６７】
【数８】
2007304767.tif 000010
【００６８】
Ｃは２行×３列の観測行列であり、式（９）のように表されるものとする。
【００６９】
【数９】
2007304767.tif 000011
【００７０】
推定モデルとして、式（１）に示したシステムと同一次元の式（１０）のようなシステムを考える。
【００７１】
【数１０】
2007304767.tif 000012
【００７２】
ハットｘ（・）は３行×１列の状態推定ベクトル（以下、同様に文字上に付した「∧」をハットと呼ぶ）、Ｋは３行×２列の推定ゲインである。式（１０）に示す推定モデルの式から式（１）の状態方程式を引くことで、推定誤差ｅ（ｋ＋１）を求めると、式（１１）が得られる。
【００７３】
【数１１】
2007304767.tif 000013
【００７４】
よって、行列｛Ａ−ＫＣ｝の固有値が任意に設定できるならば、式（１２）が達成できる。
【００７５】
【数１２】
2007304767.tif 000014
【００７６】
すなわち、推定誤差が０となる状態観測器が構成できることになる。これは、本実施の形態において（Ｃ，Ａ）が可観測のときに可能である。前述のモデルパラメータ同定手法を用いている場合のほとんどで（Ｃ，Ａ）は可観測であると仮定してよい。よって、本実施の形態においては、３次のモデルであるので、行列式｜ｚＩ−Ａ＋ＫＣ｜の極を複素平面の単位円内に３点選んだときの行列Ｋを式（１０）に適用することで同一次元オブザーバを構成することができる。本実施の形態では、制御系のモデルとして確定系を対象としたが、式（１）の状態ベクトル、式（８）の観測ベクトルがガウシアンノイズに乱されているという状況では、カルマンフィルタ（文献「R.E.Kalman,Trans.ASMEJ.Basic Eng,82D-1,p.35-45,1960」参照）を用いる場合もある。
【００７７】
次に、コントローラ２０の制御演算手段２２が行う制御について説明する。システム同定手段１２が求めたシステム行列Ａ及び駆動行列Ｂと式（９）で導入した観測行列Ｃを用いて、式（１）の状態方程式と式（８）の観測方程式を構成する。ここでは、任意の時間関数を目標値として、加熱対象３０の温度推定値をその目標値に追従させる制御問題について述べる。式（１３）の２次形式評価関数Ｊを最小化するようなフィードバック制御則を与えることがここでの目的である。
【００７８】
【数１３】
2007304767.tif 000015
【００７９】
ｒ（・）は３行×１列の既知の目標軌道ベクトル、ＱFは３行×３列の既知の状態終端重み付け行列、Ｑは３行×３列の既知の状態重み付け行列、Ｒは１行×１列の既知の制御出力重み付け係数である。以下では、このようなフィードバック制御則の導出方法について説明する。
式（１４）の関係を用いることで、式（１５）の関係が得られる。
【００８０】
【数１４】
2007304767.tif 000016
【００８１】
【数１５】
2007304767.tif 000017
【００８２】
また、任意の時間関数ｑ（ｋ）において式（１６）の関係を用いることで、式（１７）の関係が得られる。
【００８３】
【数１６】
2007304767.tif 000018
【００８４】
【数１７】
2007304767.tif 000019
【００８５】
式（１３）に式（１５）と式（１７）を２倍したものを加えると、式（１８）、式（１９）のようにできる。
【００８６】
【数１８】
2007304767.tif 000020
【００８７】
【数１９】
2007304767.tif 000021
【００８８】
よって、式（１９）を最小化する制御出力ｕ（ｋ）は、式（２０）のようになる。
【００８９】
【数２０】
2007304767.tif 000022
【００９０】
ここで、式（１９）を最小化するＰ（ｋ）とＰ（Ｎ＋１）及び時間関数ｑ（ｋ）とｑ（ｋ＋１）も以下のようになることが分かる。
【００９１】
【数２１】
2007304767.tif 000023
【００９２】
【数２２】
2007304767.tif 000024
【００９３】
【数２３】
2007304767.tif 000025
【００９４】
【数２４】
2007304767.tif 000026
【００９５】
以上により、時点ｋにおける最適な制御出力ｕ（ｋ）は、式（２０）〜式（２４）の終端時点Ｎからのバックワード計算により求めることができる。
【００９６】
本実施の形態の制御システムの処理の流れは第２の実施の形態と同様であるので、図１２を用いて制御システムの動作を説明する。
最初に、コントローラユーザは、ユーザ登録用ＰＣ２１を操作して、装置動作環境、制御性能、推定性能等の要求を入力する。この入力は、システム決定装置１のＷｅｂサーバ機能としてＷｅｂ画面が予め用意され、ユーザがブラウザから入力する方法でも良いし、パソコンツールのようなものから入力を実施しても良い。本実施の形態では、要求したい制御性能として、昇温立上り時間、オーバーシュート許容量、過渡状態許容偏差範囲、定常状態許容偏差範囲、および制御出力許容量を入力し、要求したい推定性能として、過渡状態推定温度の許容誤差範囲、および定常状態推定温度の許容誤差範囲を入力するものとする。
【００９７】
続いて、コントローラユーザは、入力した要求内容をユーザ登録用ＰＣ２１からシステム決定装置１に送信する。このとき、ユーザ登録用ＰＣ２１がすでにネットワーク５に接続されており、ネットワーク５を介してシステム決定装置１にデータを送ることができる状態になっていることは言うまでもない。システム決定装置１は、受信した要求内容を記憶する。
【００９８】
次に、コントローラユーザは、試験用の加熱対象に温度センサを取り付けて、この加熱対象を炉３１に入れる。そして、ユーザは、ユーザ登録用ＰＣ２１からコントローラ２０に指示を与えて時系列データ取得のための試験を開始させる。ユーザ登録用ＰＣ２１からの指示を受けたコントローラ２０は、ネットワーク５を介して制御出力ｕをシステム決定装置１から受け取り、この制御出力ｕをヒータ３３に出力する。このとき、システム決定装置１は、ユーザから要求された前記制御出力許容量内の制御出力ｕを試験用に生成してコントローラ２０に送信する。
【００９９】
コントローラ２０は、制御出力ｕと試験用加熱対象の温度とヒータ３３の温度とヒートシンク３４の温度との組からなる時系列データをネットワーク５を介してシステム決定装置１に送信する。データは逐次送るようにしても良いし、いったんコントローラ２０に格納した後に一定時間分を一括して送るようにしてもよい。
【０１００】
次に、本運転に入る前に、システム決定装置１のシステムモデリング手段１１は、第１の実施の形態と同様に制御系のモデルを選定し（図１２ステップＳ４００）、さらにシステム同定手段１２は、モデルパラメータを同定する（ステップＳ４０１）。
システム決定装置１の状態推定演算手段１４は、推定則パラメータを決定する（ステップＳ４０８）。
【０１０１】
次に、コントローラユーザが加熱対象３０が炉３１に入れて、本運転が開始されると、システム決定装置１の状態推定演算手段１４は、制御対象４の観測値ｙの推定値ｙ’（加熱対象３０の推定温度）を算出し、この推定値ｙ’をネットワーク５を介してコントローラ２０に送信する（ステップＳ４１０）。
コントローラ２０の制御演算手段２２は、制御出力ｕを算出して制御対象４に出力すると共にネットワーク５を介してシステム決定装置１に送信する（ステップＳ４１１）。ステップＳ４０５〜Ｓ４０７の処理は第１の実施の形態と同じである。
【０１０２】
ここで、制御性能に劣化が生じたか否かを判定するためのモデル変化観測用センサについて説明する。本実施の形態の制御システムでは、例えばヒータ３３の内部の圧力を計測する圧力センサをモデル変化観測用センサとする。炉３１のシャッターが閉まり密閉された時のヒータ３３の内部の圧力が変化すれば、当然ヒータ３３からヒートシンク３４への熱移動に変化が生じるため、モデルあるいはモデルパラメータを更新しなくては、精度よい制御や状態推定はできなくなる。そこで、センサ出力認識手段２４は、モデル変化観測用センサの出力の変化が所定のしきい値以上の場合、制御性能に劣化が生じたと判断し、モデル変化観測データを送信する。
【０１０３】
［第４の実施の形態］
第１〜第３の実施の形態では、システム同定手段をシステム決定装置１に設けているが、システム同定手段をコントローラ２０に設けるようにしてもよい。図１５は本実施の形態のコントローラ２０の構成例を示すブロック図である。本実施の形態においても制御システム全体の構成は第１の実施の形態と同様であるので、図１の符号を用いて説明する。図１６は本実施の形態の制御システムにおけるデータの推移を示す図である。
【０１０４】
システム同定手段２７は、システム決定装置１から送信されたコントローラ用同定プログラムに従って、第１の実施の形態のシステム同定手段１２と同様に制御出力ｕと観測値ｙとからモデルパラメータを同定する。図１７はシステム同定手段２７の動作を示すフローチャートである。
【０１０５】
システム同定手段２７は、コントローラ２０がモデルパラメータの同定を行うかどうかを判定し（ステップＳ６００）、モデルパラメータ同定を行う場合、モデル変化要因が存在するかどうかを判定する（ステップＳ６０１）。システム同定手段２７は、制御システムの起動時やモデル変化観測データが発生したときにはモデル変化要因が存在すると判断する。そして、システム同定手段２７は、モデルパラメータを同定し（ステップＳ６０２）、同定したモデルパラメータを制御演算手段２２に設定する（ステップＳ６０３）。以上で、システム同定手段２７の動作が終了する。なお、システム同定手段２７がモデルパラメータの同定を行う場合は、図７のステップＳ２０１で判定ＹＥＳとなり、システム同定手段１２はモデルパラメータの同定を行わないことは言うまでもない。
【０１０６】
その他の動作は第１の実施の形態と同じである。なお、システム同定手段２７は、第２、第３の実施の形態に対しても容易に適用可能である。
【０１０７】
［第５の実施の形態］
第１〜第３の実施の形態では、制御演算手段をコントローラ２０に設けているが、制御演算手段をシステム決定装置１に設けるようにしてもよい。図１８は本実施の形態のシステム決定装置１の構成例を示すブロック図である。本実施の形態においても制御システム全体の構成は第１の実施の形態と同様であるので、図１の符号を用いて説明する。図１９は本実施の形態の制御システムにおけるデータの推移を示す図である。
【０１０８】
制御演算手段１５は、制御演算プログラムに従ってモデルデータとモデルパラメータとから制御パラメータを決定し、また制御出力ｕを算出する。図２０は制御演算手段１５の動作を示すフローチャートである。制御演算手段１５は、コントローラ２０が制御パラメータの導出を行うかどうかを判定し（ステップＳ７００）、コントローラ２０が制御パラメータの導出を行わない場合は、モデルデータとモデルパラメータと制御演算プログラムに従って制御パラメータ求める（ステップＳ７０１，Ｓ７０２）。制御演算手段１５は、導出した制御パラメータを自身に対して設定する。
【０１０９】
続いて、制御演算手段１５は、コントローラ２０が制御演算を行うかどうかを判定し（ステップＳ７０３）、コントローラ２０が制御演算を行わない場合は、コントローラ２０から送信された観測値ｙが目標設定値に一致するように制御出力ｕを算出し（ステップＳ７０４）、算出した制御出力ｕを送信手段１３に渡す（ステップＳ７０５）。送信手段１３は、制御出力ｕをネットワーク５を介してコントローラ２０に送信する。コントローラ２０の受信手段２６は、制御出力ｕを制御出力手段２３に渡す。
【０１１０】
制御演算手段１５が制御パラメータの導出と制御演算を行う場合は、図８のステップＳ３００，Ｓ３０３で判定Ｎ０となり、制御演算手段２２は制御パラメータの導出と制御演算を行わないことは言うまでもない。
その他の動作は第１の実施の形態と同じである。なお、制御演算手段１５は、第２、第３の実施の形態に対しても容易に適用可能である。
【０１１１】
［第６の実施の形態］
第２、第３の実施の形態では、状態推定演算手段をシステム決定装置１に設けているが、状態推定演算手段をコントローラ２０に設けるようにしてもよい。図２１は本実施の形態のコントローラ２０の構成例を示すブロック図である。本実施の形態においても制御システム全体の構成は第１の実施の形態と同様であるので、図１の符号を用いて説明する。図２２は本実施の形態の制御システムにおけるデータの推移を示す図である。
【０１１２】
状態推定演算手段２８は、状態推定器の推定則パラメータ（推定ゲイン）を決定し、制御対象４の観測値ｙの推定値ｙ’を算出する。図２３は状態推定演算手段２８の動作を示すフローチャートである。まず、状態推定演算手段２８は、コントローラ２０が推定則パラメータの導出を行うかどうかを判定し（ステップＳ８００）、コントローラ２０が導出を行う場合、制御出力ｕと観測値ｙの時系列データと、システム決定装置１から送信されたモデルデータ及びモデルパラメータに基づいて、推定則パラメータを導出する（ステップＳ８０１，Ｓ８０２）。推定則パラメータを導出する際には、モデル選定やモデルパラメータ同定の場合と同様に、観測値ｙを一時的に取得できるようにすることが必要である。
【０１１３】
続いて、状態推定演算手段２８は、コントローラ２０が状態推定演算を行うかどうかを判定し（ステップＳ８０３）、コントローラ２０が状態推定演算を行う場合、観測値ｙの代わりに計測可能な推定用観測値と制御出力ｕに基づいて制御対象４の観測値ｙの推定値ｙ’を算出し（ステップＳ８０４）、算出した推定値ｙ’を制御演算手段２２と送信手段２５に渡す。送信手段２５は、観測値ｙ’をネットワーク５を介してシステム決定装置１に送信する。
【０１１４】
状態推定演算手段２８が推定則パラメータの導出と状態推定演算を行う場合は、図１３のステップＳ５００，Ｓ５０３で判定ＹＥＳとなり、状態推定演算手段１４は推定則パラメータの導出と状態推定演算を行わないことは言うまでもない。その他の動作は第２、第３の実施の形態と同じである。
【０１１５】
なお、第１〜第６の実施の形態では、モデル変化観測用センサの出力を基に制御性能が劣化したか否かを判断しているが、状態推定演算手段を用いる第２、第３、第６の実施の形態では、試験用の加熱対象に温度センサを取り付けて、炉で試験的に加熱処理し、観測値ｙ（加熱対象の温度）を取得して、この観測値ｙと状態推定演算手段による推定値ｙ’との差を見て、制御性能に劣化が生じたか否かを判断することができる。
【０１１６】
すなわち、状態推定を実施している環境で、試験用の加熱対象を加熱したとする。そのときの試験用加熱対象に取り付けた温度センサで得られた観測値ｙと状態推定演算手段２８，５４が算出した推定値ｙ’との差が所定のしきい値以上の場合、センサ出力認識手段２４は、制御性能に劣化が生じたと判断し、モデル変化観測データを送信する。よって、装置メンテナンスの意味で、定期的にユーザが温度センサ付き試験用加熱対象を用いた加熱試験を行うことで、システムのキャリブレーションを行うことができる。
【０１１７】
なお、この例のように推定する温度を状態として、直接その温度が測れる場合（推定する状態と試験用加熱対象に取り付けた温度センサからの温度データ）が同じ場合には、そのまま比較すればよいが、推定したい状態と試験用センサが測定する物理量が異なる場合には、システムモデルに基づき比較できる量に変換する必要がある。このような機能は、コントローラ２０内に状態推定演算手段２８を持つ場合にはコントローラ２０でも実現可能であり、システム決定装置１で状態推定を行うために必要なデータをコントローラ２０側から送信する場合にはシステム決定装置１でも実現可能である。
また、ユーザが装置環境の変化等を認識して、モデルやモデルパラメータの再調整を指示するようにしてもよい。
【０１１８】
また、第１〜第６の実施の形態では、システムモデリング手段１１が制御系のモデルを選定しているが、このようなモデルの選定を設計者が予め行っておき、選定時のモデルで固定するようにしてもよい（すなわち、モデルの再選定は行わない）。
【０１１９】
前述のとおり、第１〜第６の実施の形態におけるシステム決定装置１、コントローラ２０、ユーザ登録用ＰＣ２１は、それぞれＣＰＵ、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータとこれらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。ＣＰＵは、記憶装置に格納されたプログラムに従って第１〜第６の実施の形態で説明したような処理を実行する。
【産業上の利用可能性】
【０１２０】
本発明は、プロセス制御に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る制御システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態の制御システムにおけるシステム決定装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態の制御システムにおけるコントローラの構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態の制御システムにおけるデータの推移を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態の制御システムにおけるシステム決定装置のシステムモデリング手段の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施の形態の制御システムにおけるシステム決定装置のシステムモデリング手段の動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施の形態の制御システムにおけるシステム決定装置のシステム同定手段の動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第１の実施の形態の制御システムにおけるコントローラの制御演算手段の動作を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第１の実施の形態の制御システムの全体の動作を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第２の実施の形態の制御システムにおけるシステム決定装置の構成例を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態の制御システムにおけるデータの推移を示す図である。
【図１２】本発明の第２の実施の形態の制御システムの全体の動作を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の第２の実施の形態の制御システムにおけるシステム決定装置の状態推定演算手段の動作を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第３の実施の形態に係る制御システムの構成を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第４の実施の形態の制御システムにおけるコントローラの構成例を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第４の実施の形態の制御システムにおけるデータの推移を示す図である。
【図１７】本発明の第４の実施の形態の制御システムにおけるコントローラのシステム同定手段の動作を示すフローチャートである。
【図１８】本発明の第５の実施の形態の制御システムにおけるシステム決定装置の構成例を示すブロック図である。
【図１９】本発明の第５の実施の形態の制御システムにおけるデータの推移を示す図である。
【図２０】本発明の第５の実施の形態の制御システムにおけるシステム決定装置の制御演算手段の動作を示すフローチャートである。
【図２１】本発明の第６の実施の形態の制御システムにおけるコントローラの構成例を示すブロック図である。
【図２２】本発明の第６の実施の形態の制御システムにおけるデータの推移を示す図である。
【図２３】本発明の第６の実施の形態の制御システムにおけるコントローラの状態推定演算手段の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２２】
１…システム決定装置、２…現場側機器、３…アクチュエータ、４…制御対象、５…ネットワーク、１０…受信手段、１１…システムモデリング手段、１２…システム同定手段、１３…送信手段、１４…状態推定演算手段、１５…制御演算手段、２０…コントローラ、２１…ユーザ登録用ＰＣ、２２…制御演算手段、２３…制御出力手段、２４…センサ出力認識手段、２５…送信手段、２６…受信手段、２７…システム同定手段、２８…状態推定演算手段、３０…加熱対象、３１…炉、３２…熱板、３３…ヒータ、３４…ヒートシンク、３５,３６…熱電対。
【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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【図１０】
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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１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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