(57)【要約】  蒸気圧縮システムを制御する方法が、推定パラメーターの先行値と、制御の先行する時間ステップについて求められた制御信号の先行値とを用いて蒸気圧縮システムの性能指標の値を求める。推定パラメーターの値は制御信号の値と性能指標の値との間の関係を表す。推定パラメーターの現在値が、推定パラメーターの先行値と、性能指標の求められた値と性能指標の測定された値との間の誤差とに基づいて求められる。次に、制御信号の現在値が、推定パラメーターの現在値に基づいて求められる。
2017506734.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
蒸気圧縮システムを制御するための方法であって、制御の現在の時間ステップにおいて、
推定パラメーターの先行値と、前記制御の先行する時間ステップについて求められた制御信号の先行値とを用いて前記蒸気圧縮システムの性能指標の値を求める工程であって、前記推定パラメーターの値は前記制御信号の値と前記性能指標の値との間の関係を表す、工程と、
前記推定パラメーターの前記先行値と、前記性能指標の前記求められた値と該性能指標の測定された値との間の誤差とに基づいて、前記推定パラメーターの現在値を求める工程と、
前記推定パラメーターの前記現在値に基づいて前記制御信号の現在値を求める工程と、
を含み、各前記工程はプロセッサが実行する、方法。
【請求項２】
前記推定パラメーターは、前記蒸気圧縮システムの前記制御信号と前記性能指標との間の凸関係の勾配の推定値である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記推定パラメーターは、前記蒸気圧縮システムの１組のアクチュエーターを制御する１組の制御信号と、前記蒸気圧縮システムの前記性能指標との間の凸関係の勾配のベクトルである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記推定パラメーターの前記現在値を求める前記工程は、
前記制御信号と、忘却係数と、タイムスケール分離パラメーターとに基づいて、共分散行列を再帰的に更新することと、
前記推定パラメーターの前記先行値と、前記共分散行列とに基づいて、前記推定パラメーターの前記現在値を求めることと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記共分散行列は前記制御信号の変化の関数であり、前記忘却係数は前記推定パラメーターの前記先行値と前記現在値との間の変化を考慮に入れ、前記タイムスケール分離パラメーターは、前記推定パラメーターを求めるための周期が前記蒸気圧縮システムの支配的な時定数より遅いことを確実にする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記共分散行列は、
【数１】
2017506734.tif 000034
に基づいて更新され、前記推定パラメーターの前記現在値は、
【数２】
2017506734.tif 000035
に基づいて求められ、ただし、εはタイムスケール分離パラメーターであり、αは忘却係数であり、φｋは入力変化であり、ｅｋは誤差信号であり、Ｔは転置演算子であり、
【数３】
2017506734.tif 000036
は制御の時間ステップｋのための共分散行列である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記制御信号の前記現在値を求める前記工程は、
前記推定パラメーターの前記現在値に、適応利得及びタイムスケール分離パラメーターを乗算することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記性能指標は前記蒸気圧縮システムの電力消費量であり、
前記推定パラメーターの前記現在値が正である場合には、前記適応利得を負数として選択することと、
前記推定パラメーターの前記現在値が負である場合には、前記適応利得を正数として選択することと、
を更に含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記制御信号に正弦摂動を加えることを更に含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記制御信号はフィードバックコントローラーに与えられる設定点を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記制御信号はアクチュエーターコマンドへの変更を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
蒸気圧縮システムを制御するための極値探索コントローラーであって、
求められた性能指標と測定された性能指標との間の誤差を求め、制御信号の値と前記性能指標の値との間の関係を表すパラメーターを推定するための推定器であって、前記パラメーターは前記誤差を小さくするように求められる、推定器と、
前記推定パラメーターに基づいて制御信号を求めるための制御則ユニットと、
を備える、極値探索コントローラー。
【請求項１３】
前記性能指標の前記値を測定するためセンサーを更に備える、請求項１２に記載の極値探索コントローラー。
【請求項１４】
前記推定パラメーターは、前記蒸気圧縮システムの前記制御信号と前記性能指標との間の凸関係の勾配の推定値である、請求項１２に記載の極値探索コントローラー。
【請求項１５】
前記推定パラメーターは、１組の制御信号と前記蒸気圧縮システムの前記性能指標との間の凸関係の勾配のベクトルであって、
前記１組の制御信号は、前記蒸気圧縮システムの１つのアクチュエーターに対して１つの制御信号が存在するように構成されている、
請求項１２に記載の極値探索コントローラー。
【請求項１６】
前記制御信号は前記蒸気圧縮システムのフィードバックコントローラーに与えられる設定点を含む、請求項１２に記載の極値探索コントローラー。
【請求項１７】
前記推定器は、前記制御信号と、忘却係数と、タイムスケール分離パラメーターとに基づいて共分散行列を再帰的に更新するように構成されるとともに、前記推定パラメーターの先行値と前記共分散行列とに基づいて前記推定パラメーターの現在値を求めるように構成されている、請求項１２に記載の極値探索コントローラー。
【請求項１８】
前記共分散行列は前記制御信号の変化の関数であり、前記忘却係数は前記推定パラメーターの前記先行値と前記現在値との間の変化を考慮に入れ、前記タイムスケール分離パラメーターは、前記推定パラメーターを求めるための周期が前記蒸気圧縮システムの支配的な時定数より遅いことを確実にする、請求項１７に記載の極値探索コントローラー。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、蒸気圧縮システムのための制御の分野に関し、より詳細には、蒸気圧縮システムの性能指標を最適化するための制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ヒートポンプ、冷凍システム及び空調システム等の蒸気圧縮システムは産業用及び住宅用の用途において広く用いられている。蒸気圧縮サイクルのために可変速圧縮機、可変位置弁及び可変速ファンを導入したことが、そのようなシステムの動作の自由度を大きく改善した。これらの新たなコンポーネントを正確に制御することによって、蒸気圧縮システムの効率を改善することができる。
【０００３】
例えば、圧縮機の速度を調整して、冷媒の流量を調節することができる。蒸発器ファン及び凝縮器ファンの速度を変更して、空気と熱交換器との間の熱伝達を変更することができる。膨張弁の開放を変化させることにより、蒸気圧縮システム内の高圧と低圧との間の圧力降下に直接影響を及ぼすことができ、それにより更には、対応する蒸発器出口における過熱温度だけでなく、冷媒の流量も影響を及ぼされる。
【０００４】
特定の熱量を送達する蒸気圧縮システムへの指令入力の組み合わせは、多くの場合に一意ではなく、これらの種々の組み合わせが異なるエネルギー量を消費する。それゆえ、エネルギーを最小化し、システム効率を最大化する入力の組み合わせを用いて、蒸気圧縮システムを動作させることが望ましい。
【０００５】
これまで、エネルギー効率を最大化する方法は、蒸気圧縮システムの物理的過程の数学モデルを使用することに頼ってきた。それらのモデルに基づく方法は、蒸気圧縮システムのコンポーネントの指令入力がシステムの熱力学的挙動及び消費されるエネルギーに及ぼす影響を記述しようと試みる。それらの方法では、モデルを用いて、熱負荷要件を満たし、かつエネルギーを最小化する入力の組み合わせを予測する。
【０００６】
しかしながら、最適化する入力を選択するために数学モデルを使用することは、幾つかの重大な問題点を有する。第一に、数学的に扱いやすい表現を生成するために、モデルは仮定を簡単にすることに頼る。これらの仮定は、多くの場合に、重要な影響を無視するか、又は部屋の大きさのような設置特有の特性を考慮しないので、システムのモデルはシステムの実際の挙動から外れる。
【０００７】
第二に、製造プロセス中のそれらのシステムの変動は、多くの場合に、同じタイプでも異なる入力−出力特性を示す蒸気圧縮システムを作り出すほど大きいので、１つのモデルが、１つの製造プロセスの結果として作り出される複製品間の変動を正確に記述することはできない。
【０００８】
第三に、それらのモデルは導出及び較正するのが難しい。例えば、蒸気圧縮システムのコンポーネント、例えば、圧縮機の動作を記述するパラメーターは、使用される圧縮機のタイプごとに実験により決定され、蒸気圧縮システム全体のモデルはそのようなパラメーターを多数有する場合がある。モデルごとにこれらのパラメーターの値を求めることは極めて大変な作業である。また、蒸気圧縮システムは、経時的に変化することが知られている。蒸気圧縮システムの動作を或る時点で正確に記述するモデルが、例えば、徐々に冷媒が漏れること、又は熱交換器への腐食の蓄積に起因してシステムが変化するにつれて、その後の時点で正確でなくなる場合がある。
【０００９】
性能指標を最適化する、モデルに基づくコントローラーに対する代替形態は、対象信号を最大化又は最小化可能なことに起因する「極値探索」コントローラー（ＥＳＣ："extremum-seeking" controllers）を含む。従来のＥＳＣは、１つ又は複数の入力に摂動を適用し、性能指標において結果として生じる摂動を測定することによって、被制御デバイスで能動的に実験する。これらの摂動を或る時間窓にわたって平均して、性能指標の勾配の推定値を生成する。その後、勾配のこの局所推定値を用いて、コストを最大化又は最小化する勾配の方向に入力の平均値を導く。
【００１０】
例えば、特許文献１において記載されている方法は、エネルギーを最適にするアクチュエーターの組み合わせを用いて蒸気圧縮システムの動作を導くように蒸気圧縮システムの動作を変更するように、摂動に基づく極値探索コントローラーを構成できることを教示する。摂動に基づく極値探索方法は、モデルに頼ることなく、凸性能指標の最適条件を達成することができるが、その方法は、収束速度が遅いという難点がある。ＥＳＣの目的は、最適な定常状態動作点を見つけることであるので、極値探索コントローラーは、準定常的に、すなわち、設備の動的応答を引き起こすことなく、設備を制御する。そうでない場合には、過渡応答に起因する、適用される制御と測定値との間の位相情報を、性能指標の正弦的に摂動する測定値に起因する位相情報と区別することができない。
【００１１】
蒸気圧縮システムの自然な動態に関連付けられる最も遅い、それゆえ、支配的な時定数がτｐｌａｎｔと呼ばれる場合には、摂動周期τｐｅｒｔｕｒｂは、はるかに遅く（より大きな時定数で）なければならない。すなわち、τｐｅｒｔｕｒｂ≫τｐｌａｎｔである。さらに、ＥＳＣは、（平均）勾配の正確な推定値を得るために幾つかの摂動を平均しなければならず、極値探索は、この平均された勾配のタイムスケールにおいて行われるので、以下のように、極値探索コントローラーの収束速度は、設備動態より２タイムスケール分だけ遅い。
【数１】
2017506734.tif 000003
【００１２】
蒸気圧縮システムの支配的な時定数は多くの場合に約数十分であるので、極値探索コントローラーは最適点に収束するのに数時間かかる可能性がある。蒸気圧縮システムに作用する外乱は、それより速い動態を有することがわかっているので、摂動ＥＳＣが収束する前に、最適な動作点が変化する可能性がある。結果として、摂動に基づく極値探索の遅い収束特性は、蒸気圧縮システムの性能のリアルタイム最適化の解決策に対する障害を表す。
【００１３】
研究者たちは、以前より、摂動に基づくＥＳＣの遅い収束速度という課題に取り組んできた。初期の努力は、摂動への応答から、応答の過渡応答部分の位相の影響を分離するフィルターを導入することに重点を置いた。しかしながら、その方法は、設備の具体的、かつ詳細な知識に通じた上でフィルターが設計されることを必要とし、この情報が入手可能な場合であっても、摂動を平均することが依然として必要とされるので、収束速度はわずかに改善されるにすぎない。
【００１４】
他の方法は、性能指標の勾配と、ヘッセ行列（Hessian matrix）とを推定することを考えてきた。しかしながら、ヘッセ行列の値は、最適点に近づくにつれて急速に０に近づくので、その方法は、雑音によって急激に劣化することになる。
【００１５】
したがって、極値探索コントローラーの収束速度を改善することが当該技術分野において必要とされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１６】
【特許文献１】米国特許第８，６９４，１３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
本発明の幾つかの実施形態の１つの目的は、蒸気圧縮システムの性能指標を表す信号を最大化又は最小化する極値探索制御方法の収束速度を改善することである。性能指標を最適化するには、制御信号の値と性能指標の値との間の関係を表すパラメーターを推定する必要がある。そのようなパラメーターの一例は、制御信号に対する性能指標の勾配（傾き）を含む。本発明の幾つかの実施形態は、そのようなパラメーターが制御の時間ステップごとに厳密に推定されるべきではなく、推定値が制御の過渡時間中にパラメーターの真値に収束する限り近似することができるという理解に基づく。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
そのような理解によれば、再帰的に、そして制御信号を求めるのと同時にパラメーターを更新するために、極値探索制御の反復性を利用できるようになる。例えば、推定パラメーターの現在値は、推定パラメーターの先行値と、性能指標の求められた値と性能指標の測定された値との間の誤差とに基づいて求めることができる。このようにして、推定パラメーター、例えば、勾配は、雑音にかかわらず、真の勾配に収束することを保証される。
【００１９】
本発明の幾つかの実施形態は、凸関係の最適値に近づくにつれて、その関係の勾配を時変パラメーターによって表すことができるという理解に基づく。推定アルゴリズムを定式化して、この時変勾配を推定することができ、この推定勾配を用いて、最適な動作点に向かってシステムを動かす制御措置を計算できることが更に理解される。時変推定問題として定式化されるときに、推定勾配を平均することが不要になり、結果として、収束速度が速くなることが更に理解される。
【００２０】
本発明の幾つかの実施形態は、蒸気圧縮システム入力と性能指標との間の凸関係が、推定勾配に基づいて推定されたシステム出力を生成するために蒸気圧縮システムに適用される同じ入力を使用する関数によって近似できるという理解に基づく。幾つかの実施形態は、推定された性能指標が測定された性能指標に一致し、推定勾配が実際の勾配まで動かされるように、この関数における推定勾配を変更する。システムを最適点に持っていくために、推定勾配を用いる制御則が決定され、システムが準最適点から最適点まで動くときに、推定勾配の値が０に近づくにつれて、その値は実際の時変勾配に追従する。
【００２１】
種々の実施形態において、制御信号はベクトルとすることができ、係数はスカラーとすることができ、多次元計算を確実にするのに適した次元のベクトル又は行列が適合する。このようにして、幾つかの実施形態は、多数の蒸気圧縮システムアクチュエーターを同時に最適化することができる。
【００２２】
この極値探索コントローラーを妨害することなく、外気温度及び熱負荷の変化のような外乱を排除することができるので、本発明の幾つかの実施形態は、不確かな顧客環境における蒸気圧縮システムの最適化に適用される。
【００２３】
１つ若しくは複数のアクチュエーターコマンドを直接最適化するために（すなわち、幾つかのアクチュエーターが極値探索コントローラーによって直接導かれる）、又は、フィードバックコントローラーから生じる１つ若しくは複数のアクチュエーターコマンドを変更することによって最適化するために、本発明の幾つかの実施形態を適用することができる。後者の構成では、アクチュエーターの一部のみが極値探索コントローラーによって直接操作されるにもかかわらず、全てのアクチュエーターコマンドがその最適値を達成する。これは、蒸気圧縮システムが、極値探索コントローラーから生じると見なすことができる外乱を含む、外乱を排除するために全ての入力を同時に制御する多変数フィードバックコントローラーによるフィードバック状態にあるためである。
【００２４】
本発明の一実施形態はエネルギー消費量を削減し、その場合、性能指標は、蒸気圧縮機の測定エネルギー消費量又は推定エネルギー消費量とすることができる。
【００２５】
本発明の別の実施形態は、例えば、設定点温度の変更を最短時間で達成するために、蒸気圧縮システムの暖房能力又は冷房能力を高める。この場合、性能指標は、測定又は推定された冷房能力又は暖房能力とすることができる。
【００２６】
本発明の別の実施形態は、例えば、蒸気圧縮システムによって提供される暖房又は冷房の量をエネルギー消費量によって正規化した値と定義される性能係数（ＣＯＰ）を増加させる。この実施形態では、性能指標は、説明されたエネルギー消費量を暖房能力又は冷房能力で割った値とすることができる。
【００２７】
したがって、本発明の一実施形態は、蒸気圧縮システムを制御する方法を開示する。本方法は、制御の現在の時間ステップにおいて、推定パラメーターの先行値と、制御の先行する時間ステップについて求められた制御信号の先行値とを用いて蒸気圧縮システムの性能指標の値を求めることであって、推定パラメーターの値は制御信号の値と性能指標の値との間の関係を表すことと、推定パラメーターの先行値と、性能指標の求められた値と性能指標の測定された値との間の誤差とに基づいて、推定パラメーターの現在値を求めることと、推定パラメーターの現在値に基づいて制御信号の現在値を求めることとを含む。これらのステップは、プロセッサによって実行される。
【００２８】
別の実施形態は、蒸気圧縮システムを制御するための極値探索コントローラーを開示し、本コントローラーは、求められた性能指標と測定された性能指標との間の誤差を求め、制御信号の値と性能指標の値との間の関係を表すパラメーターを推定するための推定器であって、パラメーターは誤差を小さくするように求められる、推定器と、推定パラメーターに基づいて制御信号を求めるための制御則ユニットとを備える。
【００２９】
定義
本発明の実施形態を説明する際に、全体を通じて（上記を含む）以下の定義が適用可能である。
【００３０】
「コンピューター」は、構造化された入力を受け入れ、その構造化された入力を所定の規則に従って処理し、処理結果を出力として生成することが可能な任意の装置を指している。コンピューターの例には、コンピューター、汎用コンピューター、スーパーコンピューター、メインフレーム、スーパーミニコンピューター、ミニコンピューター、ワークステーション、マイクロコンピューター、サーバー、双方向テレビ、コンピューターと双方向テレビとのハイブリッドな組み合わせ、及びコンピューター及び／又はソフトウェアをエミュレートする特定用途向けハードウェアが含まれる。コンピューターは単一のプロセッサ、又は並列に動作し及び／又は並列に動作しないことができる複数のプロセッサを有することができる。コンピューターは、コンピューター間で情報を送信又は受信するネットワークを介して共に接続された２つ以上のコンピューターも指す。そのようなコンピューターの例には、ネットワークによってリンクされたコンピューターを介して情報を処理する分散コンピューターシステムが含まれる。
【００３１】
「中央処理ユニット（ＣＰＵ）」又は「プロセッサ」は、ソフトウェア命令を読み出して実行するコンピューター又はコンピューターのコンポーネントを指している。
【００３２】
「メモリ」又は「コンピューター可読媒体」は、コンピューターによってアクセス可能なデータを格納するための任意のストレージ（storage）を指している。例には、磁気ハードディスク、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ又はＤＶＤのような光ディスク、磁気テープ、メモリチップ、並びに、電子メールを送受信する際に用いられる、又は、ネットワーク及びコンピュータメモリ、例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）にアクセスする際に用いられる、コンピューター可読電子データを搬送するのに用いられる搬送波が含まれる。
【００３３】
「ソフトウェア」は、コンピューターを動作させるための所定の規則を指している。ソフトウェアの例には、ソフトウェア、コードセグメント、命令、コンピュータプログラム、及びプログラムロジックが含まれる。インテリジェントシステムのソフトウェアは自己学習を行うことを可能とすることができる。
【００３４】
「モジュール」又は「ユニット」は、タスク又はタスクの一部を実行するコンピューターにおける基本コンポーネントを指している。「モジュール」又は「ユニット」は、ソフトウェアによってもハードウェアによっても実施することができる。
【００３５】
「制御システム」は、他のデバイス又はシステムの挙動を管理、命令、誘導又は規制するデバイス又は１組のデバイスを指している。制御システムはソフトウェア又はハードウェアのいずれかによって実現することができ、１つ又は幾つかのモジュールを含むことができる。
【００３６】
「コンピューターシステム」はコンピューターを有するシステムを指し、そのコンピューターは、当該コンピューターを動作させるソフトウェアを具現するコンピューター可読媒体を備える。
【００３７】
「ネットワーク」は、通信設備によって接続される複数のコンピューター及び関連するデバイスを指している。ネットワークは、ケーブルのような永久接続、電話又は他の通信リンクを通して形成されるような一時的接続、及び／又はワイヤレス接続を伴う。ネットワークの例は、「インターネット（the Internet）」のようなインターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、並びにインターネット及びイントラネットのようなネットワークの組み合わせを含む。
【００３８】
「蒸気圧縮システム」は、熱力学、流体力学及び／又は熱伝達の原理に基づいて、蒸気圧縮サイクルを用いて、システムのコンポーネントを通して冷媒を移動させるシステムを指している。
【００３９】
「ＨＶＡＣ」システムは、蒸気圧縮サイクルを実施する任意の加熱、換気及び空調（ＨＶＡＣ：heating, ventilating, and air-conditioning）システムを指している。ＨＶＡＣシステムは、建物の居住者に外気のみを供給するシステムから、建物の温度のみを制御するシステム、温度及び湿度を制御するシステムまで、非常に広範な１組のシステムに及ぶ。
【００４０】
「蒸気圧縮システムのコンポーネント」は、制御システムによって制御可能な動作を有する蒸気圧縮システムの任意のコンポーネントを指している。それらのコンポーネントは、限定はしないが、冷媒を圧縮し、システムの中に送り込むための可変速度を有する圧縮機と、システムの高圧部分と低圧部分との間で調整可能な圧力降下を与えるための膨張弁と、それぞれ熱交換器を通る空気流量を調整するための変速ファンを組み込む、蒸発熱交換器及び凝縮熱交換器とを含む。
【００４１】
「蒸発器」は、熱交換器を通り抜ける冷媒が熱交換器の長さにわたって蒸発し、その結果、熱交換器の出口における冷媒の比エンタルピーが熱交換器の入口における冷媒の比エンタルピーより高くなり、冷媒が全体として液体から気体に変化する、蒸気圧縮システム内の熱交換器を指している。蒸気圧縮システム内に１つ又は複数の蒸発器が存在する場合がある。
【００４２】
「凝縮器」は、熱交換器を通り抜ける冷媒が熱交換器の長さにわたって凝縮し、その結果、熱交換器の出口における冷媒の比エンタルピーが熱交換器の入口における冷媒の比エンタルピーより低くなり、冷媒が全体として気体から液体に変化する、蒸気圧縮システム内の熱交換器を指している。蒸気圧縮システム内に１つ又は複数の凝縮器が存在する場合がある。
【００４３】
「１組の制御信号」は、蒸気圧縮システムのコンポーネントの動作を制御するための特定の入力値を指している。１組の制御信号は、限定はしないが、圧縮機の速度値、膨張弁の位置、蒸発器内のファンの速度、及び凝縮器内のファンの速度を含む。
【００４４】
「設定点」は、蒸気圧縮システムのようなシステムが動作の結果として到達し、保持することを目標とする目標値を指している。設定点という用語は、特定の１組の制御信号、並びに熱力学パラメーター及び環境パラメーターの任意の特定の値に適用される。
【００４５】
「測定出力」は、機械内のセンサーを用いて測定することができる信号（例えば、室温）を指している。
【００４６】
「制御入力」は、コントローラーによって操作することができる信号（例えば、圧縮機周波数）を指している。
【００４７】
「性能メトリック」は、最適化される信号を指している。性能メトリックは測定又は推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の幾つかの実施形態による、極値探索コントローラー（ＥＳＣ）によって制御される蒸気圧縮システムのコンポーネント及び配管構成の図である。
【図２】幾つかの実施形態の蒸気圧縮システムにおいて使用される信号の成分及び構成と、センサー及びコントローラーとを示す図である。
【図３】蒸気圧縮システム内の１つのアクチュエーターと性能指標との間の凸関係のグラフである。
【図４Ａ】本発明の幾つかの実施形態による、蒸気圧縮システムを制御する方法のブロック図である。
【図４Ｂ】本発明の幾つかの実施形態による、時変極値探索コントローラーのブロック図である。
【図５】本発明の幾つかの実施形態による、推定パラメーターを求める方法の図である。
【図６】本発明の１つの式（formulation）による、制御信号を求める方法の図である。
【図７Ａ】性能指標を最小化する問題に関する極値探索方法の使用法の概略図である。
【図７Ｂ】図７Ａのコントローラーの性能の比較を表すグラフである。
【図７Ｃ】図７Ａのコントローラーの性能の比較を表すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００４９】
図１は、本発明の幾つかの実施形態による、極値探索コントローラー（ＥＳＣ）によって制御される蒸気圧縮システム１００のコンポーネント及び配管構成を示す。蒸気圧縮システム１００は複数のコンポーネント、例えば、可変設定アクチュエーターを含む。これらのコンポーネントは、屋内空間又はゾーン１４０に位置する屋内熱交換器１２０と、周囲環境内に位置する屋外ユニット熱交換器１１５と、圧縮機１１０と、膨張弁１３１とを含むことができる。さらに、システム１００は、圧縮機を出る高圧冷媒を屋外ユニット熱交換器又は屋内ユニット熱交換器のいずれかに誘導し、屋内ユニット熱交換器又は屋外ユニット熱交換器のいずれから戻る低圧冷媒を圧縮機の入口に誘導するために用いられる逆流弁１１２を含むことができる。
【００５０】
高圧冷媒が屋外ユニット熱交換器に誘導される場合、屋外ユニット熱交換器は凝縮器としての役割を果たし、屋内ユニットは蒸発器としての役割を果たし、そのシステムはそのゾーンから周囲環境に排熱し、これは動作上、「冷却モード」と呼ばれる。逆に、高圧冷媒が屋内ユニット熱交換器に誘導される場合、屋内ユニット熱交換器は凝縮器としての役割を果たし、屋外ユニット熱交換器は蒸発器としての役割を果たし、周囲環境からの熱を抽出し、この熱をゾーンに送り込み、これは動作上、「暖房モード」と呼ばれる。
【００５１】
図２は、幾つかの実施形態の蒸気圧縮システムにおいて使用される、信号の成分及び構成と、センサー及びコントローラーとを示す。通常、フィードバックコントローラー２０５が、種々の温度、圧力、流量又はシステムの動作についての他の情報を測定するように構成されるセンサー２１０から情報を読み取る。さらに、フィードバックコントローラーは、所望のゾーン温度又は所望の蒸発器過熱温度のような、プロセスの測定信号又は推定信号の所望の値を表す設定点２０６を与えられる場合がある。設定点情報は、サーモスタット、ワイヤレスリモートコントロール、又は内部メモリ若しくは記憶媒体から来る場合がある。その後、フィードバックコントローラーは、幾つかの測定値がその設定点に動かされるようにアクチュエーターコマンドを計算する。これらのアクチュエーターコマンドは、屋内ユニットファン速度コマンド２２０、屋外ユニットファン速度コマンド２２１、圧縮機回転速度２２２、膨張弁位置２２３、及び逆流弁位置２２４を含むことができる。このようにして、コントローラーは、所与の熱負荷の場合に設定点値が達成されるように、蒸気圧縮システムの動作を制御する。
【００５２】
可変アクチュエーターの数が増えると、蒸気圧縮システムの動作に対して更なる自由度が与えられることが知られてきた。この更なる自由度は、設定点を満たし、エネルギー消費量も最小化するアクチュエーターコマンドの組み合わせを選択するために利用されてきた。さらに、設定点自体を、エネルギー消費量を最小化するために利用される場合がある蒸気圧縮システムの動作に対する１つの自由度と見なすことができる。
【００５３】
極値探索コントローラー４００は、蒸気圧縮システムのエネルギー消費量２０１の測定値又は推定値２４０を受け取り、フィードバックコントローラーによって与えられるアクチュエーターコマンドのうちの１つ又は複数に対して変更２３０、２３１を加えるか、又は設定点値２０６のうちの１つ又は複数に対して変更２２９を加えるように構成される。性能指標を最適化するには、制御信号の値と性能指標の値との間の関係を表すパラメーターを推定する必要がある。
【００５４】
本発明の幾つかの実施形態は、アクチュエーターを直接制御する代わりに、設定点を選択することによって性能指標を最適化することができる。通常、蒸気圧縮システムのためのフィードバックコントローラーが、測定信号を設定点に調整するように設計される。設定点は、所望の室温のように蒸気圧縮システムの外部に存在するか、又は、所望の圧縮機吐出温度若しくは所望の蒸発器過熱温度のような内部に存在する場合がある。設定点と性能指標との間に凸関係がある場合には、本発明の幾つかの実施形態は、性能指標を最適化する設定点を自動的に選択する。
【００５５】
図３Ａは、屋内ユニットファン速度３５０のような、蒸気圧縮システムの１つ又は幾つかのアクチュエーターを制御するための制御信号と、性能指標３５１との間の定常状態マッピングの凸関係３５５のグラフを示す。例えば、性能指標が蒸気圧縮システムのエネルギー消費量である場合には、関係３５５は、一定の温度及び熱負荷の場合に、エネルギー消費量３７０を最小化する１組のアクチュエーターコマンドが存在することを示す。
【００５６】
極値探索コントローラーは、このマッピングの勾配又は傾きを推定し、アクチュエーターを、特定の適用例に従って性能指標全体が最大化されるか、又は最小化される方向に動かす。例えば、初期ファン速度３６５が最適なファン速度より大きい場合には、極値探索コントローラーは、ファン速度と性能指標との間の関係の勾配３６６を推定し、最適値３７０に達するまで、ファン速度を小さい方の値に動かす。
【００５７】
幾つかの実施形態では、制御信号の値と性能指標の値との間の関係を表すパラメーターは、制御信号に対する性能指標の勾配（傾き）を含む。本発明の幾つかの実施形態は、そのようなパラメーターが制御の時間ステップごとに厳密に推定されるべきではなく、推定値が制御の過渡時間中にパラメーターの真値に収束する限り近似することができるという理解に基づく。
【００５８】
そのような理解によれば、極値探索制御の反復性を利用し、再帰的に、そして制御信号を求めるのと同時にパラメーターを更新できるようになる。例えば、極値探索制御は、（ｉ）パラメーターの時変推定値に、（ｉｉ）制御信号を導くために推定パラメーターを使用する制御則を加えたものとして提示することができる。より詳細には、推定パラメーターの現在値は、推定パラメーターの先行値と、性能指標の求められた値と性能指標の測定された値との間の誤差とに基づいて求めることができる。このようにして、推定パラメーター、例えば、勾配は、雑音にかかわらず、真の勾配に収束することを保証される。さらに、この方法は、平均することに頼らず、それゆえ、一般に使用される摂動に基づく方式より迅速に収束する。この推定勾配が制御則において用いられるとき、制御信号は、性能指標を最適化する値に動かされる。
【００５９】
図４Ａは、本発明の幾つかの実施形態による、蒸気圧縮システムを制御する方法のブロック図を示す。該方法のステップは、プロセッサ、例えば、コントローラー４００のプロセッサによって実行することができ、制御の先行する時間ステップについて求められた推定パラメーターの先行値４７２及び制御信号の先行値４７１を用いて、制御の現在の時間ステップｋにおける蒸気圧縮システムの性能指標の値４７５を求めること（４７０）を含む。
【００６０】
推定パラメーターの値は、制御信号の値と性能指標の値との間の関係を表す。一実施形態では、推定パラメーターは、凸関係の勾配、例えば、凸関係３５５の勾配３６６の推定値である。
【００６１】
別の実施形態では、複数のアクチュエーターに対するコマンドが１つのベクトルに集約され、複数のアクチュエーターに対するコマンドを同時に変更することによって性能指標が最適化される。その際、この実施形態における推定パラメーターは、凸関係の勾配のベクトルを表しており、ただし、そのベクトル内の各成分は、特定のアクチュエーターに対する性能指標の勾配を表す。多次元計算が適合するのを確実にするために、極値探索アルゴリズム内の項に対して適切な変更が加えられる。
【００６２】
種々の実施形態は、推定出力が測定出力に追従するときに、推定勾配が真の勾配に収束しているという認識に基づく。したがって、その方法は、推定パラメーターの先行値４７５と、性能指標の求められた値４７５と性能指標の測定された値４７６との間の誤差４８１とに基づいて、推定パラメーターの現在値４８５を求めること（４８０）を更に含む。例えば、推定パラメーターの現在値は誤差を小さくするように求められる。
【００６３】
次に、その方法は、性能指標が最適化される、例えば、システムのエネルギー消費量が削減されるように、推定パラメーター４８５の現在値に基づいて、制御信号の現在値４９５を求めること（４９０）を含む。
【００６４】
図４Ｂは、本発明の一実施形態による、極値探索コントローラーのブロック図を示す。そのコントローラーは、制御信号の値と性能指標、例えば、推定勾配４３０の値との間の関係を表すパラメーターを求めるための時変パラメーター推定器と、性能指標を改善するために、推定勾配に基づいて制御信号を求めるための制御則ユニットとを含む。
【００６５】
コントローラーは、例えば、センサーから離散時間測定値を受信するか、又は、性能指標の推定値ｙｋ４４０を受信する。オプションで、性能指標を表す信号は、プリコンディショニング（preconditioning）することができる（４０１）か、又は、リファクタリング（refactoring）することができる。プリコンディショニング動作は、測定値変化Δｙｋ４０２を得るために、現在の測定値ｙｋを先行する測定値ｙｋ−１で減算することを含むことができる。
【００６６】
それとは別に、制御信号ｕｋ４５０、例えば、被制御システムに適用される入力又はフィードバックコントローラーに与えられる設定点も、推定ルーチンの詳細に応じて、プリコンディショニングすること（４０３）ができるか、又はリファクタリングすることができる。測定値プリコンディショニングの場合と同様に、入力プリコンディショニングは、入力変化Δｕｋ＝φｋ４０４を得るために、現在の入力ｕｋを先行する入力ｕｋ−１で減算することを含むことができる。
【００６７】
入力変化を用いて、推定される出力変化が、予測動作４０５を用いて以下のように計算される。システムの真の勾配が、時変パラメーターθｋであると仮定される。推定される出力変化
【数２】
2017506734.tif 000004
４０６は、
【数３】
2017506734.tif 000005
に従って入力変化に関連付けられる。ただし、
【数４】
2017506734.tif 000006
は推定勾配を表す。
【００６８】
時変パラメーター推定器の残りのコンポーネントは、推定勾配を操作することによって、推定される出力変化を測定される出力変化に向かって動かすように設計される。誤差信号４１０を得るために、推定される出力変化
【数５】
2017506734.tif 000007
４０６が、測定される出力変化Δｙｋ４０２から減算される。この誤差信号を用いて、再帰的パラメーター推定ルーチン４１５を動かし、次の時間ステップ中に用いられることになる新たな勾配推定値
【数６】
2017506734.tif 000008
４２０を得る。
【００６９】
システムが最適な動作点に向かって動かされるにつれて、勾配の大きさが（そして、実施形態の多変数バージョンでは方向も）変化し、推定ルーチンにおいて、この時変性が考慮に入れられる。再帰的パラメーター推定ルーチンは、勾配の推定値を得るために、平均処理を使用しない。このため、真の勾配への収束が、摂動に基づく極値探索方法の場合より迅速に進む。
【００７０】
推定出力を求める際のその役割に加えて、推定勾配
【数７】
2017506734.tif 000009
４３０は、極値探索コントローラーの制御則コンポーネント内の制御措置４６０を計算するためにも使用される。推定勾配を用いて、入力がシステムを、最適点、すなわち、勾配が０に向かって動かされる点に向かって動かすような制御則が決定される。さらに、システムに、勾配を推定できるようにするだけの十分な刺激を与えるために、入力に正弦摂動４５５を加えることができる。制御措置４６０を計算することについての更に詳細な点は、以下に与えられる。
【００７１】
幾つかの実施形態では、信号はベクトル値とすることができ、係数はスカラーとすることができ、多次元計算を確実にするのに適した次元のベクトル又は行列が適合する。このようにして、幾つかの実施形態は、多数の蒸気圧縮システムアクチュエーターを同時に最適化することができる。
【００７２】
パラメーター推定
図５は、一実施形態による、推定パラメーター、例えば、勾配４１５を再帰的に更新する方法のブロック図を示す。パラメーター推定器の目的は、共分散行列
【数８】
2017506734.tif 000010
５１６を再帰的に更新し、この行列を用いて、（ｉ）誤差信号ｅｋを乗算し、経時的に積分される（５０３）利得行列Ｍｋ５０１を更新し、（ｉｉ）現在の時間ステップにおける共分散行列の推定値
【数９】
2017506734.tif 000011
５１４を得るためにローパスフィルターにかけられ（５１３）、その後、次の反復時に使用するために遅延される（５１５）利得行列Ｒｋ５１１を更新することによって、勾配のための推定値
【数１０】
2017506734.tif 000012
４３０を得ることである。先行する反復から遅延された値は、遅延ブロックの出力
【数１１】
2017506734.tif 000013
５１６において入手可能であり、その値を用いて、共分散行列
【数１２】
2017506734.tif 000014
５１６を更新し、再帰的サイクルが繰り返される。
【００７３】
したがって、この実施形態は、制御信号、忘却係数及びタイムスケール分離パラメーターに基づいて共分散行列を再帰的に更新し、推定パラメーターの先行値及び共分散行列に基づいて推定パラメーターの現在値を求める。
【００７４】
幾つかの実施形態では、共分散行列
【数１３】
2017506734.tif 000015
５１６は制御信号φｋの変化の関数である。忘却係数は、推定パラメーターの先行値と現在値との間の変化を考慮に入れる。また、タイムスケール分離パラメーターは、推定パラメーターを求めるための周期が、蒸気圧縮システムの支配的な時定数より遅いのを確実にする。
【００７５】
ローパスフィルター動作５１３の代替の解釈は、忘却係数αを有する離散時間積分器であり、それにより、パラメーター推定方法が、時変信号を推定できるようになる。忘却係数αは、０と１との間の値を有する定数である。例えば、忘却係数の値は、所望の収束速度に基づいて選択される。１に近い忘却係数αの値は、時変パラメーターが急速に変化すると予想されるシステムの場合に使用されることになり、逆に、０に近い忘却係数αの値は、時変パラメーターが低速で変化すると予想されるシステムの場合に使用されることになる。
【００７６】
利得行列Ｍｋ５０１は、
【数１４】
2017506734.tif 000016
に従って求めることができ、共分散行列
【数１５】
2017506734.tif 000017
のための新たな値と、入力変化φｋとに基づいて、そして更には忘却係数α及びタイムスケール分離パラメーターεを用いて、時間ステップごとに更新される。Ｍｋ５０１、離散時間積分器５０３及び単一ステップ遅延４２５のための動作が、
【数１６】
2017506734.tif 000018
４２０に関する式に展開されるとき、結果として生成される式は、再帰的勾配更新計算を与える。
【数１７】
2017506734.tif 000019
ただし、ｅｋは上記で説明された誤差信号である。
【００７７】
Ｒｋ５１１のための式は、
【数１８】
2017506734.tif 000020
と定義され、Ｍｋと同様に、共分散行列
【数１９】
2017506734.tif 000021
のための新たな値と、入力変化φｋとに基づいて、そして更には忘却係数α及びタイムスケール分離パラメーターεを用いて、時間ステップごとに更新される。Ｒｋ５１１、離散時間ローパスフィルター５１３及び単一ステップ遅延５１５のための動作が、
【数２０】
2017506734.tif 000022
５１４に関する式に展開されるとき、時変推定器の再帰的特性が明らかになる。
【数２１】
2017506734.tif 000023
【００７８】
制御則計算
図６は、制御措置４６０を計算する方法のブロック図を示す。推定パラメーター、例えば、推定勾配
【数２２】
2017506734.tif 000024
４３０の現在値が、適応利得ｋｇ及びタイムスケール分離パラメーターε６０１と乗算される。この動作の結果が、一般に正弦曲線として実現されるオプションのディザ信号４５５に加えられる。結果として生成された信号は、その後、次の時間ステップｕｋ＋１における制御値を得るために離散時間積分器６０２に渡され、現在の時間ステップｕｋにおける入力を得るために単一ステップ遅延６０３に渡される。
【００７９】
制御則は、推定勾配に基づいて、性能指標を最大化又は最小化する方向に入力を動かすように設計される。例えば、目的が電力消費量を最小化することであり、現在の時間ステップにおける推定勾配が正であり、例えば、時間ステップｋにおける現在のファン速度が図３における点３６５にある場合には、現在のアクチュエーター値は最適値より大きく、その値はコントローラーによって小さくされるべきである。最小化を目的とする場合、ｋｇは負になるように選択され、それゆえ、この例では、離散時間積分器に負の値が与えられ、その結果として、制御措置の平均値が、予想通りに経時的に減少する。
【００８０】
したがって、性能指標が蒸気圧縮システムの電力消費量である場合、幾つかの実施形態は、推定パラメーターの現在値が正である場合には適応利得を負数として選択し、推定パラメーターの現在値が負である場合には適応利得を正数として選択する。
【００８１】
一実施形態は、蒸気圧縮システムのための時変極値探索コントローラーを、以下の１組の離散時間方程式として表す。
【００８２】
時変勾配推定器方程式は以下の形をとる。
【数２３】
2017506734.tif 000025
【００８３】
制御則方程式は、
【数２４】
2017506734.tif 000026
である。
【００８４】
任意選択で、
【数２５】
2017506734.tif 000027
を計算するために、射影演算子を用いることができ、射影演算子は、
【数２６】
2017506734.tif 000028
の計算値が、所定の実現可能な１組の推定パラメーターΘ０内に入るように制約を加える。例えば、全ての推定勾配が或る上界Ｌ１未満でなければならないと先験的に決定することができるとすると、その場合、実現可能な１組の推定パラメーターは、
【数２７】
2017506734.tif 000029
である。この場合、
【数２８】
2017506734.tif 000030
のための式は、
【数２９】
2017506734.tif 000031
になる。
【００８５】
実施例
図７Ａは、一次線形差分方程式７２０及び静的出力非線形性７２５を含む単純なハマースタインシステム７３０の性能指標を最小化する問題に関する極値探索方法の使用法の概略図を示す。コントローラー７１０は、最適化ターゲット７３０に与えられる制御信号７０１を生成し、性能指標７０３の測定値を受信する。コントローラーは、入力と出力との間の関係が凸であること、及び性能指標の最適値ｙ７０３が最小値であることを仮定すること以外、ハマースタインシステムのモデルも、最適値の性質についてのいかなる明示的知識も有しない。
【００８６】
このシステム７３０のための式は、
【数３０】
2017506734.tif 000032
によって与えられ、そのシステムは、
【数３１】
2017506734.tif 000033
において単一の最適点を有する。
【００８７】
図７Ｂ及び図７Ｃは、ｕ＝２の初期入力値から開始し、１００ステップ後にオンに切り替えられるコントローラー７１０の性能の比較を表すグラフを示す。従来のコントローラーは、約４０００ステップにおいてシステム出力７５０をその最適値７７０に至らせる入力７４０を選択するのに対して（従来の方法の速度が遅いことに起因して、図７Ｂ及び図７Ｃにおいて最終的な収束は示すことができない）、幾つかの実施形態の時変ＥＳＣは、約２５０ステップにおいてシステム出力７５５をその最適値７７０に至らせる入力７４５を選択する。
【００８８】
本発明の上記の実施形態は数多くの方法のいずれかにおいて実現することができる。例えば、それらの実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア又はその組み合わせを用いて実現することができる。ソフトウェアにおいて実現されるとき、そのソフトウェアコードは、単一のコンピューター内に設けられるにしても、複数のコンピューター間に分散されるにしても、任意の適切なプロセッサ、又はプロセッサの集合体において実行することができる。そのようなプロセッサは集積回路として実現することができ、集積回路コンポーネント内に１つ又は複数のプロセッサが含まれる。しかしながら、プロセッサは、任意の適切な構成の回路を用いて実現することができる。
【００８９】
また、本明細書において概説される種々の方法又はプロセスは、種々のオペレーティングシステム又はプラットフォームのいずれか１つを利用する１つ又は複数のプロセッサ上で実行可能であるソフトウェアとしてコード化することができる。さらに、そのようなソフトウェアは、幾つかの適切なプログラミング言語及び／又はプログラミングツール若しくはスクリプト記述ツールのいずれかを用いて書くことができ、フレームワーク又は仮想機械上で実行される実行可能機械語コード又は中間コードとしてコンパイルすることもできる。通常、プログラムモジュールの機能は、種々の実施形態において望ましいように、組み合わせることもできるし、分散させることもできる。
【００９０】
また、本発明の実施形態は方法として具現することができ、その一例が提供されてきた。その方法の一部として実行される動作は、任意の適切な方法において順序化することができる。したがって、例示的な実施形態において順次の動作として示される場合であっても、例示されるのとは異なる順序において動作が実行される実施形態を構成することもでき、異なる順序は、幾つかの動作を同時に実行することを含むことができる。
【図１】
2017506734.tif 000037
【図２】
2017506734.tif 000038
【図３】
2017506734.tif 000039
【図４Ａ】
2017506734.tif 000040
【図４Ｂ】
2017506734.tif 000041
【図５】
2017506734.tif 000042
【図６】
2017506734.tif 000043
【図７Ａ】
2017506734.tif 000044
【図７Ｂ】
2017506734.tif 000045
【図７Ｃ】
2017506734.tif 000046
【手続補正書】
【提出日】平成28年8月10日(2016.8.10)
【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】
蒸気圧縮システムを制御するための方法であって、制御の現在の時間ステップにおいて、
前記制御の先行する時間ステップについて求められた推定パラメーターの先行値と、前記制御の前記先行する時間ステップについて求められた制御信号の先行値とに基づいて前記蒸気圧縮システムの性能指標の値を求める工程であって、前記推定パラメーターの値は前記制御信号の値と前記性能指標の値との間の関係を表す、工程と、
前記推定パラメーターの前記先行値と、前記性能指標の前記求められた値と該性能指標の測定された値との間の誤差とに基づいて、前記推定パラメーターの現在値を求める工程であって、前記推定パラメーターの前記現在値は前記誤差を小さくするように求められる、工程と、
前記推定パラメーターの前記現在値に基づいて前記制御信号の現在値を求める工程と、
を含み、各前記工程は、プロセッサによって実行される、方法。
【請求項２】
前記推定パラメーターは、前記蒸気圧縮システムの前記制御信号と前記性能指標との間の凸関係の勾配の推定値である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記推定パラメーターは、前記蒸気圧縮システムの１組のアクチュエーターを制御する１組の制御信号と、前記蒸気圧縮システムの前記性能指標との間の凸関係の勾配のベクトルである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記推定パラメーターの前記現在値を求める前記工程は、
前記制御信号と、忘却係数と、タイムスケール分離パラメーターとに基づいて、共分散行列を再帰的に更新することと、
前記推定パラメーターの前記先行値と、前記共分散行列とに基づいて、前記推定パラメーターの前記現在値を求めることと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記共分散行列は前記制御信号の変化の関数であり、前記忘却係数は前記推定パラメーターの前記先行値と前記現在値との間の変化を考慮に入れ、前記タイムスケール分離パラメーターは、前記推定パラメーターを求めるための周期が前記蒸気圧縮システムの支配的な時定数より遅いことを確実にする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記共分散行列は、
【数１】
2017506734.tif 000047
に基づいて更新され、前記推定パラメーターの前記現在値は、
【数２】
2017506734.tif 000048
に基づいて求められ、ただし、εはタイムスケール分離パラメーターであり、αは忘却係数であり、φｋは入力変化であり、ｅｋは誤差信号であり、Ｔは転置演算子であり、
【数３】
2017506734.tif 000049
は制御の時間ステップｋのための共分散行列である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記制御信号の前記現在値を求める前記工程は、
前記推定パラメーターの前記現在値に、適応利得及びタイムスケール分離パラメーターを乗算することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記性能指標は前記蒸気圧縮システムの電力消費量であり、
前記推定パラメーターの前記現在値が正である場合には、前記適応利得を負数として選択することと、
前記推定パラメーターの前記現在値が負である場合には、前記適応利得を正数として選択することと、
を更に含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記制御信号に正弦摂動を加えることを更に含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記制御信号はフィードバックコントローラーに与えられる設定点を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記制御信号はアクチュエーターコマンドへの変更を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
蒸気圧縮システムを制御するための極値探索コントローラーであって、
推定パラメーターの先行値と、前記制御の先行する時間ステップについて求められた制御信号の先行値とを用いて、前記蒸気圧縮システムの性能指標の値を求め、前記推定パラメーターの値は前記制御信号の値と前記性能指標の値との間の関係を表し、前記推定パラメーターの前記先行値と、前記性能指標の前記求められた値と前記性能指標の測定された値との間の誤差とに基づいて、前記推定パラメーターの現在値を求め、前記推定パラメーターの前記現在値は、前記誤差を小さくするように求められる、プロセッサと、
前記推定パラメーターの前記現在値に基づいて制御信号を求めるコントローラーと、
を備える、極値探索コントローラー。
【請求項１３】
前記性能指標の前記値を測定するためセンサーを更に備える、請求項１２に記載の極値探索コントローラー。
【請求項１４】
前記推定パラメーターは、前記蒸気圧縮システムの前記制御信号と前記性能指標との間の凸関係の勾配の推定値である、請求項１２に記載の極値探索コントローラー。
【請求項１５】
前記推定パラメーターは、１組の制御信号と前記蒸気圧縮システムの前記性能指標との間の凸関係の勾配のベクトルであって、
前記１組の制御信号は、前記蒸気圧縮システムの１つのアクチュエーターに対して１つの制御信号が存在するように構成されている、
請求項１２に記載の極値探索コントローラー。
【請求項１６】
前記制御信号は前記蒸気圧縮システムのフィードバックコントローラーに与えられる設定点を含む、請求項１２に記載の極値探索コントローラー。
【請求項１７】
前記プロセッサは、前記制御信号と、忘却係数と、タイムスケール分離パラメーターとに基づいて共分散行列を再帰的に更新するように構成されるとともに、前記推定パラメーターの先行値と前記共分散行列とに基づいて前記推定パラメーターの現在値を求めるように構成されている、請求項１２に記載の極値探索コントローラー。
【請求項１８】
前記共分散行列は前記制御信号の変化の関数であり、前記忘却係数は前記推定パラメーターの前記先行値と前記現在値との間の変化を考慮に入れ、前記タイムスケール分離パラメーターは、前記推定パラメーターを求めるための周期が前記蒸気圧縮システムの支配的な時定数より遅いことを確実にする、請求項１７に記載の極値探索コントローラー。
【国際調査報告】
2017506734.tif 000050
2017506734.tif 000051