(57)【要約】      （修正有）【課題】関与因子機器の特性変化や環境変化に対しても適切にこれらの状況変化を取り込んで管理因子の制御が行える施設制御システム及び施設制御方法を提供する。【解決手段】関与因子機器６ａ，６ｂが実際に駆動された値を関与因子動作値として計測する情報収集部１１と、管理因子実測値を記憶するデータベース１２と、関与因子動作値と応答特性から求まる動作値とに基づき関与因子機器が正常に動作しているか否かを判断する異常判定部１３ａと、関与因子機器に異常があると判断された場合には、駆動量制約条件を変更する制約管理部１３ｂと、管理因子の目標値と一致するように達成できるように、駆動量制約条件の下で各関与因子機器の寄与量を算出して予測式を生成する予測式生成部１４と、予測式生成部が生成した予測式に含まれる寄与量に基づき関与因子機器を駆動する駆動部１５と、を備える。【選択図】図１
2016171750.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の関与因子の影響を受ける管理因子を複数備える施設の前記管理因子を制御する施設制御システムであって、
前記管理因子の現在の値を管理因子実測値とし、前記管理因子の値に影響を与える複数の前記関与因子の駆動機器を関与因子機器とした際の当該関与因子機器が実際に駆動された値を関与因子動作値として計測する情報収集部と、
前記関与因子機器の前記管理因子への寄与量を示す応答特性が記憶されると共に、前記管理因子実測値を記憶するデータベースと、
前記関与因子動作値と前記応答特性から求まる動作値とに基づき前記関与因子機器が正常に動作しているか否かを判断する異常判定部と、
予め駆動量制約条件を記憶すると共に、前記異常判定部により前記関与因子機器に異常があると判断された場合には、前記駆動量制約条件を変更する制約管理部と、
前記管理因子の目標値と一致するように達成できるように、前記駆動量制約条件の下で各関与因子機器の寄与量を算出して予測式を生成する予測式生成部と、
前記予測式生成部が生成した前記予測式に含まれる前記寄与量に基づき前記関与因子機器を駆動する駆動部と、
を備えることを特徴とする施設制御システム。
【請求項２】
請求項１に記載の施設制御システムであって、
前記予測式、前記駆動量制約条件を表示すると共に、前記予測式で予測される前記管理因子をグラフ表示する制御表示部を備えることを特徴とする施設制御システム。
【請求項３】
請求項２に記載の施設制御システムであって、
前記制約管理部が記憶する前記駆動制約条件は、
前記管理因子が前記目標値になるように前記関与因子機器を駆動制御する目標達成モード、
前記関与因子機器で消費される電力等を抑制しながら、前記目標達成モードにおける前記駆動制約条件より小さい値の前記駆動制約条件で前記関与因子機器を駆動制御する省エネモード、
緊急事態が発生したときに前記目標達成モードの前記駆動量制約条件より大きい値の前記駆動量制約条件で前記関与因子機器を駆動制御する災害対応モードに対応して設けられ、
前記制御表示部は、動作させるモードを制約管理部に指示することを特徴とする施設制御システム。
【請求項４】
請求項３に記載の施設制御システムであって、
前記異常判定部は、前記関与因子機器動作値と、前記応答特性から求まる前記動作値とが予め設定された異常判断閾値の倍数の関係を満たすとき、当該関与因子機器は異常と判断することを特徴とする施設制御システム。
【請求項５】
請求項４に記載の施設制御システムであって、
前記制約管理部は、前記異常判定部により異常と判断された前記関与因子機器の前記駆動量制約条件を、予め設定された範囲の条件変更倍数で変化させて、前記予測値と前記目標値との偏差が最小になる値又は範囲値に決定して、該決定した値により前記駆動量制約条件を変更することを特徴とする施設制御システム。
【請求項６】
複数の関与因子の影響を受ける管理因子を複数備える施設の前記管理因子を制御する施設制御方法であて、
前記管理因子の現在の値を管理因子実測値とし、前記管理因子の値に影響を与える複数の前記関与因子の駆動機器を関与因子機器とした際の当該関与因子機器が実際に駆動された値を関与因子動作値として計測する情報収集手順と、
前記関与因子機器の前記管理因子への寄与量を示す応答特性が記憶されると共に、前記管理因子実測値を記憶するデータ記憶手順と、
前記関与因子動作値と前記応答特性から求まる動作値とに基づき前記関与因子機器が正常に動作しているか否かを判断する異常判定手順と、
予め駆動量制約条件を記憶すると共に、前記異常判定手順により前記関与因子機器に異常があると判断された場合には、前記駆動量制約条件を変更する制約管理手順と、
前記管理因子の目標値と一致するように達成できるように、前記駆動量制約条件の下で各関与因子機器の寄与量を算出して予測式を生成する予測式生成手順と、
前記予測式生成手順で生成された前記予測式に含まれる前記寄与量に基づき前記関与因子機器を駆動する駆動手順と、
を含むことを特徴とする施設制御方法。
【請求項７】
請求項６に記載の施設制御方法であって、
前記予測式、前記駆動量制約条件を表示すると共に、前記予測式で予測される前記管理因子をグラフ表示する制御表示手順を含むことを特徴とする施設制御方法。
【請求項８】
請求項７に記載の施設制御方法であって、
前記制約管理手順で記憶される前記駆動制約条件は、
前記管理因子が前記目標値になるように前記関与因子機器を駆動制御する目標達成モード、
前記関与因子機器で消費される電力等を抑制しながら、前記目標達成モードにおける前記駆動制約条件より小さい値の前記駆動制約条件で前記関与因子機器を駆動制御する省エネモード、
緊急事態が発生したときに前記目標達成モードの前記駆動量制約条件より大きい値の前記駆動量制約条件で前記関与因子機器を駆動制御する災害対応モードに対応し、
前記制御表示手順は、動作させるモードを指示することを特徴とする施設制御方法。
【請求項９】
請求項８に記載の施設制御方法であって、
前記異常判定手順は、前記関与因子機器動作値と、前記応答特性から求まる前記動作値とが予め設定された異常判断閾値の倍数の関係を満たすとき、当該関与因子機器は異常と判断することを特徴とする施設制御方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の施設制御方法であって、
前記制約管理手順は、前記異常判定手順により異常と判断された前記関与因子機器の前記駆動量制約条件を、予め設定された範囲の条件変更倍数で変化させて、前記予測値と前記目標値との偏差が最小になる値又は範囲値に決定して、該決定した値により前記駆動量制約条件を変更することを特徴とする施設制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植物工場等の施設における複数のアクチュエータを制御して当該施設を所望の状態にする施設制御システム及び施設制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
施設内温度等の管理因子は、温風器の温度、風量や窓の開閉度等が複雑に関係し合って決まるため、当該管理因子の制御には、複数の温風器や窓を直接駆動するアクチュエータ（関与因子）による影響を考慮した制御が必要となる。
【０００３】
このため、モデル予測制御が提案されている。このモデル予測制御は、石油プラント、化学プラントのようなプロセス制御分野から時定数の短いプラント（圧延プロセス等）、移動体（飛行機、自動車等）分野にも応用されつつある制御方法で、関与因子の運動方程式、エネルギー保存式、熱方程式等を用いてモデル予測を行う。
【０００４】
しかし、モデル予測制御の設計者は、あらゆる場面を想定し、実世界の現象を前述の運動方程式やエネルギー保存式等を用いて設計する必要があるものの、実世界の現象を数値モデル化するにも限界がある。この結果、モデル予測制御では、運用資金が豊富な分野以外には利用され難かった。
【０００５】
もし、実世界の現象をモデル化しなくても、ビッグデータの膨大なデータ量から操作変数と制御変数の相関を見出すことができるならば、この相関関係を用いてモデル予測を行い、このモデル予測の結果に基づきアクチュエータを制御することができる。
【０００６】
このようなモデル予測に基づく制御や学習型及び学習型予測制御では、あらゆる稼働状況においても、アクチュエータの性能は不変であることを前提にしている。
【０００７】
例えば、特許文献１では、今まで記憶した情報に応じて評価関数の収束基準を変化させるが、予測困難な急激な環境変動により、アクチュエータが対応しきれない場合には対処できない場合がある。これは、アクチュエータが常に正常に作動していることを前提に、当該アクチュエータの制御を行っているためである。
【０００８】
また、特許文献２は、あらゆる状況を想定し、パラメータを調整することでアクチュエータの制御を行う技術を提案しているが、アクチュエータの性能変化（例えば、駆動部の摩耗等）による最適操作までは考慮することができない。
【０００９】
さらに、特許文献３は、プラントの複数のコスト関数を使用し、最適な動作戦略を見つけることで、アクチュエータの劣化や老化にあわせて動作の調節ができるものの、突然の環境変異には対応できていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特許第４８７３０４２号公報
【特許文献２】特開２０１２−３０６５９号公報
【特許文献３】特開２０１４−１７４９９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上述したような各特許公報にかかる提案では、アクチュエータの応答特性の変化や環境変化が発生した場合には、適切な制御が行えない問題があった。
【００１２】
例えば、予測モデルにより予測値を設定する場合には、予測値が目標値からかけ離れると、制御精度が低下することである。これは予測制御において、予測モデルが正確であることを前提として設計されているものの、設計者が突発的な外乱のように、推定し難い振る舞いをモデル化できないためである。
【００１３】
また、学習型予測制御の場合には、過去の状態に基づいて予測式が生成されるが、過去に事例のない環境変化や突然の環境変異（突風などによるアクチュエータの性能低下）に対しては、予測式を生成することができない。
【００１４】
そこで、本発明の主目的は、関与因子機器の特性変化や環境変化に対しても適切にこれらの状況変化を取り込んで管理因子の制御が行える施設制御システム及び施設制御方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記課題を解決するため、複数の関与因子の影響を受ける管理因子を複数備える施設の管理因子を制御する施設制御システムにかかる発明は、管理因子の現在の値を管理因子実測値とし、管理因子の値に影響を与える複数の関与因子の駆動機器を関与因子機器とした際の当該関与因子機器が実際に駆動された値を関与因子動作値として計測する情報収集部と、関与因子機器の管理因子への寄与量を示す応答特性が記憶されると共に、管理因子実測値を記憶するデータベースと、関与因子動作値と応答特性から求まる動作値とに基づき関与因子機器が正常に動作しているか否かを判断する異常判定部と、予め駆動量制約条件を記憶すると共に、異常判定部により関与因子機器に異常があると判断された場合には、駆動量制約条件を変更する制約管理部と、管理因子の目標値と一致するように達成できるように、駆動量制約条件の下で各関与因子機器の寄与量を算出して予測式を生成する予測式生成部と、予測式生成部が生成した予測式に含まれる寄与量に基づき関与因子機器を駆動する駆動部と、を備えることを特徴とする。
【００１６】
また、複数の関与因子の影響を受ける管理因子を複数備える施設の管理因子を制御する施設制御方法にかかる発明は、管理因子の現在の値を管理因子実測値とし、管理因子の値に影響を与える複数の関与因子の駆動機器を関与因子機器とした際の当該関与因子機器が実際に駆動された値を関与因子動作値として計測する情報収集手順と、関与因子機器の管理因子への寄与量を示す応答特性が記憶されると共に、管理因子実測値を記憶するデータ記憶手順と、関与因子動作値と応答特性から求まる動作値とに基づき関与因子機器が正常に動作しているか否かを判断する異常判定手順と、予め駆動量制約条件を記憶すると共に、異常判定手順により関与因子機器に異常があると判断された場合には、駆動量制約条件を変更する制約管理手順と、管理因子の目標値と一致するように達成できるように、駆動量制約条件の下で各関与因子機器の寄与量を算出して予測式を生成する予測式生成手順と、予測式生成手順で生成された予測式に含まれる寄与量に基づき関与因子機器を駆動する駆動手順と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、環境の急変等により関与因子機器が正常に動作しない場合であっても、これを判断して高精度に管理因子を制御することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本実施形態にかかる施設制御システムのブロック図である。
【図２】目標達成モードにおける動作画面を例示した図である。
【図３】省エネモードにおける動作画面を例示した図である。
【図４】災害対応モードにおける動作画面を例示した図である。
【図５】管理因子として温度を縦軸に、アクチュエータの駆動時間を横軸に示した応答特性を例示した図である。
【図６】予測式算出手順を示すフローチャートである。
【図７】駆動量制約条件設定の手順を示すフローチャートである。
【図８】関与因子機器の不感帯における異常判定を説明する図である。
【図９】関与因子機器の比例帯における異常判定を説明する図である。
【図１０】関与因子機器の飽和帯における異常判定を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の実施形態を説明する。図１は、本実施形態にかかる施設制御システム２のブロック図である。当該施設制御システム２は、情報収集部１１、データベース１２、異常管理ユニット１３、予測式生成部１４、駆動部１５、これらを制御する制御表示部１６を備える。なお、異常管理ユニット１３は、異常判定部１３ａと制約管理部１３ｂとを含んでいる。そして、施設制御システム２は、施設４に設置された各種の関与因子機器（アクチュエータ）６を駆動して、管理因子（施設内の温度等）を制御する。
【００２０】
施設４として、工業プラントや植物工場が例示できる。また、アクチュエータ６として、天窓、側窓、ヒートポンプ等の施設で稼働制御される機器が例示できる。図１においては、天窓を開閉する天窓アクチュエータ６ｂ、ヒートポンプを駆動する温風アクチュエータ６ａが例示されている。
【００２１】
植物工場等においては、複数の管理因子（施設内温度、湿度、二酸化炭素（ＣＯ２）、光量）が存在する。また、１つの管理因子は他の多くの関与因子の影響を受ける。例えば、施設内温度は、温風器からの温風の温度や風量等の関与因子の影響を受けると共に、天窓や側窓から入出力する風の風量や温度等の関与因子の影響を受ける。
【００２２】
そこで、以下においては理解を容易にするために、施設内温度が希望する温度（目標値）になるように、温風アクチュエータ６ａや天窓アクチュエータ６ｂを駆動して調整するものとする。そして、管理因子を室温、関与因子を温風器や天窓、関与因子機器を温風アクチュエータ６ａや天窓アクチュエータ６ｂ、これらの関与因子が室温に与える影響を寄与量とする。
【００２３】
施設制御システム２は、このような制御を行うために、各アクチュエータの駆動量を決定して、各関与因子の寄与量を予測しなければならない。また、当然のことながら、寄与量の決定に際しては、各アクチュエータは正常に動作することが前提となるので、正常動作範囲を決定しなければならない。
【００２４】
施設制御システム２は、このような判断決定を目標達成モード、省エネモード、災害対応モードに応じて実行する。図２〜図４は、各モードにおける動作画面を例示した図で、図２は目標達成モード、図３は省エネモード、図４は災害対応モードの動作画面を示している。
【００２５】
なお、各モードの違いは、実質的に後述する駆動量制約条件（補正係数）の条件に含まれる。即ち、省エネモードは目標達成モードに比べ駆動量制約条件は小さい値に設定され、災害対応モードは目標達成モードに比べ駆動量制約条件は大きい値に設定される。
【００２６】
駆動量制約条件は、後述する制約管理部が記憶している。また、モードの選択は、制御表示部が動作させるモードを制約管理部に指示する。なお、目標達成モードは、管理因子が目標値になるように関与因子機器を駆動制御するモードである。省エネモードは、関与因子機器で消費される電力等を抑制しながら、目標達成モードにおける駆動制約条件より小さい値の駆動制約条件で関与因子機器を駆動制御するモードである。災害対応モードは、緊急事態が発生したときに目標達成モードの駆動量制約条件より大きい値の駆動量制約条件で関与因子機器を駆動制御するモードである。
【００２７】
何れのモードで動作するかは、ユーザの指定によるが、目標値達成モードにより施設内温度が目標値に達すると、自動的に省エネモードに移行して当該温度を保持するように運転し、もし異常が発生すれば、省エネモードから自動的に災害対応モードに移行するようにしても良い。以下の説明では、目標値達成モードが個別に選択された場合を例に説明する。
【００２８】
制御表示部１６は、情報収集部１１、データベース１２、予測式生成部１４等の各要素を制御すると共に、図２〜図４に示した動作状況を示す画面を表示する。
【００２９】
情報収集部１１は、第１センサー群と、第２センサー群とを備える。第１センサー群は、風速等の施設を取り巻く環境のデータ（以下、環境因子実測値）や施設内の温度や湿度等の管理因子の現在値（以下、管理因子実測値）を測定するセンサー群である。第２センサー群は、天窓の開度等の管理因子を駆動するアクチュエータの動作値（以下、関与因子機器動作値）を計測するセンサー群である。
【００３０】
そして、施設制御システム２の運転が開始されると、情報収集部１１は、環境因子実測値、管理因子実測値、関与因子機器動作値の計測を行う。計測された環境因子実測値及び管理因子実測値はデータベース１２に出力され、関与因子機器動作値は異常判定部１３ａに出力される。
【００３１】
データベース１２は、イーサーネット等のデータ伝送手段を介して情報収集部１１と接続されている。そして、データベース１２は、情報収集部１１からの環境因子実測値、管理因子実測値を受信して記憶する。
【００３２】
また、このデータベース１２には、アクチュエータの応答特性を記憶している。この応答特性は、過去にアクチュエータを駆動した際の実績を学習して得られた駆動量と応答量との関係を示している。即ち、応答特性は、関与因子機器の管理因子への寄与量を示す。図５は、管理因子として温度を縦軸に、アクチュエータの駆動時間を横軸に示した応答特性を例示している。
【００３３】
予測式生成部１４は、目標値が新規設定されたか又は変更された場合に、制約管理部１３ｂで管理している駆動量制約条件、及び、データベース１２に格納されている応答特性を用いて予測値を算出する。なお、予測値とは、管理因子の目標値（例えば、施設内の温度を「○○度」にしたいという目標値）に対して、関与因子の機器（例えば、天窓アクチュエータや温風アクチュエータ）を駆動することにより達成できる温度を言う。
【００３４】
予測式生成部１４の詳細な構成を、図６を参照して説明する。図６は、予測式算出手順を示すフローチャートである。
【００３５】
ステップＳＡ１，ＳＡ２：  予測式生成部１４は、目標値が設定又は変更されると、制約管理部１３ｂから駆動制約条件を取得する。
【００３６】
ステップＳＡ３：  そして、予測式生成部１４は、式１
ｙ＝Ｕ１＊Ｇ１＋Ｕ２＊Ｇ２…（１）
に従い予測式の補正係数を決定する。
【００３７】
式１における予測値ｙは、管理因子（例えば、施設内の温度）の目標値に対して、各関与因子機器を駆動した際に期待できる値である。関与因子が複数ある場合には、予測値ｙは、これらの寄与量を積算した値となる。即ち、天窓アクチュエータ６ｂを駆動した際の寄与量（Ｕ１＊Ｇ１）と、温風アクチュエータ６ａを駆動した際の寄与量（Ｕ２＊Ｇ２）との合計値となっている。なお、図２では、選択式Ｒ３が例示されている。この選択式は、７つのアクチュエータを駆動して得られる７つの寄与量からなる予測値を算出する予測式である。
【００３８】
ここで、Ｇ１、Ｇ２は、目標値を応答特性に適用して得られる予測値（基本予測値）である。また、Ｕ１、Ｕ２は、基本予測値に対する補正係数で、駆動量制約条件の範囲で予測式生成部１４が回帰演算により設定する。即ち、予測式生成部１４は、駆動量制約条件の範囲で補正係数を変化させて、予測値が目標値になるときの補正係数を算出する。
【００３９】
図２〜図４において、目標値Ｃ１に対して、ある駆動量制約条件での予測値Ｃ２、この駆動量制約条件が変更された場合の予測値Ｃ３が例示されている。
【００４０】
算出された予測式は、制約管理部１３ｂに送られる。制約管理部１３ｂは、当該予測式を各関与因子の寄与量毎に記憶すると共に、駆動部１５に出力する。駆動部１５は、予測式の寄与量を駆動信号に変換してアクチュエータを駆動する。即ち、寄与量（Ｕ２＊Ｇ２）を温風アクチュエータ６ａの駆動信号に変換し、寄与量（Ｕ１＊Ｇ１）を天窓アクチュエータ６ｂの駆動信号に変換して、温風アクチュエータ６ａ及び天窓アクチュエータ６ｂを駆動する。
【００４１】
異常管理ユニット１３は、先に記載したように、異常判定部１３ａと制約管理部１３ｂとを含んで、異常判定部１３ａでアクチュエータの関与因子機器の異常判断を行い、制約管理部１３ｂで駆動量制約条件の変更を行う。
【００４２】
異常判定部１３ａは、データベース１２に記憶されている応答特性と、情報収集部１１から入力した関与因子機器動作値とに基づき関与因子機器が正常に動作しているか否かを判断する。
【００４３】
制約管理部１３ｂは、駆動量制約条件を管理していると共に、予測式生成部１４が算出した予測式を記憶している。そして、関与因子機器に異常があると異常判定部１３ａが判断した場合には、記憶している予測式で演算される予測値が最小になるように駆動量制約条件を変更する。
【００４４】
異常管理ユニット１３の詳細な構成を、図７を参照して説明する。図７は、駆動量制約条件設定の手順を示すフローチャートである。
【００４５】
ステップＳＢ１：  異常判定部１３ａは、常時又は定期的に関与因子機器が正常か否かの監視・判断を行っている。
【００４６】
一般的に、関与因子機器は、不感帯、比例帯、飽和帯で定義する動作帯域を持つ。そして、この動作帯域は、関与因子機器の動作が環境の影響を受けている場合や関与因子機器自身の摺動部が摩耗等している場合においては、変動することがある。そこで、異常判定部１３ａは、関与因子機器が正常に動作しているか否かを判断する。
【００４７】
通常、天窓は、窓枠に嵌っているので、天窓アクチュエータ６ｂに小さな駆動信号や短時間の駆動信号を出力しただけでは容易に開かないことがある。また、天窓が閉まる方向に風圧を受けている場合には、風圧分だけ天窓の開きが悪くなる。従って、応答特性に基づき駆動量を設定しても、期待するように天窓が開かず、温度調整がうまくいかないことがある。このような動作帯域が不感帯である。
【００４８】
比例帯は、駆動信号に応じて天窓アクチュエータ６ｂが動作する動作帯域である。しかし、天窓が受ける風圧により天窓アクチュエータ６ｂの負荷が変化するので、その開閉度は所望する状態にならない場合がある。この場合も期待するように天窓を開閉することができないので、温度調整がうまくいかないことがある。
【００４９】
飽和帯は、駆動信号に対して天窓の開閉度が最大になってしまい、それ以上天窓が開かないような動作帯域である。比例帯と同様に、風圧により天窓アクチュエータ６ｂの負荷が変動するため、駆動信号が終了する前に天窓の開閉度が最大になることがある。従って、この場合も期待するように天窓を開閉することができないので、温度調整がうまくいかないことがある。
【００５０】
ステップＳＢ２，ＳＢ３：  異常判定部１３ａは、情報収集部１１からの関与因子機器動作値を取得する。応答特性は、図５に示したように、関与因子機器が正常に動作しているときの駆動量に対する応答量の関係を示す特性である。一方、関与因子機器動作値は、実際に駆動された関与因子機器の駆動結果である。そこで、関与因子機器動作値と、関与因子機器が正常に動作しているときの動作値とがＮ倍の関係を満たすとき、異常と判断する。ここで、Ｎを異常判断閾値とする。なお、異常判断閾値Ｎは、運転モードに応じて、システム設計時等や運用中に設定される値である。
【００５１】
ステップＳＢ４：  関与因子機器に異常が発生していると判断されると、制約管理部１３ｂは記憶している駆動量制約条件をＫ倍して新たな駆動量制約条件とする。この倍数Ｋを条件変更倍数と記載する。条件変更倍数は、動作帯域（不感帯、比例帯、飽和帯）に応じて、関与因子毎にシステム設計時等や運用中に設定される値である。
【００５２】
＜不感帯＞
図８は、関与因子機器の不感帯における異常を判定する図である。関与因子機器が環境の影響を受けていない場合（正常な場合）の不感帯時間を正常不感帯時間ｔ０時間、関与因子機器動作値から取得した実動作における不感帯時間を実動作不感帯時間ｔ１とする。この場合、実動作不感帯時間ｔ１が正常不感帯時間ｔ０のＮ倍（異常判断閾値）より大きいとき（ｔ３≧ｔ１＊Ｎ）、異常判定部１３ａは、制御している関与因子機器が異常であると判断する。そして、異常判定部１３ａは、その旨を制約管理部１３ｂに出力する。なお、異常判断閾値Ｎとして、Ｎ＝３が例示できるが、Ｎ＝２等であっても良い。
【００５３】
制約管理部１３ｂは、駆動量制約条件を変更する。例えば、天窓アクチュエータ６ｂで天窓を開閉し、温風アクチュエータ６ａで温風器を駆動することにより施設内温度を制御する場合に、天窓アクチュエータ６ｂが異常と判断されると、当該天窓アクチュエータ６ｂに対する補正係数Ｕ１を０（条件変更倍数Ｋ＝０）に変更し、温風アクチュエータ６ａの補正係数Ｕ２を１００（条件変更倍数Ｋ＝１００）に変更する。
【００５４】
＜比例帯＞
図９は、比例帯における関与因子機器の動作異常を判定するための動作帯域を示した図である。
【００５５】
ここで、関与因子機器の正常動作時における応答特性の傾き（正常時時間微分値）をｄ０、関与因子機器動作値における傾き（動作時時間微分値）をｄ１とする。このとき、比例帯における異常判定部１３ａは、動作時間微分値ｄ１が正常時時間部分値ｄ０のＮ倍（異常判断閾値）より大きい場合には、異常と判断する。この異常判断閾値Ｎとして、Ｎ＝１．５が例示できる。
【００５６】
このような異常として、降温プロセスにおいて突風等の予測外に環境温度が急降下したために関与因子機器が出力過大となったような場合が例示できる。そこで、制約管理部１３ｂは、記憶している補正係数をＫ倍した値を補正係数Ｕとする。例えば、条件変更倍数Ｋとして、Ｋ＝０．５、０．４、…、０．１が例示できる。
【００５７】
一方、動作時間微分値ｄ１が、正常時時間部分値ｄ０よりＮ倍（異常判断閾値）小さい場合は、天窓アクチュエータ６ｂが異常である判断する。このときの異常判断閾値としてＮ＝０．５が例示できる。このような異常として、風圧に対抗して天窓アクチュエータ６ｂが天窓を開けなければならないため、天窓アクチュエータ６ｂが出力不足となったような場合が例示できる。そこで、制約管理部１３ｂは、記憶している補正係数にＫ倍した値を補正係数Ｕとする。例えば、条件変更倍数Ｋとして、Ｋ＝１．１、…、２．０、２．１、２．２、…、Ｋｍａｘが例示できる。なお、Ｋｍａｘは、最大倍率であり、予め設定された値である。
【００５８】
＜飽和帯＞
図１０は、飽和帯における関与因子機器の動作異常を判定するための動作帯域を示した図である。ここで、関与因子機器正常動作時の比例帯が終了するタイミングを正常時終了時間ｔ０とし、関与因子機器の実動作における比例帯終了タイミングを動作時終了時間ｔ１とする。
【００５９】
このとき、動作時終了時間ｔ１が正常時終了時間ｔ０よりＮ倍（異常判断閾値）小さい場合には、天窓アクチュエータ６ｂが出力不足であると判断する。このような異常判断閾値Ｎとして、Ｎ＝０．６が例示できる。
【００６０】
そこで、制約管理部１３ｂは、記憶している補正係数にＫ倍した値を新たな補正係数Ｕとする。例えば、条件変更倍数Ｋとして、Ｋ＝１．２、１．４、…、Ｋｍａｘが例示できる。なお、Ｋｍａｘは、最大倍率であり、予め設定された値である。
【００６１】
ステップＳＢ５：  制約管理部１３ｂは、各動作帯域で変更した駆動量制約条件に対して、記憶している予測値が最小となる条件変更倍数を決定する。
【００６２】
即ち、目標値ｓに対して、駆動量制約条件を変更した後の補正係数を用いた予測式ｙとの偏差を式２
ｅ＝ｙ−ｓ…（２）
で与えたとき、制約管理部１３ｂは、偏差ｅが最小となる補正係数を決定する。これにより、新たに目標値が設定又は変更された際には、予測式生成部１４は変更された駆動量制約条件に従い予測式を演算することになる。
【００６３】
以上説明したように、関与因子機器の特性が変化した場合であっても、この変化を判断して駆動量制約条件を変更するので、環境因子等に応じた予測値が算出できるようになる。このとき、関与寄与因子機器の応答特性を変更しないため、演算負荷が軽減できると供に、高精度に管理因子の制御が行えるようになる。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
本発明のアクチュエー制御システムは、石油プラント、化学プラント、発電所、植物工場等のプロセス制御分野の関与因子機器制御といった用途に適用できる。
【００６５】
また、ロボット制御、居住空間の環境（例えば突風）制御、有人移動体、無人移動体、予測困難な環境（例えば突風）変化下の関与因子機器の出力変化に応じて予測式の制約条件を更新する必要がある分野でも適用可能である。
【符号の説明】
【００６６】
２    施設制御システム
４    施設
６    関与因子機器（アクチュエータ）
６ｂ    天窓アクチュエータ
６ａ    温風アクチュエータ
１１    情報収集部
１２    データベース
１３    異常管理ユニット
１３ａ    異常判定部
１３ｂ    制約管理部
１４    予測式生成部
１５    駆動部
【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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