(57)【要約】モデル予測制御を使用して、動的環境における所定の目的値に対応する最高性能値を取得する。石油化学プロセスにおけるようなモデル予測アプリケーションの１つ以上の最高性能値は、プロセスを動作窓の周縁に押し広げる非対称な動的挙動を利用することにより得られる。設定値が実現不可能な値になると、アプリケーションのコントローラの動作が、指定された設定値から離れる方向に移動している場合に遅くなる。実現不可能ではなくなり、コントローラが設定値に戻る方向に移動し始めると、コントローラは調整後の速度に追従することになる。コントローラが、経済的利益に反する方向に移動している場合、コントローラの動作が遅くなり、経済的利益の方向に移動している場合、コントローラは調整後の動的速度に追従する。最高性能値は、コントローラにより各制御変数に対応して算出され、設定値を持つ制御変数の設定値に等しい、または経済関数の影響を受ける制御変数のリミットの間の最大利益値に等しい。【選択図】図１
2018516413.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御変数を動的に高性能制御する方法であって：
制御変数の設定値を指定するステップと、
コントローラ変数を駆動する経済関数を指定するステップと、
制御目的値の間の相対優先順位付けを指定するステップと、
定常状態目標値を決定するステップと、
１つ以上の最高性能値を決定するステップと、
段階コストを決定するステップと、
外乱を検出するステップと、
１つ以上の動的調整重みを決定するステップと、
前記１つ以上の最高性能値を調整するステップと、
動的制御目的値を生成するステップと、
操作変数の動的変動傾向値を算出するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記制御変数の前記設定値は、上側設定値及び下側設定値を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
第２制御変数の第２設定値を指定すること、経済目的値を指定すること、並びに／又は制御目的値及び経済関数の相対優先順位付けを指定することを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記調整後の最高性能値は、前記検出外乱に少なくとも部分的に基づいて決定される請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記検出外乱は、温度変化、品質変化、制御変化、液位変化、及び容積変化のうちの１つ以上を含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記定常状態目標値は、指定された静的モデルに少なくとも部分的に基づいて決定される請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記段階コストは、１つ以上の確定ペナルティに少なくとも部分的に基づいて決定される請求項１に記載の方法。
【請求項８】
システムであって：
情報を処理する１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサに通信可能に接続されるメモリと、
前記メモリに格納される命令を含む１つ以上のコントローラと、を備え、前記命令は、前記プロセッサにより実行されると、操作を実行するように動作することができ、前記操作は：
制御変数の設定値を指定すること、
定常状態目標値を決定すること、
１つ以上の最高性能値を決定すること、
段階コストを決定すること、
外乱を検出すること、
１つ以上の動的調整重みを決定すること、
前記１つ以上の最高性能値を調整すること、
動的制御目的値を生成すること、及び
制御モデルを調整することを含むシステム。
【請求項９】
前記制御変数の前記設定値は、上側設定値及び下側設定値を含む請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
第２制御変数の第２設定値を指定することを更に含む請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記調整後の最高性能値は、前記検出外乱に少なくとも部分的に基づいて決定される請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記検出外乱は、温度変化、品質変化、制御変化、液位変化、及び容積変化のうちの１つ以上を含む請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
前記定常状態目標値は、指定された静的モデルに少なくとも部分的に基づいて決定される請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
前記段階コストは、１つ以上の確定ペナルティに少なくとも部分的に基づいて決定される請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
方法を実行するコードを含む非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記方法は：
制御変数の設定値を指定すること、
定常状態目標値を決定すること、
１つ以上の最高性能値を決定すること、
段階コストを決定すること、
外乱を検出すること、
１つ以上の動的調整重みを決定すること、
前記１つ以上の最高性能値を調整すること、
動的制御目的値を生成すること、及び
制御モデルを調整することを含む非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記制御変数の前記設定値は、上側設定値及び下側設定値を含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
第２制御変数の第２設定値を指定することを更に含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記調整後の最高性能値は、前記検出外乱に少なくとも部分的に基づいて決定される請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記検出外乱は、温度変化、品質変化、制御変化、液位変化、及び容積変化のうちの１つ以上を含む請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
前記定常状態目標値は、指定された静的モデルに少なくとも部分的に基づいて決定される請求項１５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は概して、制御アプリケーションの最高性能値と表記される高性能運転値に関するものであり、優れた動的性能をモデル予測コントローラのこれらの最高性能値に関して実現することに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
通常の多変数制御方法では、操作変数（ＭＶ）値は、指定された特定の制御目的値を満たすように算出される。これらの制御目的値は、一定の所望値（または、設定値）として、及び／又はプロセス経済に基づく最適コスト関数として最も普通に表現され、互いの間で、所望の優先順位でランク付けされる。制御方法は、まず、定常状態モデルを使用して、静的最適運転値を算出するように設計され、静的最適運転値の近傍の値に、動的追跡制御方法が設計される。実現不可能であることにより、制御変数（ＣＶ）のこれらの定常状態目標値は、ユーザ指定値（例えば、設定値またはリアルタイム最適化（ＲＴＯ）目標値）とは異なる可能性がある、または指定されたＣＶリミットに収まる他の可能値よりも大きい経済コストをもたらす可能性がある。これにより、潜在的価値が、静的に実現不可能なＣＶリミット及びＭＶリミットに収まる範囲で高くなる可能性が生じる。制御変動傾向値が、元の制御目的値を満たすのではなく静的目標値を追跡することにより判断されるので、設定値及び／又は経済目的関数を静的目標値に変換して追跡すると、制御方法から不正確な過渡的な利得がもたらされる。幾つかの先行技術による設計では、この問題を、指定された元の設定値または経済関数を動的追跡制御設計に使用して、ＣＶの非対称な動的応答を最適な定常状態の近傍に生じさせることにより解決している。
【０００３】
このような先行技術によるシステムは、IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 53, no. 9, pp. 2209-2215, 2008に掲載されたJames B. Rawlings, Dennis Bonne, John B. Jorgensen, Aswin N. Venkat、及びSten Bay Jorgensenによる“Unreachable Setpoints in Model Predictive Control,”と題する論文、及びNonlinear Model Predictive Control, pp. 119-138, 2009 に掲載されたJ. Rawlings及びR. Amritによる“Optimizing Process Economic Performance Using Model Predictive Control,”と題する論文に説明されている。
【０００４】
定常状態目標値は、これらのＣＶが、摂動しない限り、不変であるような値である。しかしながら、実世界では、これらの定常状態目標値は、不変ではないので、これらのＣＶは、例えばノイズ及び非モデル化外乱に起因して、殆どの時間で過渡的に変化している。可能性が高い領域を利用できる場合には必ず、これにより、ユーザが指定する設定値への近接度または経済的利得のいずれかの観点から、より大きな累積利得が得られる可能性が開かれる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
殆ど全ての制御アプリケーションは本質的に多目的であり、制御目的値は、指定された優先順位でランク付けされ、かつ指定された動的応答速度について動的に調整される設定値、ＣＶリミット、及び経済関数からなる混合要素を含む。非対称応答についてのこれまでのモデル予測コントローラ設計では、複数の制御目的値、及び動的応答速度とＣＶの定常状態の相対的な重要度との差を考慮に入れていない。本発明は、これらの目的値の全てを考慮に入れ、これらの目的値の相対的及び／又は絶対的な優先順位付けを考慮に入れたより高いコントローラ性能を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、動作窓の周縁に、非対称な動的挙動を発生させることにより押し広げるシステム及び方法が本明細書において開示される。設定値が実現不可能な値になる場合、コントローラの動作は、設定値から離れる方向に移動しているときに遅くなる。実現不可能ではなくなり、コントローラが、設定値に戻る方向に移動し始めると、コントローラは調整後の動的速度に追従することになる。コントローラが、経済的利益に反する方向に移動している場合、コントローラの動作が遅くなり、経済的利益の方向に移動している場合、コントローラは調整後の動的速度に追従する。最高性能値（ＢＰＶ）は、コントローラにより各制御変数（ＣＶ）に対応して定義され、かつ算出され、設定値を持つＣＶの設定値に等しい、または経済関数の影響を受ける制御値のリミットの間の最大利益値に等しい。
【０００７】
１つの実施形態では、設定値は、モデルの制御変数に対応して指定される。定常状態目標値及び最高性能値が決定される。外乱は、システムにおいて推定される。１つ以上の実施形態では、推定外乱は、プラントモデルミスマッチ、モデルの不確実性、モデル化されない摂動、予期せぬ摂動、センサノイズ、測定ノイズ、温度変化、品質測定値変化、制御変化、在庫レベルの変化、及び在庫量の変化のうちの１つ以上である。１つ以上の動的調整重みも決定される。１つ以上の最高性能値を調整して、これらの最高性能値を動的調整重み、及び定常状態目標値に一致させ、定常状態目標値は、指定された静的モデルに少なくとも部分的に基づいて決定される。動的制御目的値を生成して、制御問題を解く。
【０００８】
１つの実施形態では、制御変数の設定値は、上側設定値及び下側設定値またはリミットを含む。これらのリミットは、ユーザにより指定することができる。他の実施形態では、複数の制御変数が、各制御変数が関連する設定値を有する状態で存在する。
【０００９】
本明細書において開示される方法は、非対称な動的挙動を発生させる方法が提供されるので、技術的に有利である。すなわち、設定値が実現不可能な値になると必ず、コントローラの動作が、設定値から離れる方向に移動している場合に遅くなる。実現不可能ではなくなり、コントローラが設定値に戻る方向に移動し始めると、コントローラは調整後の速度に追従することになる。コントローラが、経済的利益に反する方向に移動している場合、コントローラの動作が遅くなり、経済的利益の方向に移動している場合、コントローラは調整後の動的速度に追従する。最高性能値（ＢＰＶ）は、コントローラにより各ＣＶに対応して算出され、設定値を持つＣＶの設定値に等しい、または総合制御性能を向上させる経済関数の影響を受けるＣＶのリミットの間の最大利益値に等しい。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本実施形態及び本実施形態の利点に関する更に完全な理解は、以下の詳細な説明を添付の図面と併せて参照することにより得られ、これらの図面では、同様の参照番号は、同様の特徴を指している。
【００１１】
【図１】図１は、本開示の１つ以上の実施形態による例示的な情報ハンドリングシステムを示している。
【図２】図２は、本開示の１つ以上の実施形態による最高性能値を示している。
【図３】図３は、動的制御目的値を、ＢＰＶを使用して設定するフロー図を示している。
【図４】図４は、本開示の１つ以上の実施形態による調整後のＢＰＶを示している。
【００１２】
本開示は、様々な変形及び別の形態の影響を受け易いが、本開示の特定の例示的な実施形態は、これらの図面に示されており、本明細書において詳細に説明される。しかしながら、本明細書における特定の例示的な実施形態に関する記載は、本開示を本明細書において開示される特定の形態に限定するものではなく、本開示は、添付の特許請求の範囲に規定される通り、全ての変形物及び均等物を含むものとする。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
コントローラを使用してプロセス群を、任意の複数種類の環境において、例えば石油化学環境において制御することができる。このような制御プロセスでは、特定の上限制約及び下限制約を環境に付加して、運転を一連の指定パラメータに収まるように維持する。例えば、温度制約、圧力制約、及び容積制約を環境内のシステムに付加して、定常運転を維持しようと試みる。例えば、特定の環境では、安全上の理由、経済的理由、プロセス制御上の理由、またはこの技術分野の当業者に公知の任意の他の利害関係により、運転を特定の制約に収まるように維持する必要がある。
【００１４】
次に、これらの図面を参照するに、特定の例示的な実施形態の詳細が模式的に図示されている。これらの図面における同様の構成要素は、同様の参照番号で表わされ、類似の構成要素は、異なる小文字が添付された同様の参照番号で表わされる。
【００１５】
本発明の１つ以上の実施形態では、情報ハンドリングシステムを利用して１つ以上の実施形態を実現することができる。このような実施形態は、使用されているプラットフォームに関係なく、ほぼ任意の種類の情報ハンドリングシステム上で実現することができる。本明細書において説明されるこれらの実施形態のうちの１つ以上の実施形態を実現するために使用されるこのような情報ハンドリングシステムハードウェアは、非一時的なコンピュータ可読媒体に格納される１つ以上の命令列、プログラミングスタンス列、またはコード列を実行するように構成されるプロセッサを含むことができる。例えば、図１に示すように、情報ハンドリングシステム１００は、１つ以上の中央処理装置（ＣＰＵ）１０２、関連メモリ１０４（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、キャッシュメモリ、フラッシュメモリなど）、記憶装置１０６（例えば、ハードディスク、固体メモリ、コンパクトディスクドライブまたはデジタルビデオディスク（ＤＶＤ）ドライブのような光ドライブ、フラッシュメモリスティックなど）、及び今日のコンピュータ（図示せず）に特有の多くの他の構成要素及び機能を含む。ＣＰＵ１０２は、１つ以上のモジュールに由来するプログラム命令を実行するように機能し、プログラム命令は、メモリ１０４または記憶装置１０６もしくはこの技術分野の当業者に公知の任意の他のメモリのようなメモリ装置に格納される。ＣＰＵ１０２は、本発明の１つ以上の実施形態から想到されるように、アプリケーション１１８を実行するように構成することができる。ＣＰＵ１０２は、汎用マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジック装置、コントローラ、ステートマシン、ゲートロジック、個別ハードウェア構成要素、人工ニューラルネットワーク、またはこの技術分野の当業者に公知であり、かつ本発明による他の操作データの計算を実行することができる任意の同様の適切なハードウェアとすることができる。情報ハンドリングシステム１００は更に、キーボード、マウス、またはマイクロホンからの入力のような入力を送信及び／又は受信するＩ／Ｏインターフェース１０８を含むことができる。Ｉ／Ｏインターフェース１０８は更に、多次元（例えば、３次元）地球物理学データのような情報、１つ以上の読み取り値、設定、結果、変数に関連する１つ以上の値、任意の１つ以上のプロセス、システム、または外部構成要素からのフィードバックであって、天然ガスの液化に関連するこのような情報を含むフィードバック（または、この技術分野の当業者に公知の任意の他の種類のデータ）、またはモデル予測制御を行なうシステムに使用されるこの技術分野の当業者に公知の任意の他の情報を受信することができる。例えば、特定の実施形態では、Ｉ／Ｏインターフェース１０８は、品質制御、液位、圧力、温度、またはこの技術分野の当業者に公知の任意の他の読み取り値を、環境内の構成要素から受信することができる。更に、情報ハンドリングシステム１００は、ディスプレイ１１４（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プラズマディスプレイ、または陰極線管（ＣＲＴ）モニタ）のような出力手段を含むことができる。ディスプレイ１１４は、本発明の１つ以上の実施形態の任意の実施形態に必要な任意の種類のデータを表示するために必要な構成要素を備える。
【００１６】
情報ハンドリングシステム１００は、ネットワーク１１６（例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットのようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、または任意の他の同様の種類のネットワーク）に、ネットワークインターフェース接続１１０を介して接続されて、センサ、測定値、読み取り値に由来するデータ、またはこの技術分野の当業者に公知の任意の他のデータを、本発明の任意の１つ以上の実施形態による要求に応じて受信することができる。この技術分野の当業者であれば、多くの異なる種類の情報ハンドリングシステムが存在し、前述の入力手段及び出力手段が他の形態を採ることができることを理解できるであろう。一般的に言うと、情報ハンドリングシステム１００は、本発明の実施形態を実施するために必要な最小限の処理装置、入力装置、及び／又は出力装置を、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェア及びソフトウェアの任意の組み合わせであるかどうかに関係なく、少なくとも含む。
【００１７】
情報ハンドリングシステム１００のＣＰＵ１０２は更に、アプリケーション１１８を実行することができる。アプリケーション１１８は、１つ以上のプロセッサ（図示せず）を含むことができ、この場合、プロセッサとは、最先端のプロセス制御（ＡＰＣ）を実行するように設計される多変数モデルに基づく予測推定器またはモデル予測コントローラ（ＭＰＣ）を指している。ＣＰＵ１０２は、命令を実行して、アプリケーション１１８に関連するＩ／Ｏ通信、変数検証及び測定検証、推定及び予測、定常状態最適化、及び制御変動計算を含む多くの機能を実行することができる。アプリケーション１１８は、当該アプリケーション固有の推定機能を含むことができるが、ＣＰＵ１０２を含む他の処理装置とのインターフェース及び連携に利用することができるパラメータを有する。
【００１８】
本明細書及び特許請求の範囲では、「ｍａｎｉｐｕｌａｔｅｄ  ｖａｒｉａｂｌｅ（操作変数）」（ＭＶ）という用語を使用して、アプリケーション１１８が操作することができる変数を指し、「ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ  ｖａｒｉａｂｌｅ（制御変数）」（ＣＶ）という用語を使用して、最先端のプロセスコントローラにより所定の値（設定値）に保持される必要がある、または所定の範囲（設定範囲）に保持される必要がある変数を指す。「ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ  ｖａｒｉａｂｌｅ（外乱変数）」（ＤＶ）という用語を使用して、コントローラに関係なく変化し得る値を有し、かつコントローラモデルに取り込まれる影響をもたらす変数を指す。「ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ  ｖａｒｉａｂｌｅ（中間変数）」（ＩＶ）という用語を使用して、コントローラモデルの出力であり、かつ他のモデル出力に至る入力としての関係を有する変数を指す。「ｖａｒｉａｂｌｅ  ｓｅｔｓ（変数集合）」という表現を使用して、アプリケーションの所定のアプリケーション１１８が使用する定義変数群を指す。所定のアプリケーション１１８は、多くの変数集合を有することができ、任意の変数は、１つの変数集合のメンバー変数とすることができる。しかしながら、１つの変数は、１つの変数集合内に１回しか現われない。「ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ  ａ  ｖａｒｉａｂｌｅ（変数を最適化する）」という表現を使用して、変数または変数の関数を最大化する、または最小化することを指し、変数を所定の値に保持することを指す。「ｂｅｓｔ  ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ（最高性能）」という用語を使用して、所定の環境において優先順位が高い方のユーザ規定値（設定値／ＲＴＯ目標値）または経済的な最大利益／最小コストに最も近い状態を指す。ｐｒｏｃｅｓｓ  ｏｕｔｐｕｔ  ｖａｒｉａｂｌｅ（ＰＯＶ：プロセス出力変数）という用語は、プロセス入力の変化により変化する値を持つ変数を表わす。ｂｅｓｔ  ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｖａｌｕｅ（ＢＰＶ：最高性能値）という用語を使用して、指定されたＣＶリミットに収まる最高性能に対応する値を指し、ＣＶリミットは、リミットを緩めると、性能が低下すると考えられるので、実現可能性が回復する前の元のリミットである。ＢＰＶ値は、静的計算の副産物である。「ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（リアルタイム最適化）」という表現を使用して、所定の制約が付加されたプロセスの経済的に最大の運転値を算出する自動プロセスを指す。
【００１９】
アプリケーション１１８の変数は、プロセスとのこれらの変数の構造的関係に基づいて細かく分類することができる。プロセス入力は、ＭＶ（コントローラにより調整されることになる単独プロセス設定）として、またはＤＶ（アプリケーションのコントローラにより調整されることになる単独プロセス設定、及びＭＶの変化に影響されないプロセス測定）として分類することができる。ＰＯＶは、属性として、ＣＶ、ＭＶ、またはＩＶのうちの任意の１つ以上を含むことができる、またはこの技術分野の当業者に公知の任意の他の属性を含むことができる。
【００２０】
アプリケーションＭＶをサブシステムにグループ化して、これらのＭＶの処理を最適化することができる。アプリケーションは調整レイヤを含むことができ、調整レイヤは、各個々のサブシステムを管理して、サブシステム間の正しい連携を確保する。アプリケーション１１８計算は、静的最適化計算及び動的変動計算を含むことができる。静的最適化では、各ＣＶに対応する定常状態目標値は、現在測定値、予測応答、優先順位付け制約、及び指定された（静的最適化）経済関数に基づいて推定することができる。動的変動計算では、各コントローラＭＶに対応する現在変動傾向値及び予測変動傾向値は、応答調整及び計算目標値に基づいて把握される。
【００２１】
変数集合により、ＣＶをグループ化して表示することができ、トランザクション制御することができる（例えば、モードを変える）。経済関数を使用して、特定の定常状態（または、静的）最適化目的値をコントローラについて定義し、各ＣＶに対応し、かつＣＶの全体集合及びコントローラモデルの両方に一致する目標値を決定する。アプリケーションのモードは、アプリケーションのコントローラが、実行処理を行なっている状態であり、この状態は、非作動状態、待機状態（段階的状態）、及び作動状態（活性状態）を含む。特殊な許可設定を行なって、オペレータまたはユーザが、アプリケーションのモードを変えようとするアクセスを制限することができる。
【００２２】
オペレータまたはユーザは、要求されるモードを作動状態に設定して、アプリケーション１１８が推定または制御を実行する必要がある。オペレータまたはユーザは、作動モードを開始しようとしている場合に、またはアプリケーションの動作への短期介入が必要になる場合に、アプリケーション１１８を待機状態に設定することができる。運転設定は、アプリケーション１１８が待機状態に設定される場合に、運転設定の現在の要求モードに保持される。特殊許可を得たオペレータは、コントローラをより長い期間に亘って非作動状態にすることが望ましい場合に、コントローラ１１８を非作動モードに設定することができる；これにより、アプリケーションの運転設定及び経済関数が非作動状態に自動的に戻ることになる。
【００２３】
ユーザは、任意のオペレータ、エンジニア、１つ以上の情報ハンドリングシステム１００、またはこの技術分野の当業者に公知の任意の他のユーザとすることができる。
【００２４】
更に、この技術分野の当業者であれば、前述の情報ハンドリングシステム１００の１つ以上の構成要素は、遠く離れた場所に配置することができ、かつ１つ以上の他の構成要素にネットワークを介して接続することができることを理解できるであろう。また、本発明の実施形態は、複数のノードを有する分散システム上で実現することができ、本発明の各構成部は、分散システム内の異なるノードに配置することができる。例えば、ディスプレイ１１４は、情報ハンドリングシステム１００の他の構成要素から遠く離れた場所に配置することができる。情報ハンドリングシステム１００は、１つ以上のクライアント装置、サーバ、またはクライアント装置及びサーバの任意の組み合わせを備えることができる。
【００２５】
図２を参照するに、本開示の１つ以上の実施形態による最高性能値が、一括して２００で示されている。図２に図示されるのは、２つのＣＶ事例であり、ＣＶ１で表示される軸は、ＣＶ１に対応する値を表わし、ＣＶ２で表示される軸は、ＣＶ２に対応する値を表わしている。ＣＶ１及びＣＶ２で表示されるボックスで図示されるように、ＣＶ１及びＣＶ２の上側リミット及び下側リミットが矩形を形成する。静的モデル関数は、静的モデルと表示される実線で表わされる。経済関数コスト等高線は、全体最適値がＣＶリミットの外側にある状態の楕円環形で表わされる。静的モデルの静的目標値は、経済関数等高線が定常状態線に外接するポイントであり、静的目標値と表示される黒丸で表わされる。ＢＰＶは、最高性能値と表示される黒丸で指示される実現可能な最小経済コスト値である。経済コスト楕円等高線は、同じコスト値を表わす線であり、例えば所定の等高線上の任意のポイントは、同じ経済コストを有する。目的は、コストを最小に抑えようと試みることであるので、本方法では、経済コストが最小になる（利益が最大になる）ポイントをＣＶ１−ＣＶ２空間内に見つけ出す。これは、経済等高線がＣＶ制約ボックスに外接するポイント（図２の赤色ポイント）を特定することにより見つけ出される。この赤色ポイントは（ＣＶ１，ＣＶ２）値であるので、このポイントにおけるＣＶ１の値が、ＣＶ１の最高性能値である。２００で示される例では、システムは、外乱を受けており、これにより、Ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ  Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔと表示される黒丸で指示される通り、制約がＣＶリミットの外側にはみ出る。ＢＰＶ値は、静的計算の副産物として算出される。
【００２６】
図３を参照するに、３００で一括して表示されているのは、ＢＰＶを計算し、動的制御目的値を、ＢＰＶを使用して設定するフロー図である。ステップ３０２では、設定値、リミット、経済関数を含むことができる制御目的値、及びこれらの目的値の相対優先順位付けを、ＣＶについて指定する。１つ以上の実施形態では、１つ以上のＣＶを利用することができる。例えば、図２に示すように、２つのＣＶを、各ＣＶが２つの設定値を有するように利用することができる。ステップ３０４及び３０６では、ＢＰＶ群とＣＶ群の全てに対応する静的目標値とを、指定された制御目的値、及びこれらの制御目的値の指定優先順位付けを、推定計算から得られる外乱推定値と併せて考慮に入れて決定する。外乱は、温度変化、品質制御変化、液位変化、容積変化、またはこの技術分野の当業者に公知の任意の他の外乱とすることができる。外乱はまた、プロセスモデルミスマッチに起因して現われる。１つ以上の外乱が、所定の環境において現われる可能性がある。
【００２７】
次に、ステップ３１０では、動的調整重みを、ユーザが必要とする動的応答速度に関連する１つ以上のユーザ仕様に少なくとも部分的に基づいて決定する。外乱が検出されるので、ステップ３１２では、ＢＰＶの調整可能量を決定して、動的最適化問題を静的目標値に一致させて、動的制御解が、所望の定常解に長期的に収束するようにする。不一致は普通、静的制御目的値を表わす静的制御問題における制御目的値の相対優先順位付けにより生じ、静的制御目的値は、ＣＶ群の全ての相対応答速度に関して指定される動的目的値とは異なる。ＢＰＶの調整可能量（ｒｅｃｏｎｃｉｌｉａｔｉｏｎ：調節量）は、以下の問題の解が算出静的解に等しくなる必要があるという事実を認識させることにより算出される：
【００２８】
【数１】
2018516413.tif 000003
式中、ｙＢＰＶは、ＣＶ群の全てのＢＰＶを表わし、
【００２９】
【数２】
2018516413.tif 000004
は、ＢＰＶに対する任意の調整可能量を表わし、
【００３０】
【数３】
2018516413.tif 000005
は、ＭＶリミット及びＣＶリミットを表わす等式制約及び不等式制約の集合であり、Ｑｔは、対角要素が、ＣＶ群の全てに関する所望の動的応答速度のユーザ仕様に基づいて決定される動的調整重みであるような対角行列である。ｚは、ＣＶ群、ＭＶ群、及び状態の加重ベクトルを表わしていることに留意されたい。上記問題の解が、算出される静的解に等しい場合、調整可能量調整後のＢＰＶについて数式化される動的制御問題：
【００３１】
【数４】
2018516413.tif 000006
は必ず、静的解に長期的に収束するようになるので、コントローラによって算出される動的変動傾向値は静的目標値に一致する。
【００３２】
ＢＶＰに対する調整量を発見する問題は、以下の通りに記述される：
【００３３】
【数５】
2018516413.tif 000007
この問題は、内部問題を、当該問題の最適性条件で置き換えることにより、簡単な二次計画法問題（ＱＰ）に変換される。
【００３４】
【数６】
2018516413.tif 000008
の関係があるので、内部問題が、上に凸の二次関数問題になることから、一次最適性条件が必要かつ十分である。１つの実施形態では、２種類の最適性条件を使用することができる。２つの最適性条件は、この問題を解く２つの方法である。法線錐の公式を使用するのは、Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 条件を使用するよりも面倒であることが分かる。したがって、本開示はKKT条件に限定される。
【００３５】
内部問題のラグランジュ緩和問題は以下の通りである：
【００３６】
【数７】
2018516413.tif 000009
対応するKKT条件は以下の通りである：
【００３７】
【数８】
2018516413.tif 000010
したがって、外部最適化は以下のようになる：
【００３８】
【数９】
2018516413.tif 000011
この問題の解は、動的制御目的値を定常状態目標値に一致させるために必要なＢＰＶの最小調整量である。この問題の解を
【数１０】
2018516413.tif 000012
と表わすと、動的制御目的値を
【数１１】
2018516413.tif 000013
について、例えば調整可能量調整後のＢＰＶに由来する誤差にペナルティを与えることにより数式化することができる。
【００３９】
ステップ３１４では、調整後のＢＰＶを利用して、定常状態目標値に一致する動的制御目的値を生成する。ステップ３１６では、動的制御最適化解を求めることができ、コストで、調整可能量調整後のＢＰＶから離間する誤差を測定して、ＭＶの変動傾向値を算出する。
【００４０】
ＢＰＶの調整後の値は普通、技術的重要性を全く持たない。そうではなく、図４に示すように、ＢＰＶの値を調整することにより、適切なペナルティを、元のＢＰＶに対するＣＶ誤差に与えて、ＣＶが所望の目標値に長期的に落ち着くようにする。図４では、破線等高線は、動的調整重みに対応するコスト等高線を表わしている。動的調整重みは、静的重み及び経済関数とは異なるので、ＢＰＶの近傍を中心とする動的制御問題により、コントローラを、図４に示す十字で表わされる静的値に駆動することになる（例えば、動的制御段階コストが最小になる定常運転値に駆動する）。動的重みは普通、定常状態制御目的値（例えば、優先順位付け）を表わさないので、動的段階コストに関して最適なこの定常値は、静的制御問題により算出される静的解とは異なる。したがって、最低限必要な調整量をＢＰＶ（最高性能値）にして、ＢＰＶがシフトすると、動的段階コスト等高線が、所望の静的解と同じポイントに位置する定常状態モデル線に外接するようになって、静的解及び動的解を一致させるようにする。
【００４１】
図４は更に、外乱シナリオを示しており、外乱シナリオでは、外乱が無い状態で、ＢＰＶが、定常状態線（緑色破線）に載るので、ＢＰＶは実現可能である（したがって、ＢＰＶの調整は必要ではない）。外乱がシステムに付加されると、外乱により、静的モデル線が図４に示す通りに、ＢＰＶが静的モデルに載らなくなる新規位置に変位し、静的制御目的値仕様と動的制御目的値仕様との差に起因して、前に説明したように、ＢＰＶの調整が必要になる。したがって、動的調整重み、定常状態目標値、及びＢＰＶが与えられると、ＢＶＰを目標に一致させるＢＶＰの調整量を見つけ出す必要がある。上記関数を使用して、調整後のＢＰＶ値を決定することにより、適切なペナルティを、元のＢＰＶに対するＣＶ誤差に与えて、ＣＶ群が所望の目標値に長期的に落ち着くようにする。
【００４２】
実施形態を様々な実施態様及び開発態様について説明してきたが、これらの実施形態は、例示であり、かつ本発明の主題の範囲は、これらの実施形態に限定されないことを理解できるであろう。多くの変更、変形、追加、及び改善が可能である。
【００４３】
複数の例を、本明細書において説明される構成要素、操作、または構造に対応して、単一の例として提供することができる。一般的に、個別の構成要素として例示的な構成で提示される構造及び機能は、複合構造または複合構成要素として実現することができる。同様に、単一の構成要素として提示される構造及び機能は、個別の構成要素として実現することができる。これらの変更、変形、追加、及び改善、更には他の変更、変形、追加、及び改善は、本発明の主題の範囲に含まれる。
【図１】
2018516413.tif 000014
【図２】
2018516413.tif 000015
【図３】
2018516413.tif 000016
【図４】
2018516413.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】平成30年2月7日(2018.2.7)
【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】
制御変数を動的に高性能制御する方法であって：
制御変数の設定値を指定するステップと、
コントローラ変数を駆動する経済関数を指定するステップと、
制御目的値の間の相対優先順位付けを指定するステップと、
定常状態目標値を決定するステップと、
１つ以上の最高性能値を決定するステップと、
段階コストを決定するステップと、
外乱を検出するステップと、
１つ以上の動的調整重みを決定するステップと、
前記１つ以上の最高性能値を調整するステップと、
動的制御目的値を生成するステップと、
操作変数の動的変動傾向値を算出するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記制御変数の前記設定値は、上側設定値及び下側設定値を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
第２制御変数の第２設定値を指定すること、経済目的値を指定すること、並びに／又は制御目的値及び経済関数の相対優先順位付けを指定することを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記調整後の最高性能値は、前記検出外乱に少なくとも部分的に基づいて決定される請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記検出外乱は、温度変化、品質変化、制御変化、液位変化、及び容積変化のうちの１つ以上を含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記定常状態目標値は、指定された静的モデルに少なくとも部分的に基づいて決定される請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記段階コストは、１つ以上の確定ペナルティに少なくとも部分的に基づいて決定される請求項１に記載の方法。
【請求項８】
システムであって：
情報を処理する１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサに通信可能に接続されるメモリと、
前記メモリに格納される命令を含む１つ以上のコントローラと、を備え、前記命令は、前記プロセッサにより実行されると、操作を実行するように動作することができ、前記操作は：
制御変数の設定値を指定すること、
定常状態目標値を決定すること、
１つ以上の最高性能値を決定すること、
段階コストを決定すること、
外乱を検出すること、
１つ以上の動的調整重みを決定すること、
前記１つ以上の最高性能値を調整すること、
動的制御目的値を生成すること、及び
制御モデルを調整することを含むシステム。
【請求項９】
前記制御変数の前記設定値は、上側設定値及び下側設定値を含む請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
第２制御変数の第２設定値を指定することを更に含む請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記調整後の最高性能値は、前記検出外乱に少なくとも部分的に基づいて決定される請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記検出外乱は、温度変化、品質変化、制御変化、液位変化、及び容積変化のうちの１つ以上を含む請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
前記定常状態目標値は、指定された静的モデルに少なくとも部分的に基づいて決定される請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
前記段階コストは、１つ以上の確定ペナルティに少なくとも部分的に基づいて決定される請求項８に記載のシステム。
【国際調査報告】
2018516413.tif 000018