(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスの外乱を計測する外乱センサと、
プロセスの観測出力を計測するプロセス出力センサと、
前記外乱センサおよび前記プロセス出力センサの各計測値、ならびに、プロセス操作量指令値を可同定条件を満たす操作量指令値と外乱計測値とプロセス観測出力値を含むという条件下で、設計者が設定した任意の時刻からプロセスシミュレーションを行う時刻までの期間に亘って記憶するプロセス値記憶手段と、
プロセスの外乱を現時点からプロセス操作量に対するプロセス被制御量の変化が最も早いプロセス操作量とプロセス被制御量の組に対するステップ応答の時定数以上の未来の点であり、プロセス操作量に対するプロセス被制御量の変化が最も遅いプロセス操作量とプロセス被制御量の組に対するステップ応答が最終値に収束するまでの時間以下の未来の点まで、(1)プロセスの外乱を予測する：自己回帰モデルなどの統計モデルを用いて外乱予測モデルを構成する方法、(2)過去のパターンを参照して外乱予測モデルを構成する方法、(3)計測している外乱の値を外挿する方法（ホールド（０次，１次，・・・，N次））、の少なくとも１つにより予測するプロセス外乱予測手段と、
前記プロセス値記憶手段に記憶された前記プロセス操作量指令値とプロセス外乱の計測値と、前記プロセス外乱予測手段によるプロセスの外乱の予測値とを、プロセス被制御量の予測の計算を行うプロセスモデルに入力し、好ましくは前記プロセス値記憶手段に記憶されたプロセス外乱以外のプロセス出力センサの計測値も同時に前記プロセスモデルに入力し、前記プロセスモデルによってプロセス被制御量の時間的挙動を予測するプロセス予測手段と、
操作量および外乱の少なくとも一方の代表点の集合から成る運転点と、その運転点によって代表される操作量および外乱の少なくとも一方の集合を予め設計者が決定しておき、各運転点に対して所定の期間に亘るステップ応答時系列を対応させ、各運転点と、各運転点によって代表される操作量および外乱の少なくとも一方の集合と、各運転点に対応させたステップ応答時系列を記憶するステップ応答記憶手段と、
前記プロセス値記憶手段の前記プロセス操作量指令値と、プロセスの外乱の計測値とによって、前記ステップ応答記憶手段に記憶された運転点毎のステップ応答時系列から現在のステップ応答時系列を選択するステップ応答選択手段と、
前記プロセス予測手段で予測したプロセス予測値と、前記ステップ応答選択手段によって選択したステップ応答時系列と、予め設定された評価関数および評価重み制約条件ならびに目標値軌道とを入力として制約付きあるいは制約無しの2次計画問題として定式化し、この2次計画問題の解を、(1)解析的に求める、(2)2次計画問題を解く数理計画法を用いる、(3)線形行列不等式（LMI）と見なしてLMIに対する内点法を適用する、(4)遺伝的アルゴリズムや免疫的アルゴリズムに代表されるメタヒューリスティックスを適用する、のいずれかの方法によって操作量を求め、可同定条件を満たす操作量指令値と外乱計測値とプロセス観測出力値を含むという条件下で、設計者が設定した任意の時刻からプロセスシミュレーションを行う時刻までの期間に亘る最適な前記操作量指令値を決定するプロセス最適化手段と、
を備えたプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項２】
前記プロセス予測手段は、プロセスの物理化学的な法則に基づいて微分方程式または偏微分方程式によって表現されるプロセスモデルと、プロセスの操作量を入力する操作量入力部と、センサによって計測しているプロセスの外乱を入力するプロセス外乱入力部と、プロセスの出力の時間的変化を計算してその計算結果を出力するプロセス出力部とを、少なくとも備えるプロセスシミュレータを有することを特徴とする、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項３】
前記プロセス予測手段は、前記プロセス値記憶手段に予め蓄積されたプロセス操作量指令値およびプロセスの外乱の計測値と、プロセスの観測出力の時系列データとを用いて、モデル作成者が指定した任意の時系列データモデルに対して、多変量解析手法に含まれるアルゴリズム、あるいは、システム同定法で用いられる同定アルゴリズム、あるいは、ニューラルネットワークに用いられる学習アルゴリズム、のいずれかのアルゴリズムを適用することによって、時系列データから作られたプロセスモデルと、プロセスの操作量を入力する操作量入力部と、センサによって計測しているプロセスの外乱を入力するプロセス外乱入力部と、プロセスの出力の時間的変化を計算してその計算結果を出力するプロセス出力部とを、少なくとも備えるプロセスシミュレータを有することを特徴とする、請求項1に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項４】
前記プロセス予測手段は、プロセスの操作量と外乱の値を現状の値に保った場合のプロセスの出力を人間が予測し、その予測した値を予測時系列データとして保存し、この保存されたデータをプロセス予測に用いることを特徴とする、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項５】
前記プロセス予測手段は、前記プロセスシミュレータによって操作量を固定した場合の最終沈殿池の水質の予測を行い、次いでこの予測応答をグラフとして表示装置上に表示し、このディスプレイ上に表示された予測応答に不満がある場合には、運転員が、この予測応答波形を修正し、この修正された予測応答波形を時系列データとして改めて保存しておくことを特徴とする、請求項２または３に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項６】
前記プロセス予測手段は、前記プロセスシミュレータに対して前記プロセス出力値からのフィードバック機構を持たせることによってロバスト性を持たせたロバストプロセスシミュレータを備える、請求項２または３に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項７】
前記ステップ応答記憶手段は、前記運転点中のある運転点を選び、選んだ運転点において、一つの操作量をステップ状に変化させ、ステップ状に変化させた場合の予め定義した複数のプロセス出力の動きを観測し、プロセス出力が一定値に落ち着くまでの動きのデータをステップ応答として所定の周期で記録し、選んだ運転点において、他の操作量を順次一つずつステップ状に変化させ、前記プロセス出力の動きによる前記ステップ応答の記録を繰り返して、得られたP×N個（ただし、操作量がN個であり、プロセス出力がP個）のステップ応答時系列を予めデータベースとして記憶させておく、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項８】
前記ステップ応答記憶手段は、前記プロセスシミュレータに対してオフラインで予め各運転点毎に仮想的なステップ応答試験を行っておき、この試験結果から得られたステップ応答時系列を予めデータベースとして記憶させておく、請求項２または３に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項９】
前記ステップ応答記憶手段は、前記プロセスシミュレータに対してオンラインで現在の運転点近傍での仮想的なステップ応答試験を行う、請求項２または３に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項１０】
前記プロセス最適化手段は、出力Y（K）、出力差分ΔY(K)、入力U（K）および入力差分ΔU(K)の中の少なくとも一つ以上を含み、かつその形式が2次形式で記述される評価関数を、制約付きの２次計画問題として定式化し、共役勾配法などの標準的な２次計画問題の解法を用いることによって演算を行う、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項１１】
前記プロセス最適化手段は、制約付きあるいは制約無しの2次計画問題として定式化し、この2次計画問題の解を、（１）解析的に求める、（２）2次計画問題を解く数理計画法を用いる、（３）線形行列不等式（LMI）と見なしてLMIに対する内点法を適用する、（４）遺伝的アルゴリズムや免疫的アルゴリズムに代表されるメタヒューリスティックスを適用する、のいずれかの方法によって操作量を求めて、制約付きの２次計画問題として定式化し、これを線形行列不等式問題と見なすことによって、内点法などのアルゴリズムを用いて演算を行う、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項１２】
前記プロセス最適化手段は、制約付きあるいは制約無しの2次計画問題として定式化し、この2次計画問題の解を、(1)解析的に求める、(2)2次計画問題を解く数理計画法を用いる、(3)線形行列不等式（LMI）と見なしてLMIに対する内点法を適用する、(4)遺伝的アルゴリズムや免疫的アルゴリズムに代表されるメタヒューリスティックスを適用する、のいずれかの方法によって操作量を求める、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項１３】
前記プロセス外乱予測手段は、
プロセス外乱d(t)の計測値を設計者が指定した所定期間にわたって収集し、収集したプロセス外乱データd(t)を予測する統計モデルd(t+1)=f(d(t),d(t-1),・・・,d(t-n))を決定し、前記所定期間にわたって収集したデータと前記統計モデルによる予測値の誤差の分布がある統計的基準を最適化するように前記統計モデルに含まれるパラメータの値を決定することによって、予測モデルを確定し、
作成した予測モデルに対して、計測したプロセス外乱の値を入力して1ステップ先の予測値を求め、この1ステップ先の予測値と前記計測値を再度予測モデルに代入することにより2ステップ先の予測値を求めることを繰り返して、所定のステップ分の予測値を求める、
請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項１４】
前記プロセス外乱予測手段は、
設計者が決定した外乱の過去のパターンを複数用意し、用意したパターンに対して現在の条件に適合するパターンを選択し、プロセスの外乱の計測値の過去の時系列データを参考にして、パターンマッチングによりプロセスの外乱の予測値を求める、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項１５】
前記プロセス外乱予測手段は、
外乱の現在の値を計測し、現在の値が未来にわたって続くという仮定で外乱の未来の値を現在の値とし、現在のプロセスの外乱の計測値をホールドし、そのまま未来のある時点に外挿することによってプロセスの外乱の予測値を求める、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置。
【請求項１６】
可同定条件を満たす操作量指令値と外乱計測値とプロセス観測出力値を含むという条件下で、設計者が設定した任意の時刻からプロセスシミュレーションを行う時刻までの期間にわたりプロセスの外乱およびプロセスの観測出力を計測して、プロセス操作量指令値とともに記憶し、
前記プロセスの外乱を現時点からプロセス操作量に対するプロセス被制御量の変化が最も早いプロセス操作量とプロセス被制御量の組に対するステップ応答の時定数以上の未来の点であり、プロセス操作量に対するプロセス被制御量の変化が最も遅いプロセス操作量とプロセス被制御量の組に対するステップ応答が最終値に収束するまでの時間以下の未来の点まで、(1)プロセスの外乱を予測する：自己回帰モデルなどの統計モデルを用いて外乱予測モデルを構成する方法、(2)過去のパターンを参照して外乱予測モデルを構成する方法、(3)計測している外乱の値を外挿する方法（ホールド（０次，１次，・・・，N次））、の少なくとも１つにより予測し、
前記プロセス操作量指令値とプロセス外乱の計測値と、前記プロセスの外乱の予測値とを、プロセス被制御量の予測の計算を行うプロセスモデルに入力し、好ましくは記憶されたプロセス外乱以外のプロセス出力センサの計測値も同時に前記プロセスモデルに入力し、前記プロセスモデルによってプロセス被制御量の時間的挙動を予測し、
操作量および外乱の少なくとも一方の代表点の集合から成る運転点と、その運転点によって代表される操作量および外乱の少なくとも一方の集合を予め設計者が決定しておき、各運転点に対して所定の期間に亘るステップ応答時系列を対応させ、各運転点と、各運転点によって代表される操作量および外乱の少なくとも一方の集合と、各運転点に対応させたステップ応答時系列を記憶し、
前記プロセス操作量指令値と、プロセスの外乱の計測値とによって、記憶された運転点毎のステップ応答時系列から現在のステップ応答時系列を選択し、
前記プロセス予測値と、選択したステップ応答時系列と、予め設定された評価関数および評価重み制約条件ならびに目標値軌道とを入力として制約付きあるいは制約無しの2次計画問題として定式化し、この2次計画問題の解を、(1)解析的に求める、(2)2次計画問題を解く数理計画法を用いる、(3)線形行列不等式（LMI）と見なしてLMIに対する内点法を適用する、(4)遺伝的アルゴリズムや免疫的アルゴリズムに代表されるメタヒューリスティックスを適用する、のいずれかの方法によって操作量を求め、可同定条件を満たす操作量指令値と外乱計測値とプロセス観測出力値を含むという条件下で、設計者が設定した任意の時刻からプロセスシミュレーションを行う時刻までの期間に亘る最適な前記操作量指令値を決定する、
プロセスシミュレータ応用制御方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、下水処理プロセスや食品加工プロセスなどの生物学的プロセス、石油精製などの化学プロセスなど、主に時定数が比較的長いプロセス系を中心とし、その他、モータや発電機などの電磁気システム、及びロボットなどの機械システムなどを含む様々なプロセスやシステムの挙動を模擬するシミュレータをベースにしたプロセスシミュレータ応用制御装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
産業界におけるプロセスやシステム(以下対象プロセスという)、例えば、上下水道の水量プロセス及び水質プロセス、鉄鋼プロセス、石油精製プロセス、交通システム、エレベータシステム、ビル空調システム、都市熱エネルギー供給システム等、様々な対象プロセスに対する制御方式として、古典制御の一種であるＰＩＤ制御やシーケンス制御が従来広く利用されてきた。これらの制御方式は、信頼性、制御性能、及び設計やチューニングの容易さなどの観点からバランスの取れた制御方式であり、産業界において最も標準的な制御方式としての地位を確立してきた。
【０００３】
近年、例えば、環境問題の深刻化とこれに対する意識の高まり、価値観の多様化に伴う顧客要求の多様化、などの社会背景の変化は、次に示す様に制御に対する要求を一層厳しくかつ多様なものとするようになってきている。例えば、下水処理においては、環境への負荷を低減するため、放流水質成分である有機物及び窒素やリンなどの河川への放流規制が義務付けられるようになりつつあり、これらの値を定量的に制御する必要が高まってきている。
【０００４】
また、鉄鋼の板厚制御における厳しい品質要求やエレベータにおける快適な乗り心地に対する要求などにも厳しい制御性能が求められるようになってきている。さらに、上下水処理プロセスにおける薬品注入量の低減などの要求と処理水質の向上のトレードオフのように、単なる制御性能のみの要求ばかりでなく、経済的なコスト低減や省エネルギーなども求められるようになってきており、制御への要求は多様化している。このように、多様で厳しい要求に答えるためには、従来のＰＩＤ制御やシーケンス制御ではもはや十分とは言いがたく、近年、様々なアドバンスト制御が用いられるようになってきている。
【０００５】
アドバンスト制御には、大別して２つのアプローチがある。一つは、ファジィー制御や人工知能（ＡＩ）などのアプローチであり、人間の感覚や経験的な知識を定量化して制御を行おうとする方法であり、If-Then式のルールに基づいて制御を行うため、ルールベース制御と呼ばれる。もう一つのアプローチは、対象プロセスの挙動を表現あるいは模擬する数式モデルに基づいて制御系を構築する方法であり、モデルベース制御と呼ばれる。
【０００６】
これらの２つのアプローチは、それらが用いられる状況や適用範囲によって、それぞれ得失があるが、対象プロセスの挙動を適切に表現することのできるモデルが存在する場合には、潜在的には、モデルベース制御の方がルールベース制御よりも優れた制御性能を得ることができる。その詳細については、本願と同一出願人によって出願された特願２０００−０５９２２１号の明細書及びその明細書中に記載の参考文献を参照されたい。従って、対象プロセスの挙動を模擬できるモデルの有無が、ルールベース制御を利用すべきかモデルベース制御を利用すべきかの判断基準の一つとなる。
【０００７】
エレベータやパワーエレクトロニクスなどの機械系や電磁気系では、運動方程式や回路方程式、あるいは電磁気学の法則に基づいて、比較的容易に対象プロセスのモデルを構築することができる。また、制御を行おうとする動作点（運転点）近傍では、比較的次数の低い線形微分方程式あるいは線形伝達関数や線形状態方程式で、対象プロセスのモデルを表現できるため、例えば、最適レギュレーータ理論（LQR：Linear Quardratic Regulator／LQG：Linear Quardratic Regulator with Gaussian Input）や逆最適制御理論（ILQ：Inverse Linear Quardratic Regulator）、あるいは、Ｈ無限大制御理論などのモデルベース制御の適用が既に行われており、その有効性が実証されている。
【０００８】
一方、石油化学プロセスや上下水道プロセスなどのいわゆるプロセス制御分野では、プロセスの応答が機械系や電気系と比較して遅く、また制御性能に対する要求と同時に操作量となる薬品や電力などの運転コストを低減したいという要求が強いため、機械系や電気系とは異なった形のアドバンスト制御が進展してきた。この中で最も重要なものとして、モデルベース制御の一種であるモデル予測制御がある。モデル予測制御は、制御性能達成に加えてコスト低減や種々の制約条件を考慮することができ、比較的多様な要求に答えることのできる制御方式である。モデル予測制御は、1970年代後半から1980年代初頭にかけて、シェル石油（Shel1 Oi1）社から独立したDMC（Dynamic Matrix Control）社などが産業界で実用化した制御方式であり、主に、石油化学プロセス業界におけるアドバンスト制御として、多く用いられている。
【０００９】
しかし、従来のＰＩＤ制御などと比較すると、プロセス制御分野においては、まだこのようなアドバンスト制御の適用は少ない。その技術的な理由の一つとして、既存のモデル予測制御が扱える対象プロセスが限られている、ということが挙げられる。既存のモデル予測制御をあるプロセスに適用するためには、何らかの形の対象プロセスの集中定数線形モデルを必要としている。このようなモデルは、物理化学法則から導出される場合や、あるいはステップ応答試験などを行うことによって直接導出する場合がある。
【００１０】
その一方で、例えば下水処理の水質プロセスなどに代表されるように、対象プロセスは、多くの場合、強い非線形性（Nonlinearities）を持っていたり、空間的な分布性（Spatial Distribution）が強かったりしており、プロセスの挙動を、線形モデルでは近似的にも模擬することが困難な場合がある。このような場合に、現在実用化されているモデル予測制御方式の有効性は明らかでなく、適用範囲は限られていると考えられる。また、最新の制御理論の分野では非線形のモデル予測制御に関する研究も活発に行われるようになってきているが、多くのものはモデル予測制御系の構成法や閉ループ系の安定性などの理論的な解析を主目的としており、実装上重要となる演算量の問題や扱っている非線形の対象システムに関する制約などの面でまだまだ課題が多く、実用上、これらの制御系を簡単に実現できる段階に至っていないと考えられる。
【００１１】
一方、制御を直接の目的とせず、例えば、運転管理、監視、プロセス設計、運転訓練などの目的で、プロセスの挙動を模擬するモデル（これは通常シミュレータとよばれる）は、様々な分野で用いられている。例えば、下水処理の分野では、国際水質学会（IAWQ：International Association on Water Quality）が、窒素やリンの除去プロセスを非線形微分方程式を用いて表した活性汚泥モデルASM1〜ASM3（Activated Sludge Model No.1〜Activated Sludge Model No.3）を公表しており、偏微分方程式等で表される水理モデルと組み合わせることによって、下水処理水質プロセスシミュレータを計算機上に構築できる。この様なプロセスシミュレータは、計算機技術の発展に伴い、ますます高精度にプロセスの模擬ができるようになってきており、それに伴い、シミュレータを構築するために使われるモデル自身はますます複雑化してきている。
【００１２】
このような発展の方向性をそのまま未来に外挿すると、運転管理や監視などを目的としたプロセスモデル(シミュレータ)とモデルベース（モデル予測）制御系を設計するためのプロセスモデルは、さらに乖離していくと推測される。しかし、複雑な現象をより厳密に捉えることが可能なプロセスシミュレータを用いて、これをモデル予測制御系設計に利用することができれば、厳しくかつ多様な要求に答えられる制御系を構築でき、その潜在能力は非常に高いと考えられる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
このようにプロセスシミュレータを用いた制御方式というものが、非常に高い潜在能力を有しているにも拘わらず、現在まで、プロセスシミュレータを用いたシステマティックな制御方式は開発されてこなかった。発明者等は、この問題を解決するため、特願２０００−０５９２２１号において、複雑な数式モデルから構成されるプロセスシミュレータを用いて、制御系設計用の簡易モデル(低次元線形近似モデル)を同定しながら、従来のモデル予測制御方式を利用する制御系設計手法を提案した。これは、従来の既存のモデル予測制御とプロセスシミュレータを関連づけるために、制御系設計用モデルを導入したものであり、間接的にプロセスシミュレータを利用した間接型プロセスシミュレータ応用制御装竃であった。
【００１４】
本発明では、間接的なアプローチではなく、プロセスシミュレータを直接用いてモデル予測制御を構築する直接型プロセスシミュレータ応用制御装置の構成法を提供する。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記目的達成のため、請求項１に係る発明は、
プロセスの外乱を計測する外乱センサと、
プロセスの観測出力を計測するプロセス出力センサと、
前記外乱センサおよび前記プロセス出力センサの各計測値、ならびに、プロセス操作量指令値を所定の期間にわたって記憶するプロセス値記憶手段と、
プロセスの外乱を現時点からプロセス操作量に対するプロセス被制御量の変化が最も早いプロセス操作量とプロセス被制御量の組に対するステップ応答の時定数以上の未来の点であり、プロセス操作量に対するプロセス被制御量の変化が最も遅いプロセス操作量とプロセス被制御量の組に対するステップ応答が最終値に収束するまでの時間以下の未来の点まで、(1)プロセスの外乱を予測する：自己回帰モデルなどの統計モデルを用いて外乱予測モデルを構成する方法、(2)過去のパターンを参照して外乱予測モデルを構成する方法、(3)計測している外乱の値を外挿する方法（ホールド（０次，１次，・・・，N次））、の少なくとも１つにより予測するプロセス外乱予測手段と、
前記プロセス値記憶手段に記憶された前記プロセス操作量指令値とプロセス外乱の計測値と、前記プロセス外乱予測手段によるプロセスの外乱の予測値とを、プロセス被制御量の予測の計算を行うプロセスモデルに入力し、好ましくは前記プロセス値記憶手段に記憶されたプロセス外乱以外のプロセス出力センサの計測値も同時に前記プロセスモデルに入力し、前記プロセスモデルによってプロセス被制御量の時間的挙動を予測するプロセス予測手段と、
操作量および外乱の少なくとも一方の代表点の集合から成る運転点と、その運転点によって代表される操作量および外乱の少なくとも一方の集合を予め設計者が決定しておき、各運転点に対して所定の期間に亘るステップ応答時系列を対応させ、各運転点と、各運転点によって代表される操作量および外乱の少なくとも一方の集合と、各運転点に対応させたステップ応答時系列を記憶するステップ応答記憶手段と、
前記プロセス値記憶手段の前記プロセス操作量指令値と、プロセスの外乱の計測値とによって、前記ステップ応答記憶手段に記憶された運転点毎のステップ応答時系列から現在のステップ応答時系列を選択するステップ応答選択手段と、
前記プロセス予測手段で予測したプロセス予測値と、前記ステップ応答選択手段によって選択したステップ応答時系列と、予め設定された評価関数および評価重み制約条件ならびに目標値軌道とを入力として制約付きあるいは制約無しの2次計画問題として定式化し、この2次計画問題の解を、(1)解析的に求める、(2)2次計画問題を解く数理計画法を用いる、(3)線形行列不等式（LMI）と見なしてLMIに対する内点法を適用する、(4)遺伝的アルゴリズムや免疫的アルゴリズムに代表されるメタヒューリスティックスを適用する、のいずれかの方法によって操作量を求め、可同定条件を満たす操作量指令値と外乱計測値とプロセス観測出力値を含むという条件下で、設計者が設定した任意の時刻からプロセスシミュレーションを行う時刻までの期間に亘る最適な前記操作量指令値を決定するプロセス最適化手段と、
を備えたプロセスシミュレータ応用制御装置、である。
【００１６】
本発明によれば、プロセス応答予測とプロセスステップ応答とプロセス最適化を、それぞれ独立化させ、プロセス応答予測とプロセスステップ応答を外部からプロセス最適化手段へ供給することにより、非線形の対象プロセスや分布定数系の対象プロセスなど複雑な対象プロセスに対しても柔軟に対応できるモデル予測制御方式を提供できる。さらに、それぞれの機能（プロセス応答予測とプロセスステップ応答とプロセス最適化）は、従来のモデル予測制御で用いられていたものと同程度の演算量で計算できるため、結果として従来のモデル予測制御と同程度の演算量で実現可能な制御方式を提供できる。
【００１７】
従来のモデル予測制御でこのようなことができなかった原因は、対象システムのモデルを予め与えた後、制約付き２次形式評価関数を最小にするようにモデル予測制御設計問題を定式化しており（モデルの仮定⇒最適化問題（モデル予測制御問題））、対象システムのモデルにモデル予測制御問題が大きく制約されてしまうためである。
【００１８】
本発明では、設計問題の定式化に特定のモデルを用いることを仮定せず、先に制約付きの２次形式評価関数を与えたモデル予測制御を考え、その際に必要となるステップ応答とプロセス応答予測の２つを外部から供給するという定式化を行ったため（最適化問題（モデル予測制御問題）の定式化⇒必要となるモデルの供給）、モデル予測制御の適用範囲を飛躍的に拡張させることができる（このアイデアの詳細は、実施例にて説明する）。
【００１９】
さらに、本発明で用いるプロセス最適化手段は、評価関数が２次形式である場合には、必ず単峰性の最適化問題となるため、必ず最適解を求めることができる。これに対して、現在研究されている非線形モデル予測制御は、一般に多峰性の最適化問題となり最適解が求まらない可能性がある。これは、本発明においては、プロセス最適化手段として従来のモデル予測制御に用いられているものをそのまま援用し、この最適化問題を解く際に必要となるステップ応答とプロセス予測値を制御周期毎に可変に外部から与えるというアイデアを用いたため、最適化問題の単峰性は保存されるためである。一方、通常の非線形モデル予測制御では、非線形モデルと制約付き２次形式評価関数を用いて問題を定式化するため、プロセス最適化問題自身が複雑になり、一般に多峰性の問題となる。
【００２０】
請求項２に係る発明は、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置において、プロセス予測手段は、プロセスの物理化学的な法則に基づいて微分方程式又は偏微分方程式を用いて構築したプロセスシミュレータを備える。
【００２１】
本発明によれば、対象プロセスに対する理解が深まり、対象プロセスの応答の予測精度が上がれば上がるほど、それに伴って、プロセスの制御性能や経済的コストをより厳密に最適化できる。
【００２２】
請求項３に係る発明は、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置において、プロセス予測手段は、プロセス値記憶手段に予め蓄積されたプロセス操作量指令値及びプロセスの外乱の計測値と、プロセスの観測出力の時系列データとに基づいて、多変量解析等の統計的手法、システム同定法、ニューラルネットワークの時系列データからのモデリング手法のいずれか一つを利用して構築したプロセスシミュレータを備える。
【００２３】
本発明によれば、対象プロセスに対する物理化学的知見があいまいな場合であっても、過去に対象プロセスを運転した結果であるデータをシステマティックに解析することにより、対象プロセスの出力を予測することができ、その予測結果を用いたモデル予測制御系を構築することができる。
【００２４】
請求項４に係る発明は、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置において、プロセス予測手段は、将来のプロセス出力予測時系列を外部で設定する人間系のプロセスシミュレータを備える。
【００２５】
本発明によれば、対象プロセスに対する物理化学的知見があいまいであり、かつ対象プロセスの過去の運転履歴が保存されていないようなケースにおいても、その対象プロセスの挙動をある程度熟知している管理者や運転員がいる場合には、管理者や運転員にはプロセスがこの先どのように変化するかを予測軌道（時系列データ）として予測してもらうことのみで、対象プロセスを最適化することができる。
【００２６】
請求項５に係る発明は、請求項２又は３に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置において、プロセス予測手段は、プロセスシミュレータによって予測を実施した上でその予測結果をグラフとして表示装置上に表示し、現在までの運転状況から外部で判断して表示装置上にグラフとして表示された予測結果を前記表示装置上から修正する。
【００２７】
本発明によれば、対象プロセスのプロセスシミュレータによる予測値が対象プロセスの管理者や運転員の経験や勘と一致せず、管理者や運転員が不安を感じるような場合にも、管理者や運転員が納得できるようにプロセスの予測をディスプレイ上から容易に変更することができ、その結果、管理者や運転員が満足できるようなプロセスの最適化を行うことができる。
【００２８】
請求項６に係る発明は、請求項２又は３に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置において、プロセス予測手段は、プロセスシミュレータに対して拡張カルマンフィルタなどを用いてプロセス出力値からのフィードバック機構を持たせることによってロバスト性を持たせたロバストプロセスシミュレータを備える。
【００２９】
本発明によれば、例えば、対象プロセスが積分特性を含んでいたり（安定限界系）、不安定系であるような場合でプロセスシミュレータが入力（外乱と操作量）の少しの摂動や、対象プロセスの動特性の変動に対して過敏であるような場合にでもロバストにプロセスの応答を予測することができ、結果としてこのような対象プロセスに対しても、プロセスの最適化を行うことができる。また、プロセスが安定である場合であっても、プロセスに混入する外乱に対する感度をなるべく押さえて予測精度を向上させることができ、結果としてより精度の高いプロセス最適化を行うことができる。
【００３０】
請求項７に係る発明は、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置において、ステップ応答記憶手段は、オフラインで予め各運転点毎にプロセスに対するステップ応答試験を行っておき、この試験結果から得られたステップ応答時系列を予めデータベースとして記憶させておく。
【００３１】
本発明によれば、対象プロセスが安定系であり、予め試験信号を入力できるような場合に、想定できる複数の運転点において予めステップ応答試験を複数回行い、プロセスの動特性を事前に詳細に捉えておくことにより、より厳密にプロセスを最適化することができる。
【００３２】
請求項８に係る発明は、請求項２又は３に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置において、ステップ応答記憶手段は、プロセスシミュレータを用いてオフラインで予め各運転点毎に仮想的なステップ応答試験を行っておき、この試験結果から得られたステップ応答時系列を予めデータベースとして記憶させておく。
【００３３】
本発明によれば、対象プロセスが既に稼動状態にあったりして、対象プロセスの動特性を実験的に捉えることが困難であるような場合でも、プロセスシミュレータを用いて仮想的にプロセスの動特性を事前に詳細に捉えることができ、プロセスを最適化することができる。
【００３４】
請求項９に係る発明は、請求項２又は３に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置において、ステップ応答記憶手段は、プロセスシミュレータを用いてオンラインで現在の運転点近傍での仮想的なステップ応答試験を行う。
【００３５】
本発明によれば、実際に稼動している状態での運転点近傍におけるステップ応答をオンラインで得ることができ、オフラインで想定していなかったような運転点でプラントが運転されるような場合においても、プロセスを最適化することができる。
【００３６】
請求項１０に係る発明は、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置において、プロセス最適化手段は、制約付きの２次計画問題として定式化し、共役勾配法などの標準的な２次計画問題の解法を用いることによって演算を行う。
【００３７】
本発明によれば、ステップ応答とプロセス予測値を外部から供給することのみで、従来のモデル予測制御の標準的な解法として用いられている制約付き２次計画問題の解法をそのまま援用して、より柔軟にモデル予測制御系を構成することができる。つまり、既に実現されているモデル予測制御の遺産（ソフトウェア）をそのまま継承して、その適用範囲を飛躍的に拡大することができる。
【００３８】
請求項１１に係る発明は、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置において、プロセス最適化手段は、制約付きの２次計画問題として定式化し、これを線形行列不等式問題と見なすことによって、内点法などのアルゴリズムを用いて演算を行う。
【００３９】
本発明によれば、近年制御理論の最先端で研究されているＬＭＩとしてモデル予測制御を捉えなおすことにより、ＬＭＩの研究を通して得られた最適化に関する最新の成果をそのままモデル予測制御に援用することができ、プロセスの最適化を従来のモデル予測制御より、より効率的に行うことができる。
【００４０】
請求項１２に係る発明は、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置において、プロセス最適化手段は、制約付きの２次計画問題として定式化し、これに対して遺伝的アルゴリズムや免疫的アルゴリズムなどのヒューリスティックな解法を用いて準最適な演算を行う。
【００４１】
本発明によれば、プロセスを厳密に最適化することをあきらめて準最適化するという妥協をすることにより、遺伝的アルゴリズムなどの高速なヒューリスティック解法を利用して、請求項１０や請求項１１よりも、格段に高速にプロセスを準最適化できる。そのため、導入コストなどの問題でハイエンドの高速のコンピュータを利用できないような場合においても、比較的ローエンドのコンピュータによってモデル予測制御系を構築することができる。
【００４２】
請求項１３に係る発明は、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置において、プロセス外乱予測手段は、プロセスの外乱の計測値の時系列データに対する回帰モデル等の統計モデルを用いてプロセスの外乱の予測値を求める。
【００４３】
本発明によれば、プロセス外乱の過去の挙動から精度よく外乱予測モデルを作ることにより、プロセス出力の予測をより高精度に行うことができ、結果としてより厳密にプロセスを最適化できる。
【００４４】
請求項１４に係る発明は、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置において、プロセス外乱予測手段は、プロセスの外乱の計測値の過去の時系列データを参考にして、パターンマッチングによりプロセスの外乱の予測値を求める。
【００４５】
本発明によれば、周期的に変動するような外乱の予測を簡易にかつ精度良く行うことにより、プロセス出力の予測を高精度に行うことができ、結果としてより厳密にプロセスを最適化できる。
【００４６】
請求項１５に係る発明は、請求項１に記載のプロセスシミュレータ応用制御装置において、プロセス外乱予測手段は、現在のプロセスの外乱の計測値をホールドし、そのまま未来のある時点に外挿することによってプロセスの外乱の予測値を求める。
【００４７】
本発明によれば、プロセス外乱に対する先験情報があまり無いような場合においても、ある程度のプロセス外乱の予測を行うことにより、プロセス外乱予測を行わない場合よりはプロセス出力予測精度を上げることができ、結果としてプロセスの最適性を向上することができる。
【００４８】
また、請求項１６に係る発明は、
可同定条件を満たす操作量指令値と外乱計測値とプロセス観測出力値を含むという条件下で、設計者が設定した任意の時刻からプロセスシミュレーションを行う時刻までの期間にわたりプロセスの外乱およびプロセスの観測出力を計測して、プロセス操作量指令値とともに記憶し、
前記プロセスの外乱を現時点からプロセス操作量に対するプロセス被制御量の変化が最も早いプロセス操作量とプロセス被制御量の組に対するステップ応答の時定数以上の未来の点であり、プロセス操作量に対するプロセス被制御量の変化が最も遅いプロセス操作量とプロセス被制御量の組に対するステップ応答が最終値に収束するまでの時間以下の未来の点まで、(1)プロセスの外乱を予測する：自己回帰モデルなどの統計モデルを用いて外乱予測モデルを構成する方法、(2)過去のパターンを参照して外乱予測モデルを構成する方法、(3)計測している外乱の値を外挿する方法（ホールド（０次，１次，・・・，N次））、の少なくとも１つにより予測し、
前記プロセス操作量指令値とプロセス外乱の計測値と、前記プロセスの外乱の予測値とを、プロセス被制御量の予測の計算を行うプロセスモデルに入力し、好ましくは記憶されたプロセス外乱以外のプロセス出力センサの計測値も同時に前記プロセスモデルに入力し、前記プロセスモデルによってプロセス被制御量の時間的挙動を予測し、
操作量および外乱の少なくとも一方の代表点の集合から成る運転点と、その運転点によって代表される操作量および外乱の少なくとも一方の集合を予め設計者が決定しておき、各運転点に対して所定の期間に亘るステップ応答時系列を対応させ、各運転点と、各運転点によって代表される操作量および外乱の少なくとも一方の集合と、各運転点に対応させたステップ応答時系列を記憶し、
前記プロセス操作量指令値と、プロセスの外乱の計測値とによって、記憶された運転点毎のステップ応答時系列から現在のステップ応答時系列を選択し、
前記プロセス予測値と、選択したステップ応答時系列と、予め設定された評価関数および評価重み制約条件ならびに目標値軌道とを入力として制約付きあるいは制約無しの2次計画問題として定式化し、この2次計画問題の解を、(1)解析的に求める、(2)2次計画問題を解く数理計画法を用いる、(3)線形行列不等式（LMI）と見なしてLMIに対する内点法を適用する、(4)遺伝的アルゴリズムや免疫的アルゴリズムに代表されるメタヒューリスティックスを適用する、のいずれかの方法によって操作量を求め、可同定条件を満たす操作量指令値と外乱計測値とプロセス観測出力値を含むという条件下で、設計者が設定した任意の時刻からプロセスシミュレーションを行う時刻までの期間に亘る最適な前記操作量指令値を決定する、
プロセスシミュレータ応用制御方法、である。
【００４９】
本発明によれば、請求項１に記載の発明と同一の効果を有する。
【００５０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図面に示す好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。以下の実施形態においては、具体的なプロセスとして、下水の微生物反応を用いた水質処理プロセスを取り上げるが、プロセスは任意のものでよく、本発明のアイデアの本質的な部分ではない。本発明のアイデアは、最適なモデル予測制御系を構成する(アルゴリズムを含む)構成法自身にある。図１は、本発明の一実施形態の構成を適用対象である下水処理場の下水処理プロセスとプロセスシミュレータ応用モデル制御装置を併せて示した下水処理システムを表わす系統図である。
【００５１】
図１における下水処理システムは、制御対象としての下水処理プロセス１と、プロセスの計測値をプロセスデータサーバへ保持するプロセス値記憶手段２と、プロセスに混入する外乱である流入量や流入水質を予測するプロセス外乱予測手段３と、プロセスの状態や被制御量や観測出力を予測するプロセス予測手段４と、プロセスの被制御量や観測出力の様々な運転点近傍におけるステップ応答を記憶するステップ応答記憶手段５と、プロセスの現在(まで)の操作量や観測出力に基づき、ステップ応答記憶手段５から適切なステップ応答を取り出すステップ応答選択手段６と、プロセス評価関数及び評価重み供給手段７と、プロセス制約条件供給手段８と、目標値軌道供給手段９と、プロセスの最適な操作量を決定するプロセス最適化手段１０とを備える。
【００５２】
このうち、下水処理プロセス１は、最初沈殿池１１と、嫌気槽１２と、無酸素槽１３と、好気槽１４と、最終沈殿池１５と、プロセス外乱と考えられる流入下水の量及び各種流入下水水質を計測するプロセス外乱センサ１６と、下水処理プロセス１の各設備の溶存酸素濃度、アンモニア窒素濃度、呼吸速度などの各種水質値を計測するプロセス出力センサ１７１〜１７５と、下水処理プロセス１の各施設への操作量である循環ポンプ１８１とブロワ１８２と返送ポンプ１８３と余剰汚泥引き抜きポンプ１８４の４つのアクチュエータとで構成される。
【００５３】
上記のように構成された本実施形態の動作について以下に説明する。この実施形態は、最終的には、以下に示す「新モデル予測制御問題」の具体的な解法を与えていることになる。なお、以下の「新モデル予測制御問題」自身が、既存のモデル予測制御の定式化として考えられていなかった新しいモデル予測制御の定式化の方法である。この新しいモデル予測制御の定式化を発明するに至った理由に関しては、本実施形態の効果の説明の欄にて行うこととする。
【００５４】
新モデル予測制御問題（出力予測形式；離散時間系）
制御対象(対象プロセス)の前に積分器を挿入した拡大制御対象(拡大系)のモデルが、制御周期毎に、以下の様な出力予測形式で与えられているとする。
【００５５】
【数１】
0003790129.tif 000002
ここで、ΔU(k)は入力Δu(k)∈Rmを１ステップづつずらしてNu2個並べたもの、D(k)は外乱d(k)∈Rkを１ステップづつずらしてNu個並べたもの、G(k)は(時間に依存する)プロセスのステップ応答(時系列データ)を１ステップづつずらしてNp3個並べたもの、Y(k)は出力y(k)∈RpをNp個並べたもの、Yhold(k)は操作量を固定した場合の出力yhold∈Rpを１ステップづつずらしてNp個並べたもの、E(k)は外乱から出力への影響を表す行列である。なお、R*は＊次の実数の集合である。
【００５６】
また、以下のような制約条件が与えられているとする。
【００５７】
【数２】
0003790129.tif 000003
ここで、u(i)は入力uのi番目要素、Δu(i)は入力の差分Δuのi番目の要素、y(j)は出力yのj番目の要素であり、添え字のminとmaxは、それぞれ最小と最大を表し、入力及び出力の制約である。このとき、次の評価関数を最小にするような制御入力u(k)（あるいは、同じことであるが、入力の差分Δu(k)）を求めよ。
【００５８】
【数３】
0003790129.tif 000004
【数４】
0003790129.tif 000005
（６）式は、時刻k〜k+Nu間の最適操作量であるが、実際には、現在時刻ｋの操作量のみを取りだし、
△u(k)=[Im,0,…,0]Δu(k)                                        （7)
を最適操作量とする。
【００５９】
「新モデル予測制御問題」と「新モデル予測制御問題の解」を参考にして、以下に図１に示した本実施形態の動作を説明する。
【００６０】
先ず、プロセス値記憶手段２において、プロセス外乱センサ１６、プロセス出力センサ１７１〜１７５で計測した各種水質や水量などのセンサ出力値、及びアクチュエータ１８１〜１８４の操作量値（アクチュエータの操作量値が計測できない場合は、プロセス最適化手段１０から出力される操作量指令値）に関する項目を記録する領域を確保し、これらの領域の初期化を行う。
【００６１】
次に、ある時刻において、プロセス外乱センサ１６の計測値（時系列データ）、プロセスセンサ１７１〜１７５の計測値（時系列データ）、及びアクチュエータ１８１〜１８５の操作量値（時系列データ）をプロセス値記憶手段２のプロセスデータサーバに適切なフォーマットに従って記憶する。
【００６２】
次に、プロセス外乱予測手段３によって、本実施形態の外乱である流入下水量及び流入下水水質を予測する。具体的には、以下の様なことが考えられる。
【００６３】
例えば、過去の流入下水量データや流入下水水質データを統計解析し、自己回帰モデル（ARモデル）などの統計モデルを構成して、流入下水量や流入下水水質を予測することができる。
【００６４】
また、流入下水量や流入下水水質は、図２（ａ），（ｂ）に示すように、天候と時刻に依存して一定のパターンを持つことが多いので、現在の天候と時刻を参照して過去のパターンを参照することによって予測することができる。
【００６５】
また、流入下水量や流入下水水質の典型的なパターンが認められず、さらに過去の流入下水量や流入下水水質のデータが保存されていない場合には、プロセス外乱センサ１６によって計測した流入下水量や流入下水水質をホールドし、これを未来に外挿することによってプロセス外乱の予測を行うことができる。
【００６６】
次に、プロセス値記憶手段２に記憶された所定の期間に亘る操作量の時系列データ及びプロセス外乱予測手段３によって予測された流入下水量や流入下水水質の予測値をプロセス予測手段４に引き渡す。
【００６７】
プロセス予測手段４では、例えば、以下に示すような数学モデル（非線形微分方程式）によって構築されるプロセスシミュレータによって、被制御量（あるいは観測出力）である最終沈殿池１５の水質を予測する。
【００６８】
プロセスシミュレータのモデル
図１の下水処理プロセスのプロセスシミュレータは、構成要素として最初沈殿池モデル、嫌気槽モデル、無酸素槽モデル、好気槽モデル、最終沈殿池モデル、からなり、これを物理的に結合することによって構築できる。
【００６９】
最初沈殿池（First Clarifier)モデル
沈殿池のモデル化の方法は、例えば文献「G．A．Ekama et al,"Secondary Settling Tanks-Theory,Modeling,Design and Operation"，IAWQ Scientific Technical Report No.6,(1997)」にまとめられているが、ここでは、説明を簡単にするため、以下のような簡単なモデルを利用する。
【００７０】
【数５】
0003790129.tif 000006
ここで、Qfcin(t)[m3/day]は外乱としての流入量、Sfcin(t)[g/m3]及びXfcin(t)[g/m3]は、それぞれ、外乱としての溶解性及び浮遊性流入水質成分、Qfcout(t)=Qfcwaste(t)＋Qfcnextoutq(t)[m3/day]（Qfcwaste(t)：初沈余剰汚泥引抜量、Qfcnextoutq(t):生物反応槽（嫌気槽）への流出量）は最初沈殿池からの流出量、Sfcin(t)[g/m3]は溶解性の水質９項目からなるベクトル、XLfc(t)[g/m3]は、沈殿部の浮遊性(固形)の水質7項目からなるベクトル、XUfc(t)[g/m3]は上澄部の浮遊性の水質7項目からなるベクトルである。溶解性の水質と浮遊性の水質は合計16個からなる。また、Vfcは最初沈殿池容量(一定と仮定)であり、αは汚泥が沈殿していると考えられる容積の最初沈殿池水量Vfcに対する割合の逆数を示す定数である。また、嫌気槽へ引き継がれる水質をZfc(t):=[Sfc(t)XUfc(t)]Tと定義し、余剰汚泥として引き抜かれる水質をZfcwaste(t):=[Sfc(t)XLfc(t)]Tと定義する。
【００７１】
嫌気槽(AnAerobic Tank)モデル
嫌気槽モデルは、微生物の反応と液体の完全混合を表すモデルから成る。
【００７２】
【数６】
0003790129.tif 000007
ここで、Qaain(t)=Qfcnextout(t)+Qscret(t)[m3/day]（Qscret(t)[m3/day]は、後述の返送汚泥量)と、Qaaout[m3/day]は、それぞれ嫌気槽への流入量(最初沈殿池からの流入量＋返送汚泥量)と嫌気槽からの流出量(無酸素槽への流入量)であり、Zaa(t)[g/m3]は嫌気槽の水質からなるベクトルであり、Zaain(t)[g/m3]={Zfc(t)Qfcout(t)+Zscret(t)}/Qaain(t)(Zscret(t)は後述の返送汚泥の水質)は嫌気槽へ流入する水質からなるベクトルであり、Vaa[m3]は嫌気槽の水量(一定と仮定)である。また、r(Zaa(t)は、微生物反応による反応速度式であり、例えば、文献「IAWQ Task Group on Mathematical Modeling for Design and Operation of Biological Wastewater Treatment Processes、"Activated Sludge Model No.2"，IAWQ Scientific Technical Report No.3,(1995)」に示されている19個の生物反応プロセスを考慮したASM2などで構成される(ただし、ASM2である必然性はなく、微生物反応を模擬できる反応速度式であれば、任意のものでよい)。
【００７３】
ASM2では、Zaa(t)の要素として、P04(リン酸)、NH4(アンモニア)、NO3(硝酸)、DO(溶存酸素)や、MLSS(浮遊固形物濃度)の構成要素としての窒素除去やリン除去に関わる微生物など、16個の水質を考慮している。また、r(Zaa(t)の各要素は、19個の各プロセスに対して定義されるモノー型と呼ばれる非線形関数の反応速度式に対する重み付き和で構成されているため、それ自身非線形の関数になっている。従って、(13)〜(15)式のASM2モデルは、16次の非線形微分方程式となっている。
【００７４】
無酸素槽(AnOxic Tank)モデル
無酸素槽モデルは、嫌気槽モデルとほぼ同様の構成である。
【００７５】
【数７】
0003790129.tif 000008
ここで、Qaoin(t)＋Qoxcirc(t)[m3/day]（Qoxcirc(t)は後述の循環量）とQaoout(t)[m3/day]は、それぞれ反応槽への流入量と反応槽からの流出量、Zao(t)[g/m3]は無酸素槽の水質からなるベクトル、Zaoin(t)[g/m3]={Zaa(t)Ｑaaout(t)＋Zox(t)Qoxcirc(t)}/Qaoin(t)(Zox(t)は後述の好気槽の水質)は無酸素槽へ流入する水質からなるベクトル、Vao[m3]は無酸素槽の水量(一定と仮定)である。
【００７６】
好気槽(OXic Tank)モデル
好気槽のモデルは、嫌気槽や無酸素槽のモデルに、酸素供給のモデルを追加したものとなる。
【００７７】
【数８】
0003790129.tif 000009
ここで、Qoxin(t)=Qaoout(t)[m3/day]とQoxout(t)=Qoxnextout(t)+Qoxcirc(t)[m3/day](Qoxnextout(t)は最終沈殿池への流出量、Qoxcirc(t)は循環量)は、それぞれ好気槽への流入量と好気槽からの流出量(循環量＋最終沈殿池への流出量)、Zoxwe (t)[g/m3]は好気槽の水質からなるベクトル、Zoxin(t)[g/m3]=Zao(t)は好気槽へ流入する水質からなるベクトルVox[m3]は好気槽の水量(一定と仮定)である。また、So2ox(t)はZox(t)の要素(ASM2では2番目の要素)である溶存酸素濃度、So2は飽和溶存酸素濃度、KLaは総括酸素移動容量係数、Qb(t)はブロワによる曝気風量、Kは曝気風量と総括酸素移動容量係数を関連づける比例定数である。
【００７８】
最終沈殿池(Second Clari6er)モデル
最終沈殿池も、最初沈殿池のモデルと同様にモデル化できる。
【００７９】
【数９】
0003790129.tif 000010
ここで、Qscin(t)=Qoxnextout(t)は最終沈殿池への流入量、[Sscin(t)，XLscin(t)]=Zox(t)は最終沈殿池への流入水質、Ssc(t)[g/m3]は溶解性の水質からなるベクトル、XLsc(t)[g/m3]は、沈殿部の浮遊性(固形)の水質からなるベクトル、XUsc(t)[g/m3]は上澄部の浮遊性の水質からなるベクトルである。また、Vscは最終沈殿池の水量(一定と仮定)であり、βは汚泥が沈殿していると考えられる容積の沈殿池水量Vscに対する割合の逆数を示す定数である。また、Qscout(t)=Qscwaste(t)+Qscret(t)[m3/day](Qscout(t)：余剰汚泥引抜量、Qscret(t)：返送汚泥量)である。また、嫌気槽へ返送される(及び余剰汚泥として引き抜かれる)水質をZscret:=[Ssc(t)XLsc(t)]Tと定義し、放流水質をZsceffl(t):=[Ssc(t)XUsc(t)]Tと定義する。以上の(8)〜(27)式の各プロセスモデルを結合し、これを例えば計算機上に実装することにより、プロセスシミュレータを構築できる。以上のモデルをまとめると、形式的には以下のようにまとめて書くことができる。
【００８０】
【数１０】
0003790129.tif 000011
と定義し、f(x(t))，g1(x(t))，g2(x(t))は、(8)〜(27)式のx(t)に関する関数を適切に配置したものである。また、h(x(t))は観測量であり、例えば、x(t)の要素である各槽の酸素濃度S02aa(t)，S02ao(t)，S02ox(t)や各槽のMLSS濃度Xtssaa(t)，Xtssao(t)，Xtssox(t)、さらには、x(t)の要素である各槽のアンモニア性窒素濃度Snh4aa(t)，Snh4ao(t)，Snh4ox(t)や、リン酸性リン濃度Spo4aa(t)，Spo4ao(t)，Spo4ox(t)などをベクトルとして並べたものである。また、h2(x(t))は、被制御量であり、例えば、放流規制である最終沈殿池から流出する(x(t))の要素である)リン酸性リン濃度Spo4sc(t)やアンモニア性窒素濃度Snh4sc(t)、さらには、Ssc(t)の各水質要素の関数(線形和)である溶解性CODなどである。
【００８１】
さて、(28)〜(30)式のプロセスシミュレータを用いてプロセス予測を行う際には、未来の操作量は現在の操作量をそのままホールドしているとして、計算を行う。これを、所定の制御周期毎にサンプリングし、所定の予測ホライズンNpまでの時系列データとして取り出し、さらにこのデータを適切に並べることにより、(1)式のYhold(k)の下記の、
【数１１】
0003790129.tif 000012
を得ることができる。これがプロセス予測手段４の予測方法の一例であり、これによって操作量を固定した場合のプロセスの予測値が計算できる。
【００８２】
また、(28)〜(30)式のようなプロセスモデルが得られないような場合には、過去の時系列データから統計的(数理的)な方法によってプロセスシミュレータを構築しておき、これに対して上記と同様のことを行えば、操作量を固定した場合のプロセス予測を行うことができる。
【００８３】
また、もしプロセスシミュレータが存在しない場合には、次の様に操作量を固定した場合の予測を行うこともできる。まず、運転員が現在の操作量を保った場合の最終沈殿池１５の水質がどのように変化するかを過去の経験と勘に基づいて予測し、それを図３に示すように、例えば電子的に入力できるディスプレイ(銀行のATMの様なもの)に予測軌道(予測応答)として入力をしてもらう。この入力されたデータを時系列データとして取り出し、上記と同様の方法によって、操作量を固定した場合の予測を行うことができる。
【００８４】
また、プロセスシミュレータは存在するが運転員がプロセスシミュレータの予測に不満や疑問を感じる様な場合には、以下の様にプロセス予測を行うこともできる。まず、上述したようなプロセスシミュレータにより、操作量を固定した場合の最終沈殿池１５の水質の予測を行う。次に、この予測軌道(予測応答)を、例えばディスプレイ上にグラフとして表示する。次に、このディスプレイ上にグラフとして表示された予測応答に不満がある場合には、運転員が、例えばマウスなどによってドラッグやドロップをすることにより、この予測応答波形を修正できるようにしておく。そして、この修正された予測応答波形を時系列データとして改めて保存し、これを上記と同様の方法によって、操作量を固定した場合のプロセス予測を行うことができる。これを図４に示す。
【００８５】
上述したように、プロセスの物理化学的な方法に基づいて微分方程式や偏微分方程式など用いて構築したシミュレータや、プロセス値記憶手段２に蓄積されたプロセス操作量、その外乱等から多変量解析等の統計的システム同定法を利用して構築したシミュレータを用いる方法では、プロセス出力センサ１７１〜１７５の値を用いずに予測を行っていた。このような予測では、しばしば予測精度が劣化することがある。さらに、純粋な積分を含むプロセスや不安定なプロセス(有限の値の操作量を入力しているにも関わらず、出力が有限でなくなるようなプロセス)では、そもそも予測を行うことができない。このような場合には、例えば、(28)〜(30)式の様なプロセスシミュレータに対して、プロセス出力センサ１７１〜１７５の出力値と現時点の予測値との誤差をフィードバックすることにより、より精度良くかつ高ロバストな予測を行うことができる。例えば、以下の様にセンサ値のフィードバックを持つプロセスシミュレータ(ロバストプロセス値予測器)を構成できる。
【００８６】
【数１２】
0003790129.tif 000013
もし、f(x(t))-Kh1(x(t))を適当な動作点周りで線形近似を行い、その固有値の実部が全てマイナスになるようにKを選び、さらに対象プロセスが(28)〜(30)式で厳密に(誤差を持たずに)表現できるならば、(34)式と(35)式は、それぞれ、(局所的には)真の状態と真の出力に漸近的に収束する。従って、単に(28)〜(30)式を用いて予測を行うよりも、(34)式と(35)式を用いることによってロバストに予測を行うことができる。
【００８７】
次に、ステップ応答記憶手段５では、予めプロセスに対するステップ応答試験を行うことができる場合には、想定される複数の運転点を設定し、その複数の運転点周りでステップ応答試験を行っておき、その応答波形を対応する運転点とセットにしてデータベース化しておくことができる。また、プロセスが既に稼動状態にあり、ステップ応答試験を行うことが困難な場合には、例えば(28)〜(30)式で構成される様なプロセスシミュレータを用いて、このプロセスシミュレータを仮想的に対象プロセスとみなし、これに対して応答波形を対応する運転点とセットにしてデータベース化しておくと同様な方法でステップ応答を記憶させておくことができる。
【００８８】
また、対象プロセスに対する想定される運転点が予め不明であり、かつ、制御周期がプロセスシミュレーション計算時間と比較してそれほど短くない場合には、現在の運転点をプロセス値記憶手段２からオンラインで検出し、その近傍で循環ポンプ１８１乃至余剰汚泥引き抜きポンプ１８４のアクチュエータに微小なステップ摂動を与えた場合の応答をシミュレーションし、その応答波形を記憶することによって、ステップ応答記憶手段５を実現することができる。なお、この方法を用いた場合は、ステップ応答波形が一つであるため、以下で説明するステップ応答選択手段６は必要なくなる。
【００８９】
次に、ステップ応答選択手段６では、プロセス値記憶手段２に保存された現在の操作量を入力し、その情報からステップ応答記憶手段５に記憶されたステップ応答の集合の中から、最も近い運転点を探し出し(例えば、現在の複数の操作量の値とステップ応答記憶手段５に記憶された運転点(複数の操作量の様々な組み合わせに対する運転点)を、例えば、０〜１の値を取るように、全て正規化し、正規化した複数の操作量の値と正規化した運転点の誤差の２乗和が最小となるような運転点を最も適切な運転点として採用するなど、その運転点に対応するステップ応答を選択する。
【００９０】
また、プロセス運転員が自分でステップ応答を選択したい場合には、図５に示すように、それぞれの出力に対するステップ応答波形を複数表示しておき、この中から運転員が選択するという方法も考えられる。さらに、前述したように、管理者や運転員がグラフとして表示された予測結果を自分で修正する方法も考えられる。次に、プロセス最適化手段１０では、プロセス予測手段４による操作量を固定した場合のプロセス出力予測値と、ステップ応答選択手段６によって選択されたステップ応答波形を入力し、それぞれのデータを適切に並べることによって、Yhold(k)の予測値及びG(k)の予測値を計算する。次に、これらの予測値を用いて、例えば制約条件が無い場合には、(6)式を計算することによって最適な操作量を決定できる。この場合、プロセス評価関数及び評価重み供給手段７や目標値軌道供給手段９によって、予め評価関数や評価関数の重みや目標値軌道は外部から与えられているとする。
【００９１】
また、プロセス制約条件供給手段８による制約がある場合には、後述する「モデル予測制御問題3'」の解法として良く用いられている共役勾配法などの最適化手法を用いることによって、最適操作量を決定できる。
【００９２】
また、より効率良く最適操作量を求めるためには、制約がある場合の最適化問題をLMIの問題として再定式化して、最近のLMIの研究で得られている最新の成果を用いて、より効率良く最適操作量を求めることができる。
【００９３】
また、一連の処理を行う計算機のパワーが足りない場合やより短い周期で制御を行いたい場合には、最適化問題の最適解を求めることをあきらめ、遺伝的アルゴリズムなどのヒューリスティックな解法を用いて、準最適な操作量を求めることができる。次に、プロセス最適化手段１０で決定した最適な操作量を操作量指令値として下水処理プロセス１に与え、これに従って操作量を調整する。最後に、プロセス値記憶手段２の初期化を除いた上記の操作を制御周期毎に繰り返す。なお、人間系が介在している箇所については、必ずしも制御周期毎に繰り返す必要はなく、間欠的に介在しても構わない。
【００９４】
次に、本実施形態の効果を説明することとする。ここでは、まず本実施形態が何故効果的であるかを説明し、最後に本実施例の効果をまとめる。まず、以下の説明を行う準備として、後の説明で重要となるプロセスシミュレータ(28)〜(30)式の特徴を列挙する。
【００９５】
イ  プロセスシミュレータのモデルは一見複雑であるが、要素をベクトル化して表示すると、結局(28)〜(30)式の形にまとめられる。
【００９６】
ロ  しかし、(28)〜(30)式の状態方程式の次数は、ASM2を用いた場合80次(5×16次)にのぼり、高次である。
【００９７】
ハ  さらに、(28)〜(30)式は、強い非線形性を持つため線形近似を行うことは難しい(fx(t)の要素はASM2による飽和型の強い非線形関数であり、さらに双線形の項も持っている)。
【００９８】
さて、本実施形態の効果を説明するために、これらの特徴を念頭において、(28)〜(30)式に対して、既存のモデル予測制御方式を適用することを考える。一般に(非線形の)モデル予測制御は、以下のように定式化される。
【００９９】
モデル予測制御問題1(一般系;連続時間系)
制御対象(対象プロセス)のモデルが以下のように与えられているとする。
【０１００】
【数１３】
0003790129.tif 000014
ここで、u(t)∈Rmは入力、d1(t))∈Rlはシステム外乱、d2(t)∈Rkは観測外乱、x(t)∈Rnは状態、y(t)∈Rpは出力であり、R*は＊次の実数の集合である。また、以下のような制約条件が与えられているとする。
【０１０１】
【数１４】
0003790129.tif 000015
ここで、U(i)は入力uのi番目の要素、y(j)は出力yのj番目の要素であり、添え字のminとmaxは、それぞれ最小と最大を表し、入力及び出力の制約である。このとき、次の評価関数を最小にするような制御入力u(t)を求めよ。
【０１０２】
【数１５】
0003790129.tif 000016
プロセス制御においては、通常、制御周期をサンプリング周期とする離散時間のモデルを用いて、以下の様な離散時間系のモデル予測制御問題として定式化することも多い。
【０１０３】
モデル予測制御問題2(一般系;離散時間系)
制御対象(対象プロセス)のモデルが以下の様に与えられているとする。
【０１０４】
0003790129.tif 000017
ここで、u(t)∈Rmは入力、d1(t))∈Rlはシステム外乱、d2(t)∈Rkは観測外乱、x(t)∈Rnは状態、y(t)∈Rpは出力であり、R*は＊次の実数の集合である。また、以下のような制約条件が与えられているとする。
【０１０５】
【数１６】
0003790129.tif 000018
このとき、次の評価関数を最小にするような制御入力u(k)を求めよ。
【０１０６】
【数１７】
0003790129.tif 000019
さて、ここで、以上のモデル予測制御方式を、下水処理プロセスに対して適用することを考える。まず、上記「イ」の特徴より、(28)〜(30)式において、被制御量と観測出力を同一のものとすれば(y(t)=z(t))、本実施形態の下水処理プロセスには、(28)〜(30)式の下水処理プロセスシミュレータを使った「モデル予測制御問題1」として定式化できる。さらに、(28)〜(30)式を、例えばオイラー差分などによって、予め与えた制御周期で離散化すれば、「モデル予測制御問題2」として定式化することもできる。
【０１０７】
しかし、「モデル予測制御問題1」や「モデル予測制御問題2」は、問題として定式化することは容易であるが、実際にこの問題を解くのはそれほど容易なことではない。これに対して、現在、多くの研究者によって非線形モデル予測制御問題の研究が進められている。例えば、理論上の問題として、局所解に陥らずに最適解を求める問題や安定性を保証する問題などが残されている。さらに、莫大の計算量をどのように低減するかという実装上の問題も残されている。特に、実用上の側面からは、計算量の問題を解決することは重要である（局所解の問題や安定性の問題も非常に重要な問題である。しかし、実用的観点からは、局所解の問題は局所解を準最適解と考えて妥協してしまうことができる。また、安定性の問題に関しては、多くのプロセスでは、不安定化しないように制御系の機構面から対策することなどで避けている場合が多い。しかし、計算量が莫大になる問題は、現実の実装に関わるため、この問題を解決しなれば、産業界で使われることは難しい）。例えば、これを下水処理プロセスに適用するためには、下水処理プロセスシミュレータの特徴「ロ」のため、計算量が莫大になってしまうことは避けられない。従って、このようなモデル予測制御を下水処理プロセスのような複雑なプロセスに適用するには、まだ長い年月を必要とすると考えられる。
【０１０８】
一方、実際に既に産業分野で使われているモデル予測制御は、「モデル予測制御1」や「モデル予測制御2」の制御対象を線形なシステムに限ったものである。特に計算機上に実装することを考えて、離散時間系で用いられることが多く、これは、「モデル予測制御問題2」の特殊ケースと考えることができる。これを以下に示す。
【０１０９】
モデル予測制御問題3(線形状態空間モデル;離散時間系)
制御対象(対象プロセス)のモデルが以下の様に与えられているとする。
【０１１０】
0003790129.tif 000020
ここで、u(t)∈Rmは入力、d1(t))∈Rlはシステム外乱、d2(t)∈Rkは観測外乱、x(t)∈Rnは状態、y(t)∈Rpは出力である。また、A〜Fは適当なサイズの定数行列である。
【０１１１】
また、以下のような制約条件が与えられているとする。
【０１１２】
【数１８】
0003790129.tif 000021
このとき、次の評価関数を最小にするような制御入力u(k)を求めよ。
【０１１３】
【数１９】
0003790129.tif 000022
なお、通常、線形のモデル予測制御では、予め制御対象の前に積分器を挿入しておくことが多いため（ステップ目標値に対して、定常偏差をゼロに保つためである）、実際には、以下の問題を解くことが多い。ただし、以下のモデル予測制御3'とモデル予測制御3は、アルゴリズム上はほとんど同じである。
【０１１４】
モデル予測制御問題3、(線形状態空間拡大モデル;離散時間系)
制御対象(対象プロセス)の前に積分器を挿入した拡大制御対象のモデルが以下の様に与えられているとする。
【０１１５】
【数２０】
0003790129.tif 000023
また、以下のような制約条件が与えられているとする。
【０１１６】
【数２１】
0003790129.tif 000024
ここで、U(i)は入力uのi番目の要素、ΔU(i)は入力の差分、y(j)は出力yのj番目の要素であり、添え字のminとmaxは、それぞれ最小と最大を表し、入力及び出力の制約である。このとき、次の評価関数を最小にするような制御入力u(k)（あるいは、同じことであるが、入力の差分Δu(k)）を求めよ。
【０１１７】
【数２２】
0003790129.tif 000025
さて、「モデル予測制御問題3'」は、次の手順で解くことができる。
【０１１８】
1)評価関数をベクトル及び行列形式で表すこと。
【０１１９】
2)制御対象のモデルから出力予測形式を導出すること。
【０１２０】
3)評価関数を最小化する操作量を計算すること。
【０１２１】
1)については、評価関数(56)式を以下の様に書きなおす。
【０１２２】
【数２３】
0003790129.tif 000026
一方、2)については、制御対象(51)式と(52)式のモデルから、ブスチップ先出力予測形式とよばれる次の形に変形する。
【０１２３】
【数２４】
0003790129.tif 000027
次に、3)の最適操作量を求める。ここでは、簡単のため、制約条件が存在しない場合を考える。この場合は、解析的に最適操作量を導出できる。まず、(62)式を(57)式へ代入して、評価関数を△U(k)のみの関数として表す。すると、
0003790129.tif 000028
となり、この(65)式を△U(k)に関して最小化するために、△U(k)に関して偏微分を行いそれをゼロとする。つまり、
【数２５】
0003790129.tif 000029
を計算する。ここで、G，Hx(k)，Q，R及びYr(k)が△U(k)に依存しないことに注意すると、これは解析的に計算でき、その解は、
△U(k)=(GTQG+R)-1GT(Yr(k)-Hx(k))                               (67)
となる。これが、時刻k〜k+Nu間の最適操作量であるが、実際には、現在時刻kの操作量のみを取りだし、
△U(k)=[Im,0,…,0]△U(k)                                        (68)
を最適操作量とし、制御周期毎に(67)式を解きなおして、閉ループ制御系とする。なお、この(68)式は、
1)状態は測定可能である。
【０１２４】
2)制約条件を考慮していない。
【０１２５】
という場合の最適操作量であるが、状態が得られない場合や制約がある場合に関しては、それぞれ、
1)状態x(k)に対するオブザーバを構成してx(k)の推定値で置きかえる。
【０１２６】
2)制約条件がある場合は、(53)式と(55)式を、(61)式などを用いて△u(k)の関数として書きなおし、これをまとめて、△U(k)に関する線形行列不等式(LMI)として書きなおす。そして、(65)式と併せて、線形制約を持つ二次形式最適化問題として、例えば共役勾配法を用いて数値的に最適操作量を求める。
【０１２７】
とすれば、容易に解決できる。
【０１２８】
以上が、産業界で既に用いられているモデル予測制御方式の一般的な定式化とその解法である。
【０１２９】
この「モデル予測制御3'」を下水処理プロセスに適用するためには、(51)式と(52)式の線形モデルを必要とする。しかしながら、(28)〜(30)式は、非線形のモデルであり、その要素としてASM2などの強い非線形関数を含むため、この線形近似モデルを導出することは難しい。つまり、前記「ハ」の性質を持つため、(51)式と(52)式の様なモデルを、近似的にも作ることが困難である。従って、「モデル予測制御3'」を本実施形態の下水処理プロセスに適用することは困難である。
【０１３０】
以上の説明により、本実施形態の下水処理プロセスの様な複雑なプロセスには、従来のモデル予測制御を適用することが難しいことがわかる。
【０１３１】
本発明では、このような複雑なプロセスに対しても、適用できるようなモデル予測制御方式を提供している。以下では、このアイデアを説明しよう。
【０１３２】
さて、前述の「モデル予測制御問題3'」において、その解法の過程を再考してみると、評価関数をベクトル形式で表すことや出力予測形式を導出することが、「モデル予測制御問題3'」を具体的に解くために必要となる操作であった。逆に、もし予め、「評価関数をベクトル形式で表現」し、「出力予測形式で表現された対象システムのモデルが与えられている」ならば、その形から直接モデル予測制御問題を定式化しても構わない。前者の「評価関数をベクトル形式で表現」することは、単に表現の形式を変えただけであるが、後者の「出力予測形式で表現された対象システムのモデルが与えられている」ことは、単に表現形式を変えただけではなく、それ以上の意味を持つ。
【０１３３】
すなわち、「モデル予測制御問題3'」では、「出力予測形式」の導出を線形状態空間モデルから行っているが、「出力予測形式」さえ存在すれば、制御対象のモデルが線形状態空間モデルでな<とも、その後の(65)〜(68)式は意味を持ち、最適操作量の決定を行うことができるということである。つまり、最適操作量(68)式を求めるために、制御対象が線形であることは(少なくとも陽には)用いていない。用いているのは、「出力予測形式」であり、(67)式を見てもわかるように、具体的には、GとHx(k)の2つを何らかの方法で得ることができれば、(65)〜(68)式の手段は実行可能である。では、(62)式のGとHx(k)は何を意味するかを考えてみることとする。
【０１３４】
Gは、(63)式の中を見ればわかるように、△uに対するインパルス応答(=uに対するステップ応答)を制御周期毎に1ステップずつずらして、予測ホライズンNpの長さだけ並べたものである。別の言葉を使えば、「予測出力応答の未来の入力に依存する成分」ということもできる。また、Hx(k)は、△u=0とした場合の出力予測値を与えるものであるから、「操作量を一定に保った場合の出力予測値からなるベクトル」であることがわかる。別の言葉を使えば、「予測出力応答の過去の入力に依存する成分」ということもできる。このことより、もし、「現在の運転点の近くでのステップ応答」と「現在の運転状態を保つ、すなわち、操作量を固定する場合の出力の予測」を行うことができれば、「モデル予測制御問題3'」の形をそのまま利用して、モデル予測制御問題を解くことができる。
【０１３５】
以上をまとめると、線形モデルを用いずに出力予測形式のモデルを用いて、先に示した「新モデル予測制御問題」の定式化に到達することができる。
【０１３６】
以上の説明から明らかなように、この「新モデル予測制御問題」の解法は、「モデル予測制御問題3'」と全く同様に行うことができる。また、「モデル予測制御問題3'」は、「新モデル予測制御問題」において、ステップ応答を固定し(線形の場合ステップ応答は全ての運転点において同一の応答となるようにし)、
【数２６】
0003790129.tif 000030
とした特殊な場合と見なすことができる。
【０１３７】
「モデル予測制御問題3'」を「新モデル予測制御問題」に変更したことにより、以下の様にモデル予測制御の適用範囲を拡張できた。
【０１３８】
a.  「新モデル予測制御問題」では、「ステップ応答行列」と「操作量を固定した場合の出力予測応答」を、何らかの方法によって適切に供給することができれば、制御対象のモデルが線形である必要はない。
【０１３９】
b.  「モデル予測制御問題3'」では線形モデルから問題を定式化したため、ステップ応答行列Gは固定であったが、(65)〜(67)式の手順はステップ応答行列が時間と共に変化しても(kに依存しても)意味を持つため、G(k)と拡張できる。
【０１４０】
そして、「ステップ応答行列」や「操作量を固定した場合の出力予測応答」は、上記実施形態の動作として説明した方法によって供給することができる。この拡張によって、以下に列挙する本実施形態の効果が得られる。
【０１４１】
A.  制御周期毎に「プロセスのステップ応答」と「プロセスの操作量固定時のプロセス出力予測値」を外部からプロセス最適化手段に適切に供給するという操作を行う事のみで、従来の線形のモデル予測制御と同程度の演算量で、モデル予測制御の適用範囲を格段に拡張することができる。
【０１４２】
B.  「ステップ応答」や「プロセス出力予測値」等の一般の人にも容易に理解できる概念を用いて制御系の設計を行うことができるため、「ステップ応答」や「プロセス出力予測値」をディスプレイ上に表示するなどをして可視化することにより、管理者や運転員が安心して用いることのできる最適な制御系を構築することができる。
【０１４３】
C.   一般の人にも容易に理解できる概念である「ステップ応答」や「プロセス出力予測値」を人間系を介して修正することにより、プロセス最適性を適応的に向上させていくことができる。
【０１４４】
なお、既存のモデル予測制御と本発明の新しいモデル予測制御系の構成方法の考え方の相違を示した図を図6に示しておく。
【０１４５】
【発明の効果】
以上の説明により明らかな如く、本発明によれば、下水処理プロセス、上水処理プロセス、石油化学プロセスなど、特に、比較的時定数の長いプロセス系を中心とする任意の対象システムに対して、制御性能、経済性、制約などを考慮した最適な制御系を、容易に実装可能な演算量で、かつ、ヒューマンフレンドリーな形で提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るプロセスシミュレータ応用モデル制御装置の一実施形態の構成を適用対象である下水処理場の下水処理プロセスと併せて示した系統図。
【図２】図１に示した実施形態の動作を説明するために、流入下水量又は水質と時間との関係を示した線図。
【図３】図１に示した実施形態の動作を説明するために、人間系による予測値と時間との関係を示す線図の入力状態を示す概念図。
【図４】図３に示した人間系による予測値と時間との関係をプロセスシミュレータにより修正する場合の入力状態を示す概念図。
【図５】図１に示した実施形態の動作を説明するために、ステップ応答選択手段を人間系で行う場合の選択方法を示す概念図。
【図６】本発明のモデル予測制御装置と既存のモデル予測装置の考え方の相違を表した図
【符号の説明】
１  下水処理プロセス
２  プロセス値記憶手段
３  プロセス外乱予測手段
４  プロセス予測手段
５  ステップ応答記憶手段
６  ステップ応答選択手段
７  プロセス評価関数及び評価重み供給手段
８  プロセス制約条件供給手段
９  目標値軌道供給手段
１０  プロセス最適化手段
１１  最初沈殿池
１２  嫌気槽
１３  無酸素槽
１４  好気槽
１５  最終沈殿池
１６  プロセス外乱センサ
１７１〜１７５  プロセス出力センサ
１８１〜１８４  アクチュエータ
【図１】
0003790129.tif 000031
【図２】
0003790129.tif 000032
【図３】
0003790129.tif 000033
【図４】
0003790129.tif 000034
【図５】
0003790129.tif 000035
【図６】
0003790129.tif 000036