(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの水処理装置を有する水処理プラントと、
水処理装置の運転を制御する下位レベル制御装置を有する下位レベル制御系と、
下位レベル制御装置の制御量である下位レベル制御値を演算して各下位レベル制御装置を制御する上位レベル制御装置を有する上位レベル制御系と、
水処理プラントで水処理された現在の被処理水の状態データを計測し、上位レベル制御系の上位レベル制御装置に計測した状態データを送る計測装置と、
上位レベル制御装置とアクセス自在に設けられ、過去の被処理水の状態データおよび過去の下位レベル制御値を含む過去のプラント運転情報を保持するデータベースと、を備え、
上位レベル制御系の上位レベル制御装置は、
計測装置から送られてくる現在の被処理水の状態データと、上位レベル制御装置から下位レベル制御装置に送られる現在の下位レベル制御値と、データベースに保持されている過去のプラント運転情報と、を統計的に処理して、現在および過去の水処理プラントの運転状態を示す統計データを作成する統計データ作成機能と、
統計データに基づいて現在の水処理プラントの運転状態を識別する運転状態識別機能と、
統計データと運転状態識別機能により識別された現在の水処理プラントの運転状態とに基づいて、新たな下位レベル制御値を演算する制御量演算機能と、
を有し、
上位レベル制御系の統計データ作成機能は、
現在の被処理水の状態データと現在の下位レベル制御値とからなる現在の水処理プラントの運転状態、およびデータベースに保持されている水処理プラントの過去のプラント運転情報、を、計測データ空間で表したプラント運転データを作成するプラント運転データ作成機能と、プラント運転データに主成分分析を行って、計測データ空間よりも次元数の少ない主成分データ空間で表される統計データを作成する主成分データ作成機能と、を有し、
上位レベル制御系の運転状態識別機能は、
統計データに対してファジィ・ｃ−ｍｅａｎｓ・クラスタリングを行って、現在の水処理プラントの運転状態が、各プラント状態要素に対してどの程度帰属しているかを表す状態帰属度を求めることにより、現在の水処理プラントの運転状態を識別するようになっており、この状態帰属度を求める際に、主成分データ空間で表される統計データに対応するサンプルと、主成分データ空間で表される各プラント状態要素に対応するクラスタの重心と、の関係を求めることにより現在の水処理プラントの運転状態の状態帰属度を求めており、
上位レベル制御系の制御量演算機能は、
運転状態識別機能で求められた現在の水処理プラントの運転状態に関する各プラント状態要素への状態帰属度に基づいて重み付けをして、新たな下位レベル制御値を演算するようになっており、この際に、運転状態識別機能において求められた主成分データ空間で表されるクラスタの重心を計測データ空間に線形変換して再変換運転状態データを求め、この再変換運転状態データに基づいて上位レベル制御装置による下位レベル制御装置の制御量を演算することを特徴とする水処理プラント制御システム。
【請求項２】
上位レベル制御系の運転状態識別機能は、メンバシップ関数を用いて、現在の水処理プラントの運転状態の状態帰属度を求めることを特徴とする請求項１記載の水処理プラント制御システム。
【請求項３】
上位レベル制御系の運転データ加工機能は、プラント運転データを主成分変換行列を用いて統計データを作成し、
上位レベル制御系の制御量演算機能は、主成分変換行列の転置行列を用いて、主成分データ空間で表されるクラスタの重心を計測データ空間に線形変換して再変換運転状態データを求めることを特徴とする請求項１または２記載の水処理プラント制御システム。
【請求項４】
下位レベル制御系の下位レベル制御装置は、各水処理プラントの運転を１入力１出力のフィードバック制御方式によって制御することを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の水処理プラント制御システム。
【請求項５】
各水処理プラントの現在の運転状態を運転員に知らせる運転状態報知手段をさらに備え、
運転状態報知手段は、上位レベル制御系の統計データ作成機能、運転状態識別機能、および制御量演算機能のうち少なくともいずれか一つの機能に基づいて、現在の水処理プラント制御システムの状態を運転員に知らせることを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載の水処理プラント制御システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被処理水の水処理を行う水処理プラントを制御する水処理プラント制御システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、下水や上水等の被処理水は、嫌気処理プロセス、無酸素処理プロセス、好気（Ａ２Ｏ）処理プロセス等の様々な処理プロセスを経て、浄化等の水処理が行われている。このとき、信頼性の高いプロセス制御によって各水処理プロセスを行うためには、各処理プロセスを実行する水処理プラントの入出力関係を物理化学的あるいは統計的に数理モデル化して、計測信号や操作出力の選定、安定性の解析、水処理プラントの制御装置に対するパラメータの決定等を適切に実行させることができる水処理プラント制御システムを設計することが求められている。
【０００３】
しかしながら、各処理プロセスでは複雑な処理が必要とされ、例えば、下水中の有機物を標準活性汚泥法を用いて除去する処理プロセスをプロセス制御によって行う場合には、被制御量である有機物量（ＢＯＤやＣＯＤ等）をプロセスモデリングに基づいて直接制御することは非常に複雑となるため難しい。また、水処理プラント制御システムに用いられる計測機器の性能面からも、このような直接制御を行うことは非常に難しいので、実際にこのような制御方法が用いられることは稀であった。
【０００４】
このため、水処理プラント制御システムは、各水処理プラントで行われる曝気槽への酸素供給や汚泥返送等といった部分プロセス（サブプロセス）に対して、ＰＩＤ制御に代表される１入力１出力のフィードバック制御を行う制御系を採用して、ＤＯ（溶存酸素濃度）制御やＭＬＳＳ（混合液浮遊物質濃度）制御等を行うことにより有機物量（ＢＯＤやＣＯＤ等）を間接的に制御している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、下水や上水等の被処理水の水処理には非常に複雑な処理プロセスが必要とされ、各処理プロセスでは、様々な生物学的要因や化学的要因が複雑に絡まり合って水処理に影響を及ぼしている。
【０００６】
このため、水処理プラント制御システムは、被処理水の状態計測量や水処理プラント制御システムを構成する各装置の操作量といった複数の変量を考慮する必要があるため本質的に多入力多出力制御となる。また、各処理プロセスにおいて、どの変量がどの程度影響を与えるのかということを特定して水処理プロセスを制御する必要がある。
【０００７】
しかしながら、各変量が各処理プロセスに与える影響を正確に特定することは非常に難しく、無駄のない高精度な水処理プラント制御システムのモデルを構築することは極めて困難である。
【０００８】
また、水処理プラント制御システムの運転は、運転員の経験に基づいて行われていたり、初期運転時から同一の運転内容で行われていたりする場合もある。このような水処理プラント制御システムでは、気象状況が変化したり被処理水の流入量負荷が変動した場合に十分に対応することができず、水処理プラントで水処理された被処理水の水質が劣化する場合もある。
【０００９】
また、最近では、水質環境基準の厳格化、湖沼等の閉鎖性水域における富栄養化の防止、処理水の再利用化等の要請が高まっており、例えば下水処理においては、従来から行われている活性汚泥法による有機物の除去に加えて、いわゆる高度下水処理技術を利用することにより被処理水中の窒素やリンを除去することも強く求められている。このため、このような高度下水処理技術を利用した複雑な処理プロセスを実行することができる水処理プラント制御システムが求められている。
【００１０】
このような高度下水処理技術を応用した水処理プロセスに関して、最近、生物学的かつ物理化学的な理論モデルである活性汚泥モデルＮＯ．１〜３（ＡＳＭ１〜３）がＩＷＡ（International Water Association）により提案され、高度下水処理技術を応用した処理プロセスを採用する水処理プラント制御システムの制御系設計の指針が示された。
【００１１】
しかしながら、このＡＳＭ１〜３は、十数個の変量と、数十個のパラメータを含んでいること等から、実際の処理プロセスへの合わせ込みとそれに基づく水処理プラント制御システムの設計が、相当に複雑で困難なものとなる。
【００１２】
一方、このような複雑な処理プロセスをブラックボックス化して、各処理プロセスにおける入出力データ等に関する統計情報からモデルを構築するというプロセスモデリングを利用したアプローチ方法も考えられる。しかしながら、このようなアプローチ方法を採用する場合であっても、処理プロセスの複雑さは、実際に処理プロセスを制御する際に注目する変数の選定やモデルの検証を困難にしてしまうことがある。また、プロセスモデリングを利用したアプローチ方法を用いて水処理プラント制御システムを構築した場合には、各処理プロセスに対する入出力データ等の統計情報が線形かつ定常なモデルで与えられることが一般的である。これに対し、実際の処理プロセスに対する入出力情報等の統計情報は必ずしも線形かつ定常なものではなく、例えば、大規模降雨時等のように通常と異なる運転状態の際には、各処理プロセスに対する入出力データ等の統計情報は非線形で非定常なものとなる。このため、実際の被処理水に適合した処理プロセスを実行させることが難しい。
【００１３】
本発明はこのような点を考慮してなされたものであり、被処理水の水処理を行う水処理プラントの運転を適切かつ安定に制御して、信頼性の高い水処理プラントの運転を可能とする水処理プラント制御システムを提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、少なくとも１つの水処理装置を有する水処理プラントと、水処理装置の運転を制御する下位レベル制御装置を有する下位レベル制御系と、下位レベル制御装置の制御量である下位レベル制御値を演算して各下位レベル制御装置を制御する上位レベル制御装置を有する上位レベル制御系と、水処理プラントで水処理された現在の被処理水の状態データを計測し、上位レベル制御系の上位レベル制御装置に計測した状態データを送る計測装置と、上位レベル制御装置とアクセス自在に設けられ、過去の被処理水の状態データおよび過去の下位レベル制御値を含む過去のプラント運転情報を保持するデータベースと、を備え、上位レベル制御系の上位レベル制御装置は、計測装置から送られてくる現在の被処理水の状態データと、上位レベル制御装置から下位レベル制御装置に送られる現在の下位レベル制御値と、データベースに保持されている過去のプラント運転情報と、を統計的に処理して、現在および過去の水処理プラントの運転状態を示す統計データを作成する統計データ作成機能と、統計データに基づいて現在の水処理プラントの運転状態を識別する運転状態識別機能と、統計データと運転状態識別機能により識別された現在の水処理プラントの運転状態とに基づいて、新たな下位レベル制御値を演算する制御量演算機能と、を有することを特徴とする水処理プラント制御システムである。
【００１５】
本発明によれば、上位レベル制御系において、現在の被処理水の状態データと現在の下位レベル制御値と過去のプラント運転情報とを統計的に処理した統計データを考慮して下位レベル制御装置を制御しており、下位レベル制御系において、水処理プラントの水処理装置を制御している。
【００１６】
好ましくは、上位レベル制御系の統計データ作成機能は、現在の被処理水の状態データと現在の下位レベル制御値とからなる現在の水処理プラントの運転状態、およびデータベースに保持されている水処理プラントの過去のプラント運転情報、を、計測データ空間で表したプラント運転データを作成するプラント運転データ作成機能と、プラント運転データに主成分分析を行って、計測データ空間よりも次元数の少ない主成分データ空間で表される統計データを作成する主成分データ作成機能と、を有する。
【００１７】
好ましくは、上位レベル制御系の運転状態識別機能は、統計データに対してファジィ・ｃ−ｍｅａｎｓ・クラスタリングを行って、現在の水処理プラントの運転状態が、各プラント状態要素に対してどの程度帰属しているかを表す状態帰属度を求めることにより、現在の水処理プラントの運転状態を識別する。
【００１８】
好ましくは、上位レベル制御系の運転状態識別機能は、メンバシップ関数を用いて、現在の水処理プラントの運転状態の状態帰属度を求める。
【００１９】
好ましくは、上位レベル制御系の制御量演算機能は、運転状態識別機能で求められた現在の水処理プラントの運転状態に関する各プラント状態要素への状態帰属度に基づいて重み付けをして、新たな下位レベル制御値を演算する。
【００２０】
好ましくは、上位レベル制御系の運転状態識別機能は、主成分データ空間で表される統計データに対応するサンプルと、主成分データ空間で表される各プラント状態要素に対応するクラスタの重心と、の関係を求めて、現在の水処理プラントの運転状態の状態帰属度を求めており、上位レベル制御系の制御量演算機能は、運転状態識別機能において求められた主成分データ空間で表されるクラスタの重心を計測データ空間に線形変換して再変換運転状態データを求め、この再変換運転状態データに基づいて上位レベル制御装置による下位レベル制御装置の制御量を演算する。
【００２１】
好ましくは、上位レベル制御系の運転データ加工機能は、プラント運転データを主成分変換行列を用いて統計データを作成し、上位レベル制御系の制御量演算機能は、主成分変換行列の転置行列を用いて、主成分データ空間で表されるクラスタの重心を計測データ空間に線形変換して再変換運転状態データを求める。
【００２２】
好ましくは、下位レベル制御系の下位レベル制御装置は、各水処理プラントの運転を１入力１出力のフィードバック制御方式によって制御する。
【００２３】
好ましくは、各水処理プラントの現在の運転状態を運転員に知らせる運転状態報知手段をさらに備え、運転状態報知手段は、上位レベル制御系の統計データ作成機能、運転状態識別機能、および制御量演算機能のうち少なくともいずれか一つの機能に基づいて、現在の水処理プラント制御システムの状態を運転員に知らせる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００２５】
図１乃至図４は、本発明による水処理プラント制御システムの一実施の形態を示す図である。このうち、図１は本発明の水処理プラント制御システム全体を示す構成図であり、図２は水処理プラント制御システムの上位レベル制御系における各機能を示す機能ブロック図およびデータフローを示す図である。また、図３は上位レベル制御系で行われるファジィ・ｃ−ｍｅａｎｓ・クラスタリングの概念図であり、図４は下位レベル制御装置を制御する下位レベル制御値の演算の流れ図である。
【００２６】
以下、嫌気・無酸素・好気的手段によって下水を浄化する高度下水処理を行う水処理プラントを有する水処理プラント制御システムについて説明するが、水処理プラントで行われる処理プロセスは高度下水処理に限定されるものではなく、様々な水処理を行う各種の処理プロセスに応用することができる。また、下水の他に上水等の他の被処理水の水処理の場合にも同様に適用することができる。
【００２７】
まず、本発明の水処理プラント制御システムの全体の構成について概説する。
【００２８】
図１に示すように、水処理プラント制御システム１は、嫌気・無酸素・好気的手段によって高度下水処理を行う水処理プラント２と、水処理プラント２の有する複数の水処理装置３を制御する下位レベル制御系４と、下位レベル制御系４の有する複数の下位レベル制御装置５をオンラインによって制御する上位レベル制御系６とを備えている。
【００２９】
水処理プラント２の有する各水処理装置３は、水処理プラント２で行われる高度下水処理プロセスのサブプロセスを行うものであって、各サブプロセスは、例えば曝気風量、汚泥返送率、余剰汚泥引抜量、汚水流量等の１入力１出力方式もしくは小数個の入出力を有するものである。
【００３０】
下位レベル制御系４の有する各下位レベル制御装置５は、水処理プラント２の各水処理装置３に対して１対１の関係で割り当てられており、それぞれ、ＰＩＤ制御方法によって対応する水処理装置３を直接制御している。なお、ＰＩＤ制御方法は、１入力１出力のフィードバック制御方式を採用している。
【００３１】
水処理プラント２と上位レベル制御系６との間には計測装置７が設けられており、計測装置７は、水処理プラント２で高度下水処理が施された下水の状態データを計測し、この計測した状態データを上位レベル制御系６へ送るようになっている。なお、状態データは、例えば、化学的酸素要求量（ＣＯＤ）、生物学酸素要求量（ＢＯＤ）、アンモニア濃度（ＮＨ４）、リン酸濃度（ＰＯ４）、混合液浮遊物質濃度（ＭＬＳＳ）、溶存酸素濃度（ＤＯ）、ｐＨ、酸化還元電位（ＯＲＰ）、といった下水の各種状態を示す様々なデータが考えられる。このため、下水に関するこれらの状態データを計測する計測装置７の設置台数は、１台に限定されるものではなく複数台設置される場合もある。
【００３２】
上位レベル制御系６は、計測装置７から送られてくる状態データを受け入れる入力装置８と、計測装置７から送られてくる下水の状態データを入力装置８を介して受け入れる演算装置１０と、演算装置１０で演算した下位レベル制御値を下位レベル制御系４の各下位レベル制御装置５に送る出力装置１１と、を有している。なお、入力装置８と演算装置１０と出力装置１１とにより、上位レベル制御装置が構成されている。
【００３３】
また、上位レベル制御系の演算装置１０には、過去のプラント運転情報を保持するデータベース９が接続され、演算装置１０は、データベース９に保持された過去のプラント運転情報にアクセス自在に設けられている。データベース９に保持された過去のプラント運転情報は、過去の水処理プラント２の運転の際における、下位レベル制御装置５に送られた下位レベル制御値と水処理プラント２での高度下水処理を経た下水の被制御量を含む状態データとから構成されるｌ項目の運転データ要素を時系列毎に収集したものである。なお、計測装置７が計測した現在の下水の状態データおよび各下位レベル制御装置５に現在送られている下位レベル制御値は、データベース９に記憶されるようになっている。
【００３４】
演算装置１０は、データベース９に保持されている過去のプラント運転情報と、計測装置７から送られてくる現在の下水の状態データおよび上位レベル制御系６から各下位レベル制御装置５に現在送られている下位レベル制御値を含む現在のプラント運転情報とに基づいて、後述の演算プロセスを実行することにより、各下位レベル制御装置５に送られる新たな下位レベル制御値を演算するようになっている。演算装置１０で演算された新たな下位レベル制御値は、出力装置１１を介して各下位レベル制御装置５に送られる。なお、このような演算装置１０には、汎用計算機やマイクロコンピュータを利用することができる。
【００３５】
また、上位レベル制御系６の演算装置１０には表示装置１２（運転状態報知手段）が接続されており、この表示装置１２は、演算装置１０において新たな下位レベル制御値を求める際の一連の演算プロセス（統計データ作成機能、運転状態識別機能、制御量演算機能）に基づいて、現在の下水の状態データや現在の下位レベル制御値や新たな下位レベル制御値といった水処理プラント制御システム１に関する様々な運転情報を、水処理プラント制御システム１の運転員に知らせることができるようになっている。
【００３６】
次に、図２乃至図４を用いて、上位レベル制御系６の演算装置１０が行う下位レベル制御値の演算プロセスについて詳説する。
【００３７】
演算装置１０では、現在および過去のプラント運転情報から新たな下位レベル制御値を演算しており、具体的には以下のようにして演算している。
【００３８】
すなわち、図２に示すように、演算装置１０は、まず、データベース９に時系列毎に保持された過去の被処理水の状態データおよび下位レベル制御値からなるプラント運転情報と、計測装置７から送られてくる現在の下水の状態データおよび上位レベル制御系６から各下位レベル制御装置５に現在送られている下位レベル制御値から求められる現在のプラント運転情報とを統計的に処理して、現在および過去の水処理プラント２の運転の状態を示すプラント運転データを作成する（Ｓ１、Ｓ２）（プラント運転データ作成機能）。
【００３９】
このプラント運転データは、状態データや下位レベル制御値といったｌ項目のプラント運転データ要素からなるプラント運転データ情報が時系列毎に収集されて形成されており、具体的には、データベース９に保持されているｋ−１個の過去のプラント運転データ情報と１個の現在のプラント運転データ情報とから構成される計ｋ個のプラント運転データ情報を有している。
【００４０】
次に、演算装置１０は、ｌ項目のプラント運転データ要素、ｋ個のプラント運転データ情報からなるプラント運転データに対して主成分分析を行い、ｌ項目よりも少ないｎ項目（ｌ＞ｎ）の主成分データ要素、ｋ個の主成分情報からなる統計データに加工する（Ｓ３、Ｓ４）（主成分データ作成機能）。
【００４１】
これにより、プラント運転データは、プラント運転データ要素に比べて項目数が少ないｎ項目の主成分データ要素からなる統計データに加工されることとなり、ｌ次元の計測データ空間で表されていたプラント運転データから、ｎ次元の主成分データ空間で表される統計データが作成される。このように、統計データは、プラント運転データに比べて小次元数で表すことができるので、その後の演算処理の負荷が低減される。以下、演算装置１０が行う主成分分析についてさらに詳述する。
【００４２】
主成分分析とは、多変量解析の一手法であり、多変量データの有する情報を小数個の総合的特性値に要約するものである。本発明では、主成分分析によってｌ次元のプラント運転データがｎ次元の統計データに加工されることとなる（ｌ＞ｎ）。
【００４３】
すなわち、演算装置１０は、まず、ｌ項目のプラント運転データ要素に関するｋ個のプラント運転データ情報を有するプラント運転データを、ｋ＊ｌの行列Ｘで表す。これにより、行列Ｘの行ベクトルｘｉ（ｉ＝１，・・・，ｋ）は、時系列毎のプラント運転データ情報を表すこととなり、例えば、ｘ１は現在のプラント運転データ情報を表しており、ｘｑは現在からｑ−１ステップ前の過去のプラント運転データ情報を表している（１≦ｑ≦ｋ）また、ｘｉ＝［ｘｉ,１，・・・，ｘｉ,ｓ，・・・，ｘｉ,ｌ］（ｓ≦ｌ）において、ｘｉ,１，・・・，ｘｉ,ｓ、は、下位レベル制御系４の各下位レベル制御装置５を制御する下位レベル制御値を表している。
【００４４】
次に、ｋ＊ｌの行列Ｘは、ｌ＊ｎの行列Ａ（主成分変換行列）を用いて以下の式（１）のようにしてｋ＊ｎの行列Ｙに線形写像される。
【００４５】
Ｙ＝ＸＡ      （１）
この時、行列Ａは、プラント運転データの相関行列に関する固有ベクトルａｊ（ｊ＝１，・・・，ｌ）のうち、ａ１，・・・，ａｎ、を列ベクトルとして並べたものと定義する。なお、各固有ベクトルａｊ（ｊ＝１，・・・，ｌ）に対応する固有値λｊ（ｊ＝１，・・・，ｌ）は、λ１≧λ２≧・・・≧λｎ≧・・・≧λｌ、となっているものとする。
【００４６】
演算装置１０は、上述の式（１）によってｋ＊ｎの行列Ｙを得ることにより、ｌ項目のプラント運転データ要素についてｋ個のプラント運転データ情報を有するプラント運転データを、ｎ項目（ｌ＞ｎ）の主成分データ要素についてｋ個の主成分情報を有する統計データに加工する。
【００４７】
なお、プラント運転データを統計データに加工する際に生じる情報損失量は、以下の式（２）で表される累積寄与率ｐで評価され、ｐ≧０．８となるように主成分データ要素の次数ｎを選択することが好ましい。
【００４８】
【数１】
0003866083.tif 000002
次に、演算装置１０は、図２に示すように、統計データに対してファジィ・ｃ−ｍｅａｎｓ・クラスタリングを行って、現在の水処理プラント２の運転状態が、予め想定されている各プラント状態要素に対してどの程度帰属しているかを表す状態帰属度を求める（Ｓ５、Ｓ６）。ここでプラント状態要素とは、水処理プラント２の運転に影響を及ぼす様々な外部環境を示すものである。例えば、通常の晴天時というプラント状態要素（Ｃ１）、通常の雨天時というプラント状態要素（Ｃ２）、大雨時というプラント状態要素（Ｃ３）、初期降雨時の高ＳＳ負荷状態というプラント状態要素（Ｃ４）、長時間降雨の際の汚水の希釈状態というプラント状態要素等、様々なプラント状態要素が考えられる。以下、統計データに対して行われるファジィ・ｃ−ｍｅａｎｓ・クラスタリングについて詳述する。
【００４９】
一般に、ファジィ・ｃ−ｍｅａｎｓ・クラスタリングとは、複数のサンプルを似たもの同士の集合（クラスタ）に分類するクラスタリングという分類手法の一種を意味する。本発明において、サンプルは、統計データから導き出される現在および過去の各時における水処理プラント２の運転状態に対応し、クラスタはプラント状態要素に対応する。また、図３の概念図に示されるように、ファジィ・ｃ−ｍｅａｎｓ・クラスタリングにおける各クラスタは互いに排他的な関係を有するものではなく、１つのサンプルが複数個（ｃ個）のクラスタに属することを許容しており、サンプルの各クラスタへの帰属の程度（状態帰属度）はメンバシップ関数を用いて表すことができる。なお、このメンバシップ関数は、通常、非線形的なものとなる。
【００５０】
この時、サンプルｙｉ（ｉ=１，・・・，ｋ）に関するクラスタＣｊ（ｊ＝１，・・・，ｃ）への帰属の程度を表すメンバシップ関数μi,j（０≦μi,j≦１）は、重み付き偏差平方和Ｊ（ｃ，ｍ）の最小化問題として求められる以下の式（３）のように定式化することができる。
【００５１】
【数２】
0003866083.tif 000003
ここで、式（３）におけるｍ（ｍ＞１）は一種のパラメータであり、ｍが１に近づく程、クラスタリングとして排他的な側面が強くなり、各クラスタは相互に排他的な存在となる。他方、ｍが大きくなるほどファジィ・クラスタリングとしての側面が強くなり、各クラスタ相互間の排他性は弱まる。
【００５２】
式（３）において、di,jは、図３におけるサンプルｙｉ（ｉ=１，・・・，ｋ）と各クラスタの重心ｖｊ（ｊ＝１，・・・，ｃ）との距離関係を意味しており、以下の式（４）で定義することができる。また、クラスタの重心ｖｊ（ｊ＝１，・・・，ｃ）は以下の式（５）で定義することができる。
【００５３】
【数３】
0003866083.tif 000004
また、帰属度の正規化のために付加した以下に示す式（６）という条件の下で、式（３）を局所的に最小化するための必要条件は式（７）で与えられる。
【００５４】
【数４】
0003866083.tif 000005
従って、式（３）で表される最小化問題を式（４）〜（７）を用いた繰り返し法等を利用して解くことにより、メンバシップ関数μi,j（０≦μi,j≦１）を適切に求めることができる。
【００５５】
上述のようにして、演算装置１０は、統計データに対してファジィ・ｃ−ｍｅａｎｓ・クラスタリングを行い、現在および過去の各時における水処理プラント２の運転状態（サンプル）が、各プラント状態要素（クラスタ）Ｃ１、Ｃ２、・・・、Ｃｃに、どの程度帰属しているかを示すメンバシップ関数μi,j（０≦μi,j≦１）を求めることができ、特に現在の水処理プラント２の運転状態の各プラント状態要素への帰属度はμ１＝［μ1,1，・・・，μ1,ｃ］で表すことができる。これにより、現在の水処理プラント２の運転状態の扱いがさらに容易となる。
【００５６】
次に、演算装置１０は、図２に示すように、現在の水処理プラント２の運転状態の各プラント状態要素への帰属度を示すメンバシップ関数μ１に基づいて、下位レベル制御系４の各下位レベル制御装置５を制御するための下位レベル制御値を演算する（Ｓ７、Ｓ８）。以下、メンバシップ関数μ１に基づいて下位レベル制御値を演算する方法について詳述する。
【００５７】
すなわち、図４に示すように、演算装置１０は、まず、以下の式（８）に示すように、ｎ個の各主成分データ要素について前述のファジィ・ｃ−ｍｅａｎｓ・クラスタリングを行う際に求めたクラスタの重心ｖｊ（ｊ＝１，・・・，ｃ）を行ベクトルとして並べたｃ＊ｎの行列Ｖと、式（１）で用いた行列Ａの転置行列であるｎ＊ｌの行列Ａ’とによって、ｃ＊ｌの行列Ｚを求める（Ｔ１、Ｔ２）。
【００５８】
Ｚ＝ＶＡ’      （８）
行列Ｚは、ｎ次元の主成分データ空間で表されている行列Ｖをｌ次元の計測データ空間で表したものである。このようにして得られた行列Ｚは、主成分データ空間で表される統計データを示す行列Ｙを計測データ空間で表したものと、近似的にみなすことができる（再変換運転状態データ）。
【００５９】
ところで、式（８）によって得られた行列Ｚの行ベクトルｚｊ＝［ｚｊ,１，・・・・・，ｚｊ,ｌ］（１≦ｊ≦ｃ）のうち下位レベル制御値に関する要素を抽出した抽出運転データ情報ｓｊ＝［ｚｊ,１，・・・・・，ｚｊ,ｓ］（ｓ＜ｌ）は、対応するプラント状態要素において各下位レベル制御装置５に与えるべき下位レベル制御値とみなすことができる（Ｔ３）。
【００６０】
この時、演算装置１０は、以下の式（９）に示すように、上述の各プラント状態要素におけるそれぞれの抽出運転データ情報ｓｊ（１≦ｊ≦ｃ）を行ベクトルとして並べたｃ＊ｓの行列Ｓ（抽出運転データ）に対して、現在の水処理プラント２の運転状態の各プラント状態要素への帰属度を表すメンバシップ関数μ１によって重み付けしたｓ０を求めて、このｓ０を各下位レベル制御装置５に与える新たな下位レベル制御値とすることができる（Ｔ４）。
【００６１】
【数５】
0003866083.tif 000006
このようにして求められた下位レベル制御装置５に与える新たな下位レベル制御値を示すｓ０は、過去および現在のプラント運転情報から統計的に決定されることとなる。
【００６２】
なお、式（８）によって求められる行列Ｚは、厳密な意味では、主成分データ空間で表されている行列Ｙを計測データ空間に逆写像したものではない。すなわち、厳密な意味で行列Ｙを計測データ空間に逆写像した行列Ｘは、以下の式（１０）で示され、行列Ｙを、行列Ａ’と主成分打ち切りの際に生じる誤差を示す行列Ｅとによって逆変換したもので表すことができる。
【００６３】
Ｘ＝ＹＡ’＋Ｅ      （１０）
しかしながら、計測データ空間上のデータｚ’を主成分分析するとクラスタの重心ｖｊ（ｊ＝１，・・・，ｃ）を表す主成分データ空間上のデータとなるデータｚ’の存在を仮定した場合には、式（８）により得られる行列Ｚをこの元データと便宜上見なすこととしている。
【００６４】
上述のように、演算装置１０は、過去および現在のプラント運転情報（状態データ、下位レベル制御値）とに基づいて、上述の一連の演算プロセスを実行することにより、各下位レベル制御装置５に送られる新たな下位レベル制御値を演算するようになっている。なお、図２に示すＳ１〜Ｓ４によって運転データ加工機能が構成され、Ｓ５〜Ｓ６によって運転状態識別機能が構成され、Ｓ７〜Ｓ９によって制御量演算機能が構成されることとなる。
【００６５】
次に、このような構成からなる本実施の形態の作用について説明する。
【００６６】
本発明による作用の概略は、上位レベル制御系６において、水処理プラント２の運転を制御する際の基本となる情報である過去および現在のプラント運転情報を演算しやすいように加工した後、現在の水処理プラント２の運転状態を自動的に識別し、これに基づいて下位レベル制御系４の下位レベル制御装置５を制御する下位レベル制御値を演算する。そして、下位レベル制御系４において、上位レベル制御系６からの下位レベル制御値に基づいて水処理プラント２の各水処理装置３を安定に制御し、各水処理装置３において高度下水処理のサブプロセスを確実に実行させる。
【００６７】
以下、本発明の作用について詳述する。
【００６８】
図１に示すように、水処理プラント２において高度下水処理された現在の下水は、計測装置７によって状態データが計測される。計測装置７により計測された現在の下水の状態データは、計測装置７から、上位レベル制御系６の入力装置８を介して演算装置１０に送られる。
【００６９】
演算装置１０は、データベース９に保持された過去のプラント運転情報と、計測装置７から送られてきた現在の下水の状態データと、演算装置１０から出力装置１１を介して各下位レベル制御装置５に現在送られている下位レベル制御値と、に基づいて、各下位レベル制御装置５に送る新たな下位レベル制御値を演算する。
【００７０】
この時、演算装置１０では、図２乃至図４に示すように、上述した主成分分析およびファジィ・ｃ−ｍｅａｎｓ・クラスタリングが用いた一連の演算プロセスが利用されて、各下位レベル制御装置５に送る新たな下位レベル制御値が演算されている（Ｓ１〜Ｓ９）。
【００７１】
すなわち、データベース９に保持された過去のプラント運転情報と、計測装置７から送られてきた現在の下水の状態データと、演算装置１０から出力装置１１を介して各下位レベル制御装置５に現在送られている下位レベル制御値とが、統計処理されてプラント運転データが作成される（Ｓ１、Ｓ２）。そして、プラント運転データに対して主成分分析を行うことにより統計データを作成して（Ｓ３、Ｓ４）、この統計データに対してファジィ・ｃーｍｅａｎｓ・クラスタリングを行うことにより現在の水処理プラント２の運転状態を複数のプラント状態要素への状態帰属度を示すメンバシップ関数μ１を求める（Ｓ５、Ｓ６）。そして、各プラント状態要素への帰属度を示すメンバシップ関数μ１に基づいて、下位レベル制御系４の下位レベル制御装置５を制御するための下位レベル制御値を演算する（Ｓ７、Ｓ８）。
【００７２】
このようにして、演算装置１０で演算された各下位レベル制御装置５に送られる新たな下位レベル制御値は、出力装置１１を介して下位レベル制御系４の各下位レベル制御装置５に送られる（Ｓ９）。
【００７３】
また、この間、表示装置１２では、演算装置１０における一連の演算プロセスに基づいて、現在の水処理プラント２の運転状態や新たな下位レベル制御値といった水処理プラント制御システム１に関する様々な運転情報が示される。これにより、水処理プラント制御システム１の運転員は、水処理プラント制御システム１に関する様々な運転情報を容易にリアルタイムで知ることができ、異常発生時においても迅速に対応することができる。
【００７４】
各下位レベル制御装置５は、演算装置１０から送られてきた下位レベル制御値に基づいて、水処理プラント２の各水処理装置３のうち対応する水処理装置３をＰＩＤ制御方法により直接制御する。
【００７５】
このとき、下水に高度下水処理を施すためには、有機物の除去、脱窒、脱リンといった複雑な浄化処理プロセスが必要とされる。しかし、これらの浄化処理プロセスに対して直接的な指標となるＣＯＤ、ＢＯＤ、窒素量、およびリン量を被制御量として、各水処理装置３を制御することは非常に難しい。このため、下位レベル制御装置５がＰＩＤ制御方法により水処理装置３を制御する際には、各水処理装置３で行われる各サブプロセスの被制御量を予め設定されている値に追従させるようにして制御する。
【００７６】
このようにして、水処理プラント制御システム１は水処理プラント２を適切に運転制御して、水処理プラント２は下水の性状に適合した高度下水処理を行う。
【００７７】
以上説明したように本実施の形態によれば、現在のプラント運転情報とデータベース９に保持された過去のプラント運転情報とから、統計的に作成された入出力モデル（プラント運転データ、統計データ）に基づいて、水処理プラント２の各水処理装置３の運転は制御される。これにより、下水の高度下水処理を簡潔かつ迅速に行うとともに、信頼性の高い高度下水処理を行うことができる。特に、統計的に作成された入出力モデルを採用しているので、ＡＳＭ１〜３のような理論モデルに比べて、水処理プラント２の制御に伴うパラメータの合わせ込み等の手間が低減され、水処理プラント制御システム１の構成を簡潔なものとすることができる。
【００７８】
また、水処理プラント２を制御する制御系を上位レベル制御系６と下位レベル制御系４とに分けて、上位レベル制御系６では過去および現在のプラント運転情報に基づいて統計的な複雑な演算を行うとともに、下位レベル制御系４では安定した実績のある１入力１出力のフィードバック制御方式を採るＰＩＤ制御方法によって水処理プラント２の各水処理装置３を制御している。これにより、水処理プラント２における高度下水処理は、現在の下水の性状に十分に適合させることができるとともに、安定した高度下水処理を可能とすることができる。
【００７９】
特に、下位レベル制御装置５の制御量である下位レベル制御値は、上位レベル制御系６において、過去および現在のプラント運転情報に基づいた統計的な演算によって決定されている。このため、水処理プラント２では、下水の性状に迅速かつ柔軟に適応した高度下水処理が可能となっており、例えば、降雨の増減等といった非定常な気象状況の変化が生じた場合でも、水処理プラント２は下水に対して適切な高度下水処理を行うことができる。
【００８０】
また、下位レベル制御系４では、１入力１出力のフィードバック制御方法を用いたＰＩＤ制御方法を採用することにより、データベース９における過去のプラント運転情報の蓄積量が不十分で統計的な入出力モデルを十分に構築することができない場合や、水処理プラント２の初期運転時において現在のプラント運転情報を十分に計測することができない場合であっても、水処理プラント２を安定に運転することができる。
【００８１】
なお、水処理プラント２の水処理装置３の制御方法はＰＩＤ制御方法に限定されるものではなく、ＰＩＤ制御方法と同様に１入力１出力のフィードバック制御方式を採る制御方法であれば、本実施の形態における場合と同様の作用効果を期待することができる。
【００８２】
さらに、上位レベル制御系６で行われる過去および現在のプラント運転情報に基づいた統計的な演算は、主成分分析を用いることにより、水処理プラント２に関する情報の情報損失量を必要十分な範囲内で抑えた上で、扱う情報の項目数を減らして、演算負荷を低減させることができる。また、主成分分析によって、水処理プラント２の運転に影響を及ぼす統計データの抽出作業は自動的に行われることとなるため、運転員がこのような統計データの抽出作業を行う必要がなく、手続の簡素化が図られる。
【００８３】
また、水処理プラント２の運転は、様々な外的要因が複合的に組み合わさって影響されている。このため、現在の水処理プラント２の運転状態を識別する際に、現在の水処理プラント２の運転状態がどのような運転状態に属しているかということを決定論的（真か偽か）によって特定の運転状態に分類する手法では、様々な外的要因が複合的に組み合わさって水処理プラント２の運転状態に影響している場合に十分に対応することができない。しかしながら、現在の水処理プラント２の運転状態を、ファジィ・ｃ−ｍｅａｎｓ・クラスタリングによって識別してファジィ測度を用いて表現することにより、様々な外的要因が複合的に組み合わさって水処理プラント２の運転状態に影響を及ぼしている場合でも柔軟に対応することができる。
【００８４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、水処理プラントの運転は上位レベル制御系と下位レベル制御系とが役割を分担して制御しており、上位レベル制御系において、現在および過去のプラント運転情報を考慮して下位レベル制御系を制御しており、下位レベル制御系において、水処理プラントの水処理装置を制御している。これにより、実際の被処理水の性状に柔軟に対応した適切な水処理プラントの運転が可能となり、安定かつ信頼性の高い水処理プラントの運転の制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の水処理プラント制御システム全体を示す構成図である。
【図２】水処理プラント制御システムの上位レベル制御系における各機能を示す機能ブロック図およびデータフローを示す図である。
【図３】水処理プラント制御システムで用いられるファジィ・ｃ−ｍｅａｎｓ・クラスタリングの概念図である。
【図４】下位レベル制御装置を制御する下位レベル制御値の演算の流れ図である。
【符号の説明】
１  水処理プラント制御システム
２  水処理プラント
３  水処理装置
４  下位レベル制御系
５  下位レベル制御装置
６  上位レベル制御系
７  計測装置
８  入力装置
９  データベース
１０  演算装置
１１  出力装置
１２  表示装置
【図１】
0003866083.tif 000007
【図２】
0003866083.tif 000008
【図３】
0003866083.tif 000009
【図４】
0003866083.tif 000010