【手続補正書】
【提出日】平成17年11月9日(2005.11.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】モデルフリー適応制御装置およびモデルフリー適応制御システム
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  プロセス入力と、測定されたプロセス変数の構成要素であるプロセス出力と、前記プロセス出力および前記プロセス入力の時間に関する偏導関数の比率∂ｙ（ｔ）／∂ｕ（ｔ）である感度関数とを有する、開ループ安定、制御可能、かつ正動作または逆動作の工業プロセス用のモデルフリー適応制御装置であって、
ａ）誤差値入力および制御値出力を有する動的ブロックであって、前記誤差値を最小化するために前記制御値を可動時間ウィンドウにわたって反復的に変更するように配列された動的ブロックと、
ｂ）測定されたプロセス変数と選択された目標値との差分値から前記誤差値を計算するように配列された制御目的関数と、
ｃ）前記誤差値を小さくするために前記動的ブロックのパラメータを反復的に連続的に修正して前記制御値を変更するように配列された学習機構であって、前記測定されたプロセス変数、前記制御値出力および前記目標値のみに基づく学習機構とを備え、
ｄ）前記学習機構において、前記プロセスの実際の感度関数の代わりに０でない任意の定数が用いられ、
ｅ）前記プロセスは、前記制御値出力と一致するように制御される
ことを特徴とするモデルフリー適応制御装置。
【請求項２】  前記任意の定数は、１であることを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】  前記制御目的関数は、Ｅｓ（ｔ）＝１／２ｅ（ｔ）２であって、Ｅｓ（ｔ）は前記誤差値であり、およびｅ（ｔ）は前記測定されたプロセス変数と前記目標値との間の前記差分値であることを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項４】  前記動的ブロックは、第１レベル入力として、前記誤差値の複数の連続的に時間遅延された入力を有するニューラルネットワークであることを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項５】  前記制御値を生成するために前記動的ブロックの出力と前記差分値とが加算されることを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項６】  プロセス入力と、前記プロセス入力に応答する際に大きな時間遅延を伴う測定されたプロセス変数の成分であるプロセス出力と、前記プロセス入力および前記プロセス出力の時間に関する偏導関数の割合である感度関数とを有する、開ループ安定、制御可能、かつ正動作または逆動作の工業プロセス用のモデルフリー適応制御装置であって、
ａ）誤差値入力および制御値出力を有する動的ブロックであって、前記誤差値を最小化するために前記制御値を可動時間ウィンドウにわたって反復的に変更するように配列された動的ブロックと、
ｂ）前記測定されたプロセス変数および前記制御値出力をその入力として有する遅延予測装置であって、該遅延予測装置の出力が
【数１】
2001519556.tif 000001
であり、上式で、Ｙ（Ｓ）、Ｕ（Ｓ）、Ｙｃ（Ｓ）はそれぞれ前記測定変数、前記制御値出力、前記遅延予測装置出力のラプラス変換であり、Ｋ、Ｔ、τは定数である遅延予測装置と、
ｃ）前記遅延予測装置の出力と前記選択された目標値との差分値から前記誤差値を計算するように配列された制御目的関数と、
ｄ）前記測定されたプロセス変数および前記目標値のみに基づいて、前記誤差値を小さくするために前記動的ブロックのパラメータを反復的に連続的に修正して前記制御値を変更するように構成された学習機構とを備え、
ｅ）前記学習機構において、前記プロセスの実際の感度関数の代わりに０でない任意の定数が用いられ、前記プロセスは、前記制御値出力と一致するように制御される
ことを特徴とするモデルフリー適応制御装置。
【請求項７】  Ｋは１であり、Ｔおよびτが前記プロセスの既知の応答遅延パラメータに近づくように選択されることを特徴とする請求項６に記載の制御装置。
【請求項８】  複数の開ループ安定な相互作用する工業プロセス用の適応制御システムであって、各プロセスは、プロセス入力と、前記プロセス入力に応答する際に大きな時間遅延を伴う測定プロセス変数の成分であるプロセス出力と、前記プロセス出力および前記プロセス入力の時間に関する偏導関数の割合である感度関数とを有し、
ａ）誤差値入力および制御値出力をそれぞれ有する第１の複数の動的制御装置ブロックと、
ｂ）誤差値入力および補償値出力をそれぞれ有する第２の複数の動的補償器ブロックと、
ｃ）前記プロセスに関連付けられ１つの出力および１対の入力を有する第３の複数の遅延予測装置と、
ｄ）前記第１の複数の動的ブロックの前記制御値出力それぞれに前記第２の複数の動的ブロックそれぞれの補償値出力を加算する複数の加算装置と、
ｅ）前記相互作用するプロセスのうちの１つと前記遅延予測装置のうちの１つの前記入力のうちの１つとがプロセスの入力である前記加算装置の各々の出力と、
ｆ）前記関連付けられたプロセスの前記測定変数である、前記遅延予測装置の各々のその他の入力と、
ｇ）前記遅延予測装置のうちの１つの出力と、関連付けられたプロセスに対する選択された目標値との差分値から、前記第１の複数の動的ブロックのそれぞれに対する前記誤差値を計算するように配列された制御目的関数と、
ｈ）誤差値を小さくするために前記第１および第２の複数のブロックそれぞれのパラメータを反復的に連続的に修正して前記制御値および前記補償値を変更するように配列された学習機構であって、前記測定されたプロセス変数、前記制御値出力および前記目標値のみに基づく学習機構とを備え、
ｉ）前記遅延予測装置の出力が、
【数２】
2001519556.tif 000002
であり、上式で、Ｙ（Ｓ）、Ｕ（Ｓ）、Ｙｃ（Ｓ）はそれぞれ前記測定変数、前記加算装置出力、前記遅延予測装置出力のラプラス変換であり、Ｋ、Ｔ、τは定数であり、
ｊ）前記各々のプロセスは、前記複数の加算装置の各々の１つの出力に一致するように制御される
ことを特徴とする適応制御システム。
【請求項９】  前記感度関数は、前記感度関数の実際の値に関係なく１に設定されることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】  制御入力値に応答して測定変数出力値を生成するがその構造および量的応答の特徴が未知であるプロセス用の反復型モデルフリー適応制御システムであって、
ａ）制御装置は入力として誤差値を有し、前記誤差値は所定の目標値と前記測定変数を表す値との差であり、
ｂ）前記制御装置は、前記プロセスの前記制御入力値の少なくとも１つの成分である制御出力値を有し、
ｃ）前記制御装置は、３層人工ニューラルネットワークを含み、前記３層ニューラルネットワークは、
ｉ）第１の複数ニューロンからなる第１の層であって、各々のニューロンがその入力および出力として複数の連続する反復のうちの１つにおける前記誤差値を表す値を有する第１の層と、
ｉｉ）第２の複数ニューロンからなる第２の層であって、各々のニューロンがその入力として前記第１の複数ニューロンのそれぞれの出力の値に第１の可変重み因子を掛けた値を有し、その出力値がその入力値の合計である第２の層と、
ｉｉｉ）第３の層のニューロンであって、その入力が前記第２の複数ニューロンの各々の出力値を表す値に第２の可変重み因子を掛けたものであり、その出力値がその入力値の合計である第３の層とを含み、
ｄ）前記制御出力値は、前記第３の層のニューロンの出力値と現在の反復における前記誤差値を表す値の合計を表す値であり、
ｅ）前記第１の重み因子は、連続する反復において式
【数３】
2001519556.tif 000003
によって連続的に更新され、上式で、△ｗｉｊは、ｊ番目の第２の複数のニューロンに対するｉ番目の第１の複数のニューロンの出力の重み因子において以前の最後の反復から現在の反復までの変化であり、ηは、事前に選択された学習因子であり、Ｋｃは、事前に選択された定数であり、δｙ（ｔ）／δｕ（ｔ）は、前記プロセスの感度関数であり、ｅは、誤差値であり、ｑjは、ｊ番目の第２の複数ニューロンの正規化された出力であり、Ｅiは、ｉ番目の第１の複数ニューロンに適用される正規化された誤差値であり、Ｎは、第１の複数ニューロンの数であり、Σｈｋは、前記第２の重み関数の合計であり、（ｎ）は現在の反復を表し、および、
ｆ）前記第２の重み因子は、連続する反復において式
【数４】
2001519556.tif 000004
に基づいて連続的に更新され、上式で、△ｈは、前記第３の層のニューロンに対するｊ番目の第２の複数ニューロンの重み因子において以前の最後の反復から現在の反復までの重み関数の変化であり、
ｇ）前記プロセスは、前記制御入力値に一致するように制御される
ことを特徴とするシステム。
【請求項１１】  前記感度関数は、前記感度関数の実際の値に関係なく１に設定されることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】  プロセス入力、測定されたプロセス出力、および前記プロセス入力および前記プロセス出力に関する偏導関数の割合である感度関数を有する、開ループ安定な相互作用する複数の工業プロセス用の適応制御システムであって、
ａ）誤差値入力および制御値出力をそれぞれ有する第１の複数の動的ブロックと、
ｂ）誤差値入力および補償値出力をそれぞれ有する第２の複数の動的ブロックと、
ｃ）前記第１の複数の動的ブロックの前記制御値出力のそれぞれに前記第２の複数の動的ブロックのそれぞれの補償値出力を加算するように配列された複数の加算装置と、
ｄ）前記相互作用するプロセスのうちの１つのプロセス入力である前記加算装置の各々の出力と、
ｅ）対応するプロセスの測定変数とそのプロセスに対して選択された目標値との差分値から、前記第１の複数の動的ブロックのおのおのに対する前記誤差値を計算するように配列された制御目的関数と、
ｆ）前記測定されたプロセス変数および前記目標値のみに基づいて、前記誤差値を小さくするために前記第１および第２の複数の動的ブロックのパラメータを反復的に連続的に修正して前記制御値および前記補償値を変更するように構成された学習機構と
を備えたことを特徴とするシステム。
【請求項１３】  前記学習機構は、前記感度関数の関数として前記パラメータを反復的に修正し、前記プロセスの実際の感度関数が０でない任意の定数で置き換えられることを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】  前記任意の定数は、１であることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】  前記第１の複数ブロックのみの各々の出力および前記ブロックに対応する差分値は、前記ブロックの制御値を生成するために加算されることを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１６】  前記第１および第２の複数のそれぞれは、複数の連続する時間遅延の誤差値入力を有することを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１７】  前記制御目的関数は、Ｅｓ（ｔ）＝１／２ｅ（ｔ）２であり、Ｅｓ（ｔ）は、前記誤差値であり、ｅ（ｔ）は、前記測定されたプロセス変数と前記目標値との差分値であることを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１８】  前記動的ブロックは、人工ニューラルネットワークであることを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１９】  プロセス制御入力値に応答して測定変数出力値を生成するが、その構造および量的応答の特徴が未知である複数の相互作用するプロセス用の反復型モデルフリー適応制御システムであって、
ａ）第１の複数の制御装置は入力として誤差値を有し、前記制御装置および補償器それぞれの前記誤差値は、所定の目標値とその制御装置に対応するプロセスに対する前記測定変数を表す値との差であり、
ｂ）前記制御装置および補償器は、対応するプロセスへの前記プロセス制御入力を生成するために合計された制御出力値を有し、
ｃ）前記制御装置および補償器それぞれは３層の人工ニューラルネットワークを含み、前記人工ニューラルネットワークは、
ｉ）第１の複数ニューロンからなる第１の層であって、各々のニューロンがその入力および出力として複数の連続する反復のうちの１つにおける前記誤差値を表す値を有する第１の層と、
ｉｉ）第２の複数ニューロンからなる第２の層であって、各々のニューロンがその入力として前記第１の複数ニューロンのそれぞれの出力の値に第１の可変重み因子を掛けた値を有し、その出力値がその入力値の合計である第２の層と、
ｉｉｉ）第３の層のニューロンであって、その入力が前記第２の複数ニューロンの各々の出力値を表す値に第２の可変重み因子を掛けたものであり、その出力値がその入力値の合計である第３の層とを含み、
ｄ）前記制御出力値は、前記第３の層のニューロンの出力値を表す値であって、前記制御装置内に限り、現在の反復における前記誤差値を表す値であり、
ｅ）前記第１の重み因子は、前記制御装置内で連続する反復において式
【数５】
2001519556.tif 000005
に従って連続的に更新され、および、前記補償器内で式
【数６】
2001519556.tif 000006
に従って更新され、上式で、△ｗｉｊは、ｊ番目の第２の複数ニューロンに対するｉ番目の第１の複数ニューロンの出力の重み因子における以前の最後の反復から現在の反復までの変化であり、ηは、事前に選択された学習要素であり、Ｋｃは、前記プロセスの感度関数δｙ（ｔ）／δｕ（ｔ）に取って代わる事前に選択された正の制御装置利得であり、ｅは、所与のブロックに対する誤差値であり、ｑjは、ｊ番目の第２の複数ニューロンの正規化された出力であり、Ｅiは、そのブロックのｉ番目の第１の複数ニューロンに適用される正規化された遅延誤差値であり、Σｈｋは、前記第２の重み因子の合計であり、（ｎ）は、現在の反復を表し、Ｎは、前記第１の複数ニューロンの数であり、ｌ≠ｍであってｌ、ｍ＝１、２、．．．Ｎであり、および、
ｆ）前記第２の重み因子は、前記制御装置内で連続する反復において式
【数７】
2001519556.tif 000007
に従って連続的に更新され、および、前記補償器内で式
【数８】
2001519556.tif 000008
に従って更新され、上式で、△ｈｊは、前記第３層のニューロンに対するｊ番目の第２の複数ニューロンの出力の重み因子における、以前の最後の反復から現在の反復までの変化であり、
ｇ）前記各々のプロセスは、各々の前記プロセス制御入力値の１つに一致するように制御される
ことを特徴とするシステム。
【請求項２０】  制御装置ｌｌの出力が以下の数式で表され、
【数９】
2001519556.tif 000009
補償器ｌｍの出力が以下の数式で表され、
【数１０】
2001519556.tif 000010
上式で、Ｋｓｌｍは、プロセスｌｌおよびｌｍが異なる動作タイプの場合に１、プロセスｌｌおよびｌｍが同一の動作タイプの場合に−１の符号因子であることを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】  前記制御装置の利得は、前記感度関数の実際の値に関係なくほぼ１に設定されることを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】  それぞれがサブプロセス入力、一連のサブプロセスの次のサブプロセス入力であるサブプロセス出力および前記プロセス出力および前記プロセス入力の時間に関する偏導関数の割合である感度関数を有する、異なる制御要求により複数の直列接続されたサブプロセスを備え、開ループ安定かつ制御可能かつ正動作または逆動作の工業プロセス用のモデルフリー適応カスケード制御システムであって、
ａ）前記一連のサブプロセスの最後のサブプロセスの出力を測定する手段を備え、
ｂ）直列接続された複数の動的ブロックは、一連のブロックの以前のブロックの出力の関数である誤差値入力、および前記サブプロセスのうちの１つの測定変数を有し、一連のブロックの第１のブロックの入力は、一連のサブプロセスの最後のサブプロセスの測定変数および一連のプロセスの最後のプロセスの出力に対する選択された目標値の関数であって、前記動的ブロックの制御値出力は、前記誤差値を最小化するために前記制御値を可動時間ウィンドウにわたって反復的に変更するように配列され、
ｃ）前記動的ブロックの各々の制御目的関数は、前記サブプロセスのうちの１つの出力と前記以前のブロックの出力または選択された目的値との差分値から、各々のブロックの前記誤差値を計算するように配列され、
ｄ）学習機構は、前記測定されたプロセス出力、前記ブロック出力および前記目標値のみに基づいて、前記全ての誤差値を小さくするために前記動的ブロックのパラメータを反復的に連続的に修正して前記制御値を変更するように配列され、前記学習機構において、前記サブプロセスそれぞれの実際の感度関数の代わりに０でない任意の定数が用いられ、
ｅ）前記サブプロセスそれぞれは、前記制御値と一致するように制御される
ことを特徴とするシステム。
【請求項２３】  前記任意の定数は、１であることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】  プロセス入力と、測定されたプロセス出力と、前記プロセス出力および前記プロセス入力の時間に関する偏導関数の比率∂ｙ（ｔ）／∂ｕ（ｔ）である感度関数とを有するプロセス用の制御システムであって、
ａ）１つの誤差値入力および制御値出力を有する動的ブロックであって、前記誤差値を最小化するために前記制御値を可動時間ウィンドウにわたって反復的に変更するように配列された動的ブロックと、
ｂ）前記誤差値は、前記測定されたプロセス出力と選択された目標値との差分値であり、
ｃ）前記誤差値を小さくするために前記動的ブロックのパラメータを反復的に連続的に修正して前記制御値を変更するように配列された学習機構であって、前記測定されたプロセス出力および前記目標値のみに基づく学習機構とを備え、前記学習機構において、前記プロセスの実際の感度関数の代わりに０でない任意の定数が用いられ、
ｄ）前記プロセスは、前記制御値と一致するように制御される
ことを特徴とする制御システム。
【請求項２５】  前記任意の定数は、１であることを特徴とする請求項２４に記載の制御システム。
【請求項２６】  前記動的ブロックは、複数の連続的に時間遅延された誤差値入力を有するニューラルネットワークであることを特徴とする請求項２４に記載の制御システム。
【請求項２７】  制御システムであって、
ａ）少なくとも１つの変数入力と、少なくとも１つの出力と、前記入力と前記出力との関係が未知であるプロセスと、
ｂ）前記出力の要求された値を決める目標信号源と、
ｃ）該目標信号源、前記入力および前記出力に接続され、前記要求された値で前記出力を維持するように前記入力を変更するコントローラとを備え、
ｄ）該コントローラは、
ｉ）前記要求された値と前記出力の実際の値との差分の関数である誤差値入力を有し、前記変数入力を変更するように配列された制御値を生成する動的ブロックと、
ｉｉ）前記要求された値と前記出力値との差分値から前記誤差値を計算するように配列された制御目的関数と、
ｉｉｉ）前記誤差値を小さくする方向に前記制御値を変更するために、前記動的ブロックのパラメータを反復的に連続的に修正するように構成され、前記変更は、前記誤差値の最小化のみに基づく、前記動的ブロックの学習機構とを含むことを特徴とする制御システム。
【請求項２８】  前記誤差値は、前記動的ブロックの出力に加算され、前記制御値を形成することを特徴とする請求項２７に記載の制御システム。
【請求項２９】  変数入力と、出力と、前記入力と前記出力との関係が未知であり、前記関係を予測またはモデル化せずに、プラントを制御する方法であって、
ａ）前記出力の要求された値を表す目標値を選択するステップと、
ｂ）前記目標値と前記出力の差分の関数である誤差値を計算するステップと、
ｃ）１つの入力として前記誤差値を、動的ブロックに割り当てるステップであって、前記動的ブロックは、前記誤差値の時間遅延された関数である入力と、前記プラント入力を変更する制御値を有する出力とを有するステップと、
ｄ）前記誤差値を小さくする最小化する前記動的ブロックのパラメータを反復的に連続的に修正するステップと
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項３０】  前記誤差値を前記制御値に加算するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２９に記載の方法。