JPH0222703A - 供給される材料の供給重量の制御方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明はｆｆ１ｆｆｉ供給システムに関するものである
。

本発明は実際の１１ｉ量状態とマス・フロー状態のフィ
ルター処理された概算値を発生すべ（カルマン・フィル
ター処理を使用する。これらのフィルター処理された概
算値は実際のマス・フロー状態を制御すべく重量測定値
に影響するプラント・ノイズ・プロセスと測定ノイズ・
プロセスのモデリングと分類に組合せて使用される。ノ
イズの種類は決定され、各種類に対する確率的モデルが
発生される。概算マス・フロー信号は測定された重量。

システムに影響する個々のノイズ−プロセスの確率的モ
デルに基シバいて発生される。ノイズ・プロセス・モデ
ルはその作用の振幅と発生確率に従って修正される。

次に、概算されたマス・フロー状態信号は所望のマス・
フロー設定点と比較され、結果的に生じる誤差信号は所
望のマス・フロ〜を発生する排出アクチュエーターもｔ
Ａｍする目的で使用される。

本発明は１．又、＄１１０１ダイナミックスの作用が原
因でカルマン・フィルター状態を補償する目的から重量
測定＆’ＭＵｌパラメーターの自己調整に影響するノイ
ズ・プロセスと関連あるパラメーターの自己Ｈ１を採用
している。このノイズ・モデル調整と制御モデル調整は
カルマン・フィルターを最適に作動させることが出来る
。その上、設定点誤差をモニターし２滑らかな安定状態
設定点制御を維持している間に迅速な応答を達成すべく
適合ダイナミックスを発生するためフィード・バック制
御調整が採用される。

〔実施例〕

本発明の重量供給システムにおいては、ホッパー又は稀
の容器内に貯蔵される固体若しくは液体の材料はスクリ
ュー・フィーダー　コンベアーポンプ、弁環適当な慣用
的排出アクチュエーターにより排出される。排出アクチ
ュエーターは電動機により駆動される。このシステムに
はホッパー内の材料若しくは排出中の材料の重量を検出
し。

検出された重量状態を示す信号を発生するスケールと如
き重量検出装置も含まれている０重量検出装置により発
生された信号は重量信号処理装置に与えられ２重量倍号
込理装置は逆に排出中の材料の徂量割合状態若しくはマ
ス・フロー状態のＩＩ算（ｌ！ｔＴ：・ある信号を発生
する０次に、マス・フロー状態の概Ｓｖ値はフィード・
バック・ループにおいて１１１算マス・フロー状態を所
望の設定点マス・フローに駆動するモーターを制御する
目的で使用される。

第１図を参照すると、ホッパー１０内に貯蔵された材料
はフィード・スクリュー・モーター１゛２により駆動さ
れるフィード・スクリュー１１により排出される。スケ
ール１３はホッパー１０．フィード・スクリュー１１及
びモーター１２の組合った重量を測定し、ｉｑ定重量信
号Ｗ　を発生する。

コンベアー重量フィーダーにおいては、スケール１３は
少なくともコンベアーの長さの一部分上に排出されてい
る材料の重量を検出することが理解されよう、信号Ｗ　
は測定重量Ｗ　に基づいた材ｍ　　　　　　　　　　　
　　　　　　　ｍ料のマス・フロー状態の概算値Ｗ　を
発生ずるコンピューター１５内の重量信号処理装置１４
に適用される。オペレーターは所望のマス・フロー設定
点Ｗｒ　ｄを操作盤１６を通じて入力する。概算ローＷ
ｒｄと比較される。誤差信号状態はモーター駆動装置１
９に与えられるモーター制御信号ＩＭを演算するようモ
ーター制御装置１８により使用される。従って、概算さ
れるマス・フロー状態Ｗｒ及び実際のマス・フローは所
望の設定点Ｗｒｄに駆動される。

勿論、玉量検出器はランダムな及び体系的機２；誤差と
現象誤差を受ける。検出器は内部の電子ノイズの理由だ
けでなく外部電子ノイズの効果と同様検出器の物理的慣
性の理由から誤った結果を発生する。

その上、材料ホッパー、フィード・スクリュー及びモー
ターも含む物理的プラントも乱れを受は易い、これらの
プラントの乱れ処理には、ホッパー内に含まれるフィー
ディング・スクリュー若しくは材料ミキサーの機械的運
動に起因する振動ノイズ、かたまった材料又は不均一な
スクリュー排出に起因する変化する若しくは不均一な出
力フィード、不確実な時点及び再充填割合におけるホッ
パーの材料による再充填、フィーダーの衝突、工具とい
った余分な重量物の落下若しくは上昇といった不はと非
周期的に与えられるホッパーの乱れ風、隣接する磯城又
は通過する車両の如き環境的効果に起因するホッパーの
周期的及び非周期的乱れが含まれる。

従って、一般に１重量測定は重量損失供給システムの作
動に関する誤ったｔｆｆ報のみを発生し、それ自体、シ
ステムの状態を評価すること、最終的にはマス・フロー
の￥Ａ御にとって不充分であろう。

離散的時間の材料排出システムの数学的モデルを第２図
に示す０時間に＋ｌにおける材料の実際の重量状態は時
間ｋにおける実際の重量状態Ｗ（ｋ）１時間量における
重量に影響するプラント・ノイズ・プロセスＷ１　←ｋ
＞　、　ｆｆｌ量に対するモーター制御の効果、ｕ　１
（ｋ）及びサンプリング時間Ｔを乗算した時間ｋにおけ
る実際のマス・フロー状態Ｗ　　（ｋ）の合計値を提供
する総、相接合部２１により発生される。このＴによる
乗算はマス・フロー状態Ｗの時間置市を表わす、実際の
重量状態信号Ｗ（ｋ＋１）は実際の重量状態信号Ｗ　（
ｋ）を発生する目的で遅延ブロック２２に与えられる。

測定された重量信号Ｗ　　（ｋ）は測定ノイズ・プロセ
スｎ（ｋ）を実際の重量状態信号Ｗ　（ｋ）　Ｌ：加え
る総和接合部２３により発生される。

時間に＋１における実際のマスーフロー状態Ｗア（ｋ＋
ＬＬ法時間ｋにおける実際のマス・フロー状態Ｗ（ｋ）
、・マス・フローに対するモーター制御の効果＝　　ｕ
２（ｋ）及びマス・フロー・プラント・ノイズ・プロセ
スＷ２（ｋ）の合計値を提供する総和接合部２４により
発生される。時間ｋにおけるマス・フロー状（−３ｗ　
　（ｋ）は遅延ブロック２６を介して実際のマス・フロ
ー状態ｗ　　（ｋ＋１）から発生される。

第２図のブロック図は一以下の数学的式を模式的に表わ
したものである。

Ｗ　（ｋ＋１）　＝Ｗ　（ｋ）→−ＴＷ　　（ｋ＞　＋
ｕ　　（ｋ）　＋ｗ、　（ｋ）Ｗ　　（ｋ　＋　１）　
＝Ｗ　　（ｋ）　＋ｕ　　（ｋ）　＋’Ａ’２　（ｋ）
Ｗ　　（ｋ）　＝Ｗ　ｆｋ）　＋ｎ　（ｋ）ここで に＝１．２．３．　、　、　。

Ｗ（ｋ）は時間ｋにおける実際の重量状態Ｗ　　（ｋ）
は時間１（における実際のマス・フロー状態Ｖ、ｌ　　
（ｋ）は時間ｋにおける重量測定値Ｔはサンプルの間の
周期 Ｌ１個　（ｋ）は実際の重量状態に対するモーター制御
効果ｕ２（ｋ）は実際のマス・フロー状態に対するモー
ター制御効果 ｎ　（ｋ）は測定ノイズ ｖｔｌ（ｋ）はプラント重量ノイズ混乱Ｗ２　（ｋ）は
プラント・マス・フロー・ノイズ混乱ｍｆｆ１状態Ｗと
マス・フロー状態Ｗは状態変数として知られており、マ
ス・フロー状態は重量状態の時間導関数である（Ｗち１
重量はマス・フローの整数である）。検出される唯一の
状態変数はノイズ破壊信号Ｗ　から間接的にのろ検出可
能なｍ重 量である。ノイズ・プロセスｎ、ｗ及びＷ２は不」■ 避であり、當時システム内に存、在することに注！すべ
きである。プラント・ノイズ・プロセスと測定ノイズ・
プロセスの無視で唯一の測定重量信号Ｗを使用してｕｌ
とｕ２を介して排出を制御することは価値の無い劣った
システムになろう。

第３図は本発明による離散時間ｆｆｌ！信号処理装置と
モーター制御装置のブロック図に接続された真実の舗散
時間材料排出システムのブロック図である。第１図及び
第２図における素子と類似した素子には同じ参照番号が
付けである０重量倍号処理装置は実際の重量状態Ｗ　（
ｋ＞のフィルター処理された概算値とマス・フロー状態
Ｗ　　（ｋ）のフィル「 ター処理された概算値を発展させるカルマン・フィルタ
ー・プロセスを使用する。モーター制御信号■Ｍとモー
ター制御ｕｔ　（ｋ）とｕ２（ｋ）を演算するため第３
図に模式的に且つ第５図。第１１図に詳細に示しである
如ぐマス・フロー状＝Ｗ（ｋ）の概葬値がモーター制ｍ
装置１８により使用される。モーター制御ｕ　　（ｋ）
　、　１１２　（ｋ）は各々実際の重量状態Ｗ　（ｋ）
と実際のマス・フロー状態Ｗ　　（ｋ）に対する数学的
影響であり、概算された重、量状態Ｗ　（ｋ）及び概算
されたマス・フロー状態Ｗ　　（ｋ）の予泗プロセス内
で使用される。

第３図の下方部分には信号処理装置１４．総和接合部１
７．モーター制御装置１８で第１図に図示のムのが示し
である。信号処理装置はカルマン・フィルターとすて構
成され、その構造は実際のシステムの数学的モデルと類
似している。総和接合部２７及び２８は実際のシステム
における総和接合８２１及び２４の機能を行なう、遅延
ブロック２９及び３′、は各々実際の遅延ブロック２２
及び２６の関数をモデルにしている。

総和接合部３２は測定された重量Ｗ　（ｋ）及び概算さ
れた重量状：３Ｗ（ｋ）の間の差を提供する。Ｚｆｊ定
残として知られているこの差Ｗ（ｋ）は利得Ｋｗ（ｋ）
が乗算され１次の重量状態概算値Ｗ（ｋ＋Ｄの演にあた
って総和接合部２７に適用される。Ｗ（ド）て可変であ
り、ノイズ・プロセスｒｌ　、　Ｗ　を及びＷ２を考ε
に入れる。カルマン利得ＫＲ及びＫＷ　ｒ（７）　演Ｓ
Ｌの詳細について第４図を参照して以下に示す。

ノイズ・プロセスｊｌ、Ｗ１及びＷ２の効果上カルマン
利得の演算に使用されるので、各種ノイズ源と状態変数
Ｗ、Ｗに対するその効果を確認する乙とだけでなく、そ
の大きさをモデルし且つその大きさをカルマン利得演算
内に含１せることが重要である。

各ノイズ・プロセスはゼロ平均としてモデル化され、一
方、以下のノイズ共ゝｍセスとされる。

Ｒ（ｋ）　＝　（σ２ｎ） ここで。

σ２ｎは測定ノイズ・プロセスの変数 ４Ｆ２ＷｌはｆｆＩｆに影響するプラント・ノイズ・プ
ロセスの変数 σ２　ｖｉ　２はマス・フローに影ビするプラント・ノ
イズ・プロセスの変数：及び σ２ｗｌ、　ｗ２はプラント・ノイズ・プロセスＷＷの
１′２ 共ｉ受（Ｃ≧宍し１りｉｍａガを乞ン 先に述べた如く、プラント・ノイズ・プロセスＷ１．Ｗ
２は各々重量ノイズ乱れとマス・フローノイズ乱れであ
る。実際的なシステムにおいては、イス・フロー・ノイ
ズ乱れＷ２は例えば、供給されているかたまった又は不
均一な材料に起因する規則的ノイズ・プロセスである０
重量ノイズ乱れＷ　１１ズ通過する車両、又は材料ホッ
パーとの物理的衝突から出る振動といった高度に予測不
能の発生源に起因する不規則なプロセスである。測定ノ
イズ・プロセスｎもランダム及び体系的測定器具並びに
排出システム現象誤差に起因した規則的ノイズ・プロセ
スである０例えば、フィード・スクリュー又は材料ミキ
サーからの振動は重量検出器の不正確性に加えて測定ノ
イズ・プロセスｎに肯献する。

分散σ２ｎは実際のシステムから実験的に又は経験的に
決定出来る。υ４えば、材・料排出システムはｆｆｌ量
の損失無しに作動出来１分散σ２ｎは一連の重量測定値
Ｗ　　（ｋ）から演算出来る０例えば、所定のマス・フ
ロー偏差（σＷ）が指定されれば、σ７□はσＷ、に比
例するよう設定出来る。別の好適実施：３ｔｊ［におイ
テハ２分散σ２ｎ１５２Ｗ２は第９図−第１４図を多照
して以下に詳細に説明する自己調整方法を使用して演算
される。

これと対比的に、予測不能なプラント・ノイズ・プロセ
スＷ１は分散Ａも有するものとしてモデル化され、ここ
で人は検出された測定器の大きさから決定される。この
プロセスと詳細とＡの演算について第４Ｂ図も参照しな
がら以下に説明する。

最後に、プラント・ノイズ共敗マトリックスＱ（ｋ）は
以下と様式で決定される。最初に、Ｑ（ｋ＞はＱｏに等
しく設定される。

ここで、 次に、Ａは測定残の大きさとその残の大きさの発生確率
から演算される。次に、・Ｑ　（ｋ）はＱｌと置換され
る。

第４Ａ図−第４Ｃ図を参照すると、信号処理装置？２１
４（第１図）で実行されるプロセス段階が示しである。

プロセス開始後、以下のパラメーターが段階４１におい
て初期化される。

Ｗｒｄ−所望のマス・フロー設定点 σｎ−渕定ノイズｎの所望の標準偏差 σｗｄ−マス・フローの所望の標準偏差Ｔ−ｉｎｆｆｉ
信号（Ｗｍ）サンプリング周期Ｇ−モーター制御装置の
利得一定数 Ｔ−スクリュー・モーターの時定数 Ｔ、−フィード・モーターに関連あφ通信遅延ＦＦ−フ
ィード・スクリュー・モーターの供給因子段階３２にお
いて１分散σ２Ｗ２はマス・フローσｃＬ の所望の標準偏差から演算される。これは所望のマス・
フロー誤差分散（σｗｒ−σ２ｗｄ）とパラメ−ターＴ
′、σ２ｎ及びσ２Ｗ２の′間の既知安定状悠関係を基
にした相互作用演算である。相互作用演算はここに提出
した自己！ｌＩｕ無しにソース・コード・リスティング
の行４９９９−５２２０にわたるルーチンに示しである
。別の好適実施態様し；おいては、自己忠整は第９図−
第１４図を参照して以下に詳細に説明する自己ｔＪ！４
整方法を使用して両方ψ・ＮＳ’ｃノイズ分散？Ｉｎ、
σ２Ｗ２を演算・する目゛的で採用される０段階４３に
おいては、以下の変数が全て最初はＯに設定される。

Ｗ　−重量制御信号 ｐ ｕｌ、ｕ２−各々重量とマス・フローに影響するモータ
ー制御 又１段階４３においては、フィード・スクリュー・モー
ター信号ＩＭはモーターカイ最初所望速度で移動してい
るよう所望のレベルにて初期設定される。代替的には、
信号ＩＭはモーターが最初静止状態にあるようＯに初期
設定出来る。

段階４４において、カウンターには０にセットされ、＄
１！御は第１ｆｆｌサンプルｗ（１）が取られる段階３
５へ移される。次に、制御な決定ブロック４５に移され
、そこでフィルターが既に初期化されていることを示す
に＋１が・２より大きれば制御は第４Ｂ図のプロセス段
階に移される。他の場合、制御は決定ブロック３７に移
され、そこでに＋１が２と等しくない場合、制御はブロ
ック４８にｔｓさり、　カウンターｋが増加される０次
に、他の重量サンプルがブロック４５内で取られる。ｋ
＋１が２と等しいと決定ブロック４７が決定すれば、　
￥ＩＩ＠はブロック４９に移され、そこでフィルター初
期設定が開始される。

ブロック４９においては、初期重量状態概箕値Ｗは時間
ｂ−２において測定重量に設定される。

その上、初期マス・フロー状態概算値Ｗはサンプリング
周期Ｔにより分割される最初の２つの測定値の間の差に
設定される。従って１重量状態とマス・フロー状態は最
後の重量信号とその簡単な時間導関数を使って見出され
る。又、ブロック４９において９時間に＝３における重
量状態の予測概算値は８時間に−２における概算マス・
フロー状態のＴ倍を加えた時間に−２における概！重量
状懸に設定され１時間に＝３におけるマス・フロー状態
の予測概算値は時間に＝２・における環算マス・フロー
状態に設定される。

重量フロー状態とマス・フロー状態の概Ｓ￥値と予測値
がブロック４９内で初期化された後、制御はブロック５
１に移され、そこで誤差弁数マトリックスＰの４つのエ
ントリーが初期化される。

誤差共敗マトリックスＰは以下の形態になる。

２−、／ ここで、σいは重量誤差の分散 σ２〜はマス・フロー誤差の分散 Ｗ「 ｋにおける誤差共分散マトリックスＰニブロック５を内
で誤昆共分散マトリックスＰが初期化された後、制御は
ブロック４８に移されそこでカウンターには増加され、
・他の重量サンプルがブロック３５内でとられる。フィ
ルターが一旦初期化されると、に＋１は２より大きくな
り、決定ブロック３Ｇは制御を第４Ｂ図のブロック５６
に移す。

自己調整が採用される場合、第１０図のフロー・チャー
トに示され且つ以後詳・細に説明されるプロセス段階が
ｆｆｌｄＡ図に示されたものの代わりに採用される。

ブロック５６において、プラント・ノイズ共分散マトリ
ックスＱ　（ｋ）はＱｏに設定され、＄制御はブロック
５７に移され、そこで誤差共分散マトリックスＰはマト
リックス式を使って更新される。

Ｐ　（ｋ＋１／ｋ）　＝ＦＰ　（ｋ／ｋ）　Ｆ’　＋Ｑ
　（ｋ）ここで、　　Ｐ（ｋ＋ｌ／ｋ）は時間に迄の測
定を与える時間に＋ｌにおける誤差共分散の予ｉ１個；
Ｐ　（ｋ／ｋ）は時間に迄と測定を与える時間Ｆ”はＦ
の置換 Ｑ　（ｋ）は時間ｋにおけるプラント・ノイズ共分散。

Ｐマトリックス（σ２辺、σ”　Ｗ　ｒ）の診断素子は
概算プワセスーの性能測定であることに注意すべきであ
る。理論的には不可能であるが２重量誤差の分散σ糖と
マス・フロー誤差の共分散σ２餌が両方共Ｏであれば、
概算値は完壁であり、即ち、実際の状態と同じである。

実際的な事項として゛、これらの誤差分散の最小化のみ
が実現可能である。

次に、制御はブロック５８に移され、そこで測定基が以
下の式を使って演算される。

ここで、　Ｗ　　（ｋ＋１．／ｋ）は時間に迄の測定を
与える時間に＋１での測定基； Ｗ　　（ｋ＋１）　１ｉ１個ｔ間ｋ　＋　１　ニオＩｔ
　ルｍＲ’ｌＡ定Ｗ　（ｋ、＋ｌ／ｋ）は時間に迄の測
定を与える時間に＋１における概算重量状態。

次に制御はブロック５９に移され、そこで測定基の分散
がマトリックス式を使って演算される。

（Ｔ７２Ｗｍ　　＝　　ＨＰ　Ｃｋ＋１／ｋ）　Ｈ’　
＋Ｒ（ｋ＋１）ここで。

Ｈ＝（１０） Ｈ′　はＨの置換 Ｐ　（ｋ＋１／ｋ）はブロック５７内で演算される。

Ｒ（ｋ＋１）は時間に＋１における測定ノイズ分散（実
際はσ２ｎ） 制御は次に決定ブロック６０に行き、そこでフラグｊは
現サイクル中に分１１ｔＡが第４Ｂ図に示されたループ
を横断することにより既に演算されたか否を決定するよ
う試験される０分散Ａがこのサイクル時に未だ演算され
ていなかったとすれば。

制御はブロック６１に移され、そこで変数Ｘが定ｆｉｑ
で分割された測定基Ｗ　　（ｋ＋１／ｋ）及び測定基ｎ の標準偏差、ブロック５９内で演算した分散の平方根）
に設定される。然し乍ら、定数ｑは好適には３≦ｑ≦５
の範囲内にあるが、この′範囲外の値も本発明の！１囲
から逸脱せずに受容可能である。

適応、される分布関数ｒ　（ｘ）もブロック６１内で式
により演算される。

ｆ　（ｘ）　　＝　　ｌｘｌ　／（１＋ｌｘｌ　）ここ
で、　　　　２≦ａ≦４ この範囲外の値は本発明の範囲から逸脱せずに受容可能
であ、る、ｑとａの正確な値は使用される特定の重量フ
ィーダーに依存し、実験的には通常の作動中に誤差共分
散マトリックスＰの各種素子を最低１−、　Ｌ且つ（再
充填の如き、）非周期的ホッパー乱れの有害な作用を最
低にする目的から決定される。

ｆ　（ｘ）は現在の測定基の原因が従前の誤差共分散マ
トリックスＰ（ｋ＋ｌ／ｋ）（ブロック５７内で演算）
　により示されたちの以外の源であり、ｉｆＪ定ノイズ
ｎ（ｋ）とマス・フロー・ノイズＷ２（ｋ）に起因する
確率を表わしている。

ＴＪＩ１個ｌは次にブロック６２に行き、そこで分散Ａ
が１２で分割された測定基の平方を乗算した適応分布関
数ｒ、　（ｘ）の債として演算される。これはＡに対す
る均一な分布になる。

次に、；制御はブロック６３に移り、そこでマトリック
スＱ　（ｋ）がＱｌと等しく設定され、フラグｊが！４
御をブロック５７に戻す前記ブロック６４内で１と等し
く設定される。

次に、　　Ｑ、（ｋ）に対する新しい値を使用し、誤　
差共分散マトリックスがブロック５７内で再演算され、
・測定残がブロック５８内で再演算され、測定残分散が
ブロック５９内で再演算される６次に。

フラグｊは現在ｌであるので１．制御はブロック６０か
らブロック６５へ移り、そこでカウンターｊが０にリセ
ットされる。制御は次に第４Ｃ図のブロック６６に移さ
れる。

第４Ｃ図を参照すると、フィルター利得にはマトリック
ス式を使ってブロック６６内で演算される。

Ｋ　（ｋ＋１）−Ｐ　（ｋ＋１／ｋ）Ｈ’　　（ＨＰ　
（ｋ＋１／ｋ）Ｈ’　　十Ｒ（ｋ＋１）〕−１ ここで。

Ｋ　　（ｋ＋１）は時間に＋ｌにおけるｒＩＬ量カルマ
ン利得Ｋ　　　（ｋ＋１）は時間に＋１におけるマス・
フロー・カルマンｒ 利得 他の全ての変数は先に定義付けし又は演算しである。

時間に＋１迄での測定を与える時間に＋ｌでの予１１１
！１重量状態Ｗと予測マス・フロー状態Ｗが次に以下の
式を使ってブロック６７内で演算される。

Ｗ　（ｋ＋ｌ　　ｋ＋１）＝Ｗ　（ｋ＋１／／ｋ）＋Ｋ
　　（ｋ＋１）Ｗ　　（ｋ＋ＩＷ　　　　　　　　　　
　　ｍ ／ｋ） Ｗ　　（ｋ＋１　　ｋ＋１）−Ｗ　　（ｋ＋ｌ／ｋ）＋
Ｋ　　　（ｋ＋１）Ｗｍ（ｋｒ ＋ｌ／ｋ） こζで、全ての変数は従前に定義付けされ演算されてい
る。

次に、制御はブロック６８に移され、そこで誤差分散、
マトリックスＰが便所される。ブロック６８内の式に表
われるマトリックスＩは確認マトリックスである。他の
全ての変数が従前に定義付けされ演算されている。

次に制御はブロック６９に移され、そこで概算い予測値
が２．以下０式を使って時間に＋ｌ迄に測定も与える時
間に＋２に対し清算される。

Ｗ　（ｋ＋２／に＋１）＝Ｗ　（ｋ＋１／に＋１＞÷Ｔ
Ｗ　−（ｋ＋１／に＋１）＋　ｕ　ｔ　（ｋ　”　１　
） Ｗ　　（ｋ＋２／ｋ　＋　１）　”Ｗ　　（ｋ　＋　ｌ
／ｋ　＋　１）　＋　ｕ　２　（ｋ＋１）ここで。

ｕｒ　（ｋ　＋１）は時ｒｕＩｋ＋２におけるｍ螢状憇
に影古するよう予測される時間に＋１において通用され
るモーター′ｔＡＯＩ装置の値 ｕ　２　（ｋ　＋　１　）は時間に＋２におけるマス・
フロー状態に影習するよう予測される時間に＋ｌにおい
て通用された。モーターボ１１御装置の値。

他の全ての変数は従前に定義付けされ演算されている。

次に、制御はブロック７１に移され、そこでモーター制
御が更新される。ブロック７１内で行なわれる処理段階
の詳細については第５図に示しである。

ブロック７１を励起すると、　ｉｌｉ［ｌはブロック４
８゛（第４Ａ図）に戻され、そこでカウンターには増加
され、全体のループが再トレースされる。ループを横断
するのに必要な時間・は僅かにサイクルからサイクル毎
に変化するので、サンプリング周期Ｔは周期毎に僅かに
変化することに注念ずべきである。好適実施！３様にお
いて、Ｔは０．７５≦Ｔ≦２．０の範囲内にあるが、こ
のｌｉｉ囲外の周期も受容可能な結果を発生する。各Ｔ
サイクルの再演算は第６Ｆ図に図示しである。

第５図を参照すると、ブロック２２においてはマス・フ
ロー信号Ｗ　な所望のマス・フロー設定ｅ 点Ｗｒｄと第４Ｃ図のブロック６９内で従嬢に演算され
たマス・フロー状態概算値Ｗの間の差として演算される
。次に、制御はブロック２３に移されそこで重量割合制
御信号Ｗ　は利得Ｇとマス、フ「Ｃ ロー誤差■　の積として演算される。次に、そ−ｅ ター信号■７はフィード因子ＦＦにより分割された重量
割合制御信号Ｗ　により調整される。フィード因子ＦＦ
はモーター信号■３とモーター速度の間の非線形関係を
補償する目的でモーター速度信号にマス・フロー状態変
数を変えるため使用される。

次に、制御はブロック７４に移され、そこでモーター制
ｆｌｕｕが演算される。これらの演算は１°　２ 材料排出システムの制御部分のモデルを表わす。

これは第３図に示された及び第４Ａ図−第４Ｃ図のプロ
セス段階に示された８！算若しくはフィルター処理のモ
デルとは異なるべきである。

フロヅク７６において、過去の重量制御信号ＷＦ は演算されたばかりの重量制御信号Ｗ　と等しくＣ 設定される。

段階７７において、演算されたモーター信号■−は材料
排出の割合を制御するためモーター制御装置に出力され
る。

本発明のカルマン・フィルター・プロセスは情報と記（
をは極めて僅かに必要とし成る演算時間インターバルか
ら次の時間インターバルへ移される再帰的プロセスであ
ることを強調すべきである。

従って２本発明はマイクロ・プロセッサー・プログラム
・メモリーを再プログラミングし、予め存在するランダ
ム・アクセス・メモリーを使用することにより現存の材
料排出システム内で使用するよう容易に適応可能である
。

自己調整方法が採用しであるモーター制御演算の代替的
な好適実施態様が以後詳細に説明される第１１図のフロ
ー・チャートが示しである。

ｍＧＡ図−第６Ｆ図は閉ループ・コンピュータ８Ｉ御下
での実際の重量供給システムの作動をグラフ的に図示し
ている。

システムは以下の初期パラメーター、即ち、Ｔ＝１．３
．　Ｗ、＝５００．ＦＦ　＝０３．　ｑ−３，ａ＝２に
てサイクル０から開始された。システムが開始され、メ
モリーの供給中に大略１００と演算サイクルが行なわれ
た。自然のプラントと測定ノイズの両方が存在した。そ
の」二、システム°ポツパーは以下の相当の外的乱れに
さらされた。

２５　　　　　１７ｍｍのスパナ・オン３５　　　　　
１７ｍｍスパナ・オフ ５５　　　　　　　３Ｋｇ重量オン ６５　　　　　　　３Ｋｇ重量オン ９０　　　　　材料再充填 第６八図−第６Ｃ図のグラフの縦座標は１００万■３が
大略１５０Ｋｇ（使用する重量検出器の最大測定可能重
量）に等しい１００万あたりの部を示す。換言すれば、
１００万部あたり６０万部の読取り値は１５０Ｋｇの６
０％又は９０Ｋｇと等しい。

第６Ｄ図において、モーター信号ＩＭのユニットは例え
ば周波数環、モーター駆動信号に直接変換可能て−ある
。第６Ｅ図におけるマス・フロー概算値のユニットは単
位時間あたり１００万あたりの部数により、直接Ｋｇ／
秒に変換可能である。

ｆｆ１６Ｆ図は成るサイクルから次のサイクルへのサン
プル時間の可変性を図示する。

第７図は第６Ｄ図と第６Ｅ図のグラフの表弐呈示である
。

第８図は外部乱れのない状態に存在する自然のプラント
と測定ノイズ方法のみによる作動を示している第６Ａ図
−第６Ｆ図のグラフを発生するよう作動されるものと同
じシステムのグラフ的表示５に対するコンピューター・
プログラムの注釈付きソース・コード・リスティングで
ある。このプログラムには第４Ａ図−第４Ｃ図及び第５
図のフロー・チャートに示された段階が導入しである。

各種作動パラメーターの演算を容易にする目的から、Ｃ
れら各種作動パラメーターを演算出来るデータを発生す
るようフィーディング・プロセスをｌＩＩｇｌする自己
ｍｕが使用される。第９図は第１図と類似しており、確
率的制御とノイズ・パラメーターが演算されるデータを
発生する目的で使用される一般的な自己調整プロセスの
概念的ブロック図を示す、第１図のブロックと類似して
いる機能ブロックには同様の番号表示が付けてあり、そ
のため再度説明はしない。

本発明の一般的自己調整プロセス１；おいては。

ｍｉｔ供給機が最初に開始される際、又は作動条件にお
ける劇的変化が呈示される際、（例えば、供給されてい
る材料の型式）　供給機はスイッチ８１で模式的に示さ
れた較正又は調整モードに設定される。較正モードにお
いては、システム較正処理装置、ｖｉ御発生５８２は一
連の制御信号ｕ　（ｋ）を重量供給器に適用し、！ｒＩ
量供給器は制御シーケンスｕ　（ｋ）に反応する。Ｘｉ
量検出５１３は対応する測定シーケンスｚ（ｋ）を発生
する０次に０人力／出力信号（ｕ　（ｋ）、　！　（ｋ
））は例えば、ノイズと制御パラメーターを概算すべく
システム較正処理装置と制御発生器８２により使用され
る０次に８概算パラメーターはカルマン・フィルターに
送られ、較正モードで出され、閉ループ制御が開始する
。

較正モードは、システムの開始時に行なわれるか又はシ
ステム・オペレーターにより再較正が望まれる場合はい
つでも行なわれる。第１０図は第４Ａ図と類似しており
、自己調整方法を含む、第１０図における第４Ａ図のも
のと類似している機能ブロックには同じ番号表示がしで
ある。

第１０図を参照すると、システムの開始後、以下のパラ
メーターが段階８３において初期化される。

Ｗ　、　、３−　所’Ｊのマス・フロー設定点σｎ：　
測定ノイズｎの標準偏差 σＷ２−マス・フロー・ノイズのａ！ｌ！！５ＶＴ−ｆ
ｆ１ｆｆｉ信号（Ｗｍ）サンプリング周期Ｇ　−モータ
ー制御装置の利得定数 ＦＦ−フィードＩスクリュー・モーターのフィード因子
Ａ−＄１１０１パラメーター（第１２図を参照して以下
に詳細に説明）を較正するのに使用する矩形波の大きさ
測定ノイズσｎとマス・フロー・ノイズσＷ２に対する
標準偏差は前の機械作動（例えば、前の工場シフト等中
に較正されたパラメーター）から繰り越されるか又は第
１５図を参照して先に説明さ屯た如く入力され及び／又
は演算される。

次に一制御はブロック８４にいたり、そこでオペレータ
ーの制御の下に制御装置を較正すべきか否かが決定され
る。較正しない場合９例えば９重量供給機と初期の作動
期間中に各種パラメーターが較正された場合は、ａｍな
直接ブロック４３に移され、制御は第４Ａ図−第４Ｃ陣
を参照して前述した如く続く０例えば、較正が望ましい
場合は供給されている材料が変えられると　ａｍはブロ
ック８６．８７に移り、そこで制御パラメーターＧＶｓ
ｓｌ　Ｗｃ、及びノイズ−パラメーターσｎ＋　Ｉ　（
ｆ　Ｗ２’は各々第１２図と第１４図に表わされた。以
後詳細に説明する方法も使って較正される。

ブロック８６．８７内でのパラメーター較正の後で、制
御はブロスク４３に行き、第４Ａ図−第４Ｃ図を参照し
て前述した如く続く。

この代替的好適実施態様においては、モーター制御装置
が第４Ｃ図のブロック７１内で演算される際、第１１図
に示された適応するモーター制御演算が行なわれる。

第１１図を参照すると、ブロック８８内において１．予
測された設定点誤差Ｗ　　（ｋ＋Ｉ／ｋ）が以下のｅ 式を使って演算される。

Ｗ　　（ｋ＋１／ｋ）＝Ｗｒｄ−（Ｗｒ（ｋ／ｋ＞＋Ｇ
Ｖｓ、Ｗｒｃ（ｅ ｋ−１）） ここで、　Ｗ　　　（ｋ＋１／ｋ）Ｌ↓時間に迄の測定
が与えられる時間ｅ ｋ＋ｌに対する予測された設定点誤差 Ｗｒｄは所望の設定点 Ｗｒ　（ｋ／ｋ）は時間に迄に測定が与えられる時間に
での概算マス・フロー状態 ＧＶ　　は小さい信号利得 　Ｓ Ｗ　　（ｋ−１）は先のサイクルを演算した！重量割合
制御ＣＣ 信号 小さい信号利得ＧＶ　　は第１２図を参照して以ｓ 下に説明した制〕較正中に較正される。

次に、・制御は決定ブロック８９に行き、そこでブロッ
ク８日内で演算される予測される設定点誤差Ｗ　　（ｋ
＋Ｌ／ｋ）が所望の設定点Ｗｒｄと比較される。

ｅ 予測された設定点誤差Ｗ　　（ｋ＋１／に、）が所望の
設定点Ｗｒｄの７５％を越える場合は、制御り等制御利
得Ｇが０．９と等しく設定されるブロック９０に移され
る。・予測される設定点誤差Ｗ　　（ｋ＋１／ｋ）が所
望のｅ 設定点Ｗｒｄの７５％以下であれば、制御は制御利得Ｇ
がＧ　（第１０図のブロック８３内で設定）等しく設定
されるブロック９１に移される。Ｇは０゜９以下であり
、好適には０．１である。勿論、Ｇの他の値も本発明の
範囲から逸脱せずに使用可能であろう。

従って、所望の設定点Ｗｒｄに対する予測された設定点
誤差Ｗ　　（ｋ＋１／ｋ）と相対的大きさの関数と「ｅ し″″Ｃ，Ｃ，変化御利得Ｇが一体！４御の形態に採用
される。開示された実施＋３様での利得Ｇに対して値は
２つのみが使用しであるが、これは例示的なものであっ
て制限しないことが理解される。Ｇは多くの異なる値を
とることが出来、実際、設定点誤差の連続関数にも出来
る。

次に、制御はブロック９２に行き、そこで１重量割合信
号制御信号Ｗ　　（ｋ）がｖＩ御利得Ｇ及び予測「Ｃ された設定点誤差Ｗ　　（ｋ＋１）から演算される。モ
「ｅ −ター制御電流値■７もブロック９２内で演算される。

次に、ブロック９３において、制御籾果ｕｌ（ｋ＋１）
及びｕ　２　（ｋ　＋　Ｉ　）は（ａで説明する第１２
図の制御パラメーター較正方法により較正される）重量
補償因子Ｗ。１と小さい信号利得ＧＶｓｓを使用して従
前のサイクルが演算された重量割合制御信号Ｗｒｃ　（
ｋ−１）から演算される。大略合計で２つのサンプリン
グ周期（２・Ｔ）である重量供給システム内で時間の遅
れを補償する目的で前のサイクルから９重量割合ｔ／Ｉ
御信号Ｗ　　（ｋ−１）が使用される。換Ｃ 言すれば２サンプリング時間ｋにて適用される制御は大
略サンプリング時間に＋２になる迄検出可能ｆｆｉ量に
影響しない。

次に、−御ははブロック９４に行き、そこでモーター制
御電流ＩＭがモーターに出力される０次に、制御はサイ
クル的処理を続行するよう第４Ｃ図のブロック７１に戻
る。

ここで、ブロック８６内で行なわれるパラメーター較正
の制御に移ると９重量供給システムの段階的応答は確率
的制御装置の制御モデルを較正する目的で使用出来るこ
とが観察された。特に２連と段階的機能（即ち、サンプ
リング・インターバルＴに対して相対的に長い周期を有
する矩形波）がパラメーター較正制御発生器８２（第９
図）重量補償因子Ｗｃ、が演算され、重量供給システム
の制御に使用するカルマン・フィルターに対し出力され
る。

特に、第１２図のフロー・チャートを参照すると、ブロ
ック９６において、所望の設定点だけＯからオフセット
している矩形波信号が制御信号Ｕ（ｋ）として°発生さ
れ２重量供給機に通用される。

矩形波はＴをサンプリング周期とした場合２Ａのピーク
値対ピーク値の信号振幅と２０７の信号周期を備えてい
る。

適用される矩形波は時間１０Ｔにわたり続く大きさの小
さい、値部分ｖ１゜、に続く時間１０Ｔにわたり続く大
きさの値の高いＶ　を備えている。Ｖ、、とＶ　の間の
差は２人であり、５は所望の作動点の近くでシステム作
動の決定も回連にすべく選択される。　（即ち、矩形波
のオフセット）。好適にはＡは所望の設定点の約２５％
である。従って。

例えば、集望の設定点が２００であれば、Ａは５０とな
り、矩形波ｕ　（ｋ）は２５０の高い値の部分と１５０
の低い値の部分ををすることになろう。

矩形波はＮを好適には５以上にした場合Ｎサイクル繰り
返される。

矩形波の通用中、制御はブロック９７内に存在し、ここ
で平均　な高いマス・フロー概算値ｖｈＩＩｌｈは一連
のマス・フロー概算値から演算され、矩形波直前に決定
された各８！算値ｕ　（ｋ）は高から低へ即ち矩形波ｕ
　（ｋ）の高い部分の１０７持続時間の終了への遷位を
なす。又、ブロック９７内では、平均的な低いマス・フ
ロー概算値ｖ低いは一連のマス・フロー概算値から決定
され、矩形波直前に決定された各概算値ｕ　（ｋ）は低
から高へ即ち矩形波ｕ（ｋ）の低い部分のＬＯＴ持続侍
間の終了に遷位させる。

とフィルターの補償無しの予測重量の間の差によＷｃｆ
は次に式 ％式％） を使って演算される。

計値である。

Ｎ及びＡは適用される矩形波のサイクルと振幅数である
。

乗算される。

次に、制御はブロック９９へ行き、ここで次式を使って
小さい信号利得ＧＶ　　　が演算される。

　　Ｓ 大きさ２人で分割された高いマス・フロー概算値と低い
マス・フロー概算値の間の差を示す。

次に、ブロック１０１において２重量補償因子従って、
ブロック１０２においては小さい信号利得ＧＶ、、及び
重量補償因子Ｗ。ｒはカルマン・フィルターに送られる
。（特に、第１１図のプロ、ツク８８及び９３へ） ここでノイズ・パラメーターｆ　２ｎとσ２　Ｗ２のｍ
Ｗに移ると、実際のプラントと測定ノイズ分散と概算値
を演算する目的から予測される測定残分散に対するプラ
ントと測定ノイズ分散の間に存在する既知の線状関係が
利用される。特に２重量供給システムは重量供給機を一
定速度（即ち、ベクトルｕ　（ｋ）の各値が一定）に作
動するようパラメーター較正と制御発生器８２により制
御され対応する一連の測定値ｚ　　（ｋ）がとられ８２
個Ｑ一定利得フィルターＡ及びＢに供給され、各々異な
る組と固定既知利得が備えである。各フィルターからの
対応する測定残分散が演算され、これらの演算から測定
ノイズ分散♂　とプラント・ノイズ分散σ２Ｗ２に対す
る概算値が演算される。

第′１３図を参照すると１本発明のノイズ・パラメータ
一方法の概念的概略図が開示しである。フイノンタ−Ａ
及びＢはフィルターＡ及びＢの利得が固定されて既知で
ある点を除いてカルマン・フィルターの如く較正されて
いる。各フィルターＡ及びＢは利得が各々演算されない
点を除き第４Ａ図ないし第４Ｃ図及び第１１図を参照し
て前述した主制御ループとカルマン・フィルターと間じ
様式にて制御モデリングと同様概算と予測を行なう。

又、フィルターＡ及びＢは一定利得を有しているので、
ノイズ・パラメーター−及びσ２Ｗ２はフィルターＡ及
びＢでは使用されない、然し乍ら、フィルターＡ及びＢ
は好適には第１２図を参照して先に決定された調整され
たｆｆ１ＧＶ　　及びＷ。、を小１用Ｓ する。

測定シーケンスｚ（ｋ）は各フィルターＡ及びＢに適用
され、これは逆に個々の測定シーケンス鳳及び籟躬牲す
る。又、フィルターＡ及びＢからｂｌ。

Ａ、　ｂ、、ｂ、　Ｂ及びす、Ｂが得られ、これらはフ
ィルターＡ及びＢの個々の利得の関数である。特に。

ｂ　　　ｗ（４に１．Ａ＋２ＴＫ２．Ａ）／ＤＡｎ、　
Ａ ｂ、　Ａ＝Ｔ　（２−に、　Ａ）　７に２．　ＡＤＡｂ
ｎ、Ｂ＝（４に１．Ｂ＋２ＴＫ２．Ｂ）／ＤＢｂ、　Ｂ
＝Ｔ　（２−に、βＢ）／に２．ＡＤＡここで’　　Ｋ
１．Ａ’　Ｋ２．　ＡはフィルターＡの固定既知利得で
ある。

ＫＫ　　はフィルターＢの固定既知 １、　　Ｂラ　　２．　　Ｂ 利得である。

ＤＡｌ（１、Ａ（４−２に、　Ａ−ＴＫ　ｚ、　Ａ）Ｄ
Ｂ＝Ｋｌ、Ｂ（４−２Ｋｌ、Ｂ−ＴＫ２．Ｂ）下はサン
プリング周期である。

好適実施態様にあ・いては、　Ｋ　　　＝０．８−　　
Ｋ　２．　Ａ＝１、Ａ Ｏ，４，Ｋ、、　Ｂ＝０．４及びＫ　２．　Ｂ＝０．２
であるが１本発明の範囲から逸脱せずに他の値も使用可
能である。

マス２　及びｚＢから分散分析器１０３及び１０４によ
り発生される。次に、ｉｆ！ｌ定残分敗残分散の同時式
を解くため式解答５１０６に通用される。

σｚ、　Ｂ＝ｂｎ、　Ｂσｎ＋ｂ　　σ２ＷＷ、６２ これは２つの裏知の数０’ｎ及びσ２ｗ２用である。

第１４図に示されたフロー・チャートを参照すると２本
発明のノイズ較正アルゴリズムが示しである。アルゴリ
ズムを開始するにはｉｔ供給システムはブロック１０７
内で始まる一定速度で動作する。決定ブロック１０８は
２個の連続する乱れの無い測定がなされたかを決定する
。なされた場合は（第４Ａ図及びその支持文書に示され
たフィルター開始と同様の）フィルター開始が段階１０
９において両方のフィルターＡ及びＢに対して行なわれ
る。次に、フィルターＡ及びＢの出力を設定出来るよう
にするためループ状決定ブロック１１１の使用により２
５の測定サイクルが経過可能である１次に、１００の測
定サイクルが行なわれ測定類の合計値Σ穂。及びΣ芝８
及び測定類の平方和Σ！２　及びΣ！２Ｂはブロック１
１２，１１３及び決定ブロック１１４内の各フィルター
Ａ及びＢに対し演算される。制御は次にブロック１１６
に移り、そこで、各フィルターＡ及びＢに対する測定器
分散σ７及びσ２Ｍ、Ｂが演算され１次にフロック１１
７において測定ノイズ分散σ２ｎ及びププログラムでの
分散σ　ｗ２が測定残分散σ２フＡ及びσ２２．Ｂから
演算される。ブロック１１８において、プラント・ノイ
ズ分散σ２ｎ、ｎ定ノイズ分散σ２ｗ２゛が確率制御装
置のカルマン・フィルターに送られる。

９５％の確率で個々の実際値の１０％以内の確実なレベ
ルを達成するため測定ノイズ分散とプラント・ノイズ分
散を演算する１００のサンプルが使用される。

従って、制御バラネーター較正方法は大略１２０の測定
サイクルを必要とし、ノイズ・パラメーター較正方法は
好適実施態様においては４分ないし６分の全較正時間に
対し大略１２５の測定サイクルを要する。

本発明はマス・モードにおいてノイズ較正をもたらす。

これを行なうため小さい信号利得ＧＶｓｓ及び重量′４
償因子Ｗ。、パラメーターを較正してフィルターＡ及び
Ｂに含まなければならない。従って、制御ｕ　（ｋ）は
先に説明した設定点制御様式の場合と同様、変化可能で
ある。σ２．σ２ｗ２に対するノイズ較正は前述した如
く続く。前述したノイズ較正に対する数字に対する変更
は以下の通りである。第９図のスイッチ８１は？作動Ｊ
位置にすることが出来、第１４図のブロック１０７はバ
イパスされる。毎回したソース・コードは命令番号２１
９００ないし２２０２０及び命令文２３７５０に注記さ
れた如くこの特徴を有している。このプロセスは本発明
の柔軟性を高めると共に制御はマス・イード中にノイズ
構成又は再較正を可能施態様とコンピューター１５に対
するソース・コ４０図、第１０図ないしｆｉＳ１２図及
び第１４図のフロー・チャートに示された段階を含んで
いる。

本発明の特定の例示的実に：３様を参照して本発明につ
いて説明して来たが、当技術の熟知者には本発明の技術
思想の範囲から逸脱せずに本発明の多くの変更と改変が
可能である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明を具体化している重量損失供給システム
。 第２図は分離時間損失重量システムのモデルの模式図。 第３図は分離時間損失重量システムのモデル。 マス・フローの概算をするカルマン・フィルター及び本
発明によるモーター制御信号処理装置の模式図。 第４図は本発明の重量信号処理装置により行なわれる演
算段階のフロー・チャート。 第５図は本発明のモーター制御装置により行なわれる演
算段階のフロー・チャート。 第６Ａ図ないし第６Ｆは本発明による重量供給システム
の作動のグラフ。 第７図は第６Ｄ図及び第６Ｅ図のグラフを表わした表。 第８図は本発明による重量供給システムの作動の他のグ
ラフ。 第９図は自己ｒＩａ整の本発明を具体化している重量損
失供給システム。 第１０図は自己調整を採用している本発明の重量信号処
理装置により行なわれる演算段階のフロー・チャート。 第１１図は自己調整を採用している本発明のモーター制
御装置により行なわれる演算段階のフロー・チャート。 第１２図は制御パラメーターを較正するため本発明によ
り行なわれる演算段階のフロー・チャート。 第１３図は本発明のノイズ・パラメーター較正のモデル
の模式図。 第１４図はノイズ・パラメーターを較正する本発明によ
り行なわれた演算段階０フロー・チャート。 １０：ホッパ−１１：フィード・スクリュー１２：フィ
ード・スクリュー・モーター　１３ニスケール　Ｉ４：
重量処理装置　１５：コンピューター　１６：操作盤　
１７：総和接合部　１８：モーター制御装置　１９：モ
ーターＬ！！動装置２１：総和接合部　２２：遅延ブロ
ック゛２４：総和接°合部　２６：遅延ブロック　２７
．２８：総和接合部　１０３，１０４：分散分析、器　
１０６：式解答器

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １）材料の重量供給方法であつて、 或る量の材料を貯蔵する段階； 前記材料をを制御量に従つて排出する段階；前記貯蔵さ
   れた材料若しくは排出中の前記材料の重量を検出する段
   階； 排出中の材料の量を前記制御量に関係付ける制御モデル
   を自動的に較正する段階； 前記検出された重量を実際の重量状態とは異なるものに
   する少なくとも１個のノイズ・プロセスのノイズ・モデ
   ルを自動的に較正する段階；前記重み付け材料の前記実
   際の重量状態の概算値と排出中の材料の実際のマス・フ
   ロー状態の概算値を前記ノイズ・モデルと前記制御モデ
   ルを使つて前記検出重量から得る段階； 前記実際のマス・フロー状態の前記概算値と所望のマス
   ・フロー状態の差を決定する段階及び 前記実際のマス・フロー状態を前記所望のマス・フロー
   状態に維持すべく前記差を使つて材料の前記排出を制御
   する段階から成る材料の重量供給方法。 ２）更に前記入手段階に従つて実際のマス・フロー状態
   の新しい概算値を繰返し得る段階を含む請求項１）記載
   の方法。 ３）前記ノイズ・モデルが確率的であり、少なくとも１
   個のプラント・ノイズ・プロセスのモデルと少なくとも
   １個の測定ノイズ・プロセスのモデルを含む請求項２）
   記載の方法。 ４）前記ノイズ・モデルを自動的に較正する前記段階が
   、 前記材料を材料マス・フロー割合にて排出する段階； 前記貯蔵された材料若しくは前記材料マス・フロー割合
   にて排出中の前記材料の重量を検出する段階； 貯蔵された材記材料若しくは排出中の前記材料の実際の
   重量状態の第１重量概算値と第２重量概算値を発生すべ
   く一定利得の個々の第１及び第２組を有する第１フィル
   ターと第２フィルターで前記検出済み重量をフィルター
   処理する段階；前記検出された重量と前記第１及び第２
   重量概算値の間の個々の第１及び第２差を決定する段階
   ； 前記第１及び第２差の分散を演算する段階；前記第１及
   び第２分散から前記少なくとも１つの測定ノイズ・プロ
   セスの分散を演算する段階；前記第１及び第２分散から
   前記プラント・ノイズ・プロセスの分散を演算する段階
   から成る請求項３）記載の方法。 ５）前記制御モデルを自動的に較正する前記段階が、 材料の前記排出を交互の第１及び第２の所望の排出割合
   にて制御する段階； 貯蔵された材料若しくは前記第１及び第２所望と排出割
   合にて排出されている材料の重量を検出する段階； 前記重み付けされた材料の実際の重量の個々の第１概算
   値と第２概算値並ぢに前記第１及び第２所望排出割合に
   て排出中の材料の実際のマス・フロー割合の第１及び第
   ２概算値を前記検出済み重量から得る段階； 前記第１割合と第２割合の前記個々の第１概算値と第２
   概算値から前記制御モデルの小さい信号利得を演算する
   段階； 前記検出済み重量と前記実際の重量の前記第１概算値、
   第２概算値の間の差を決定する段階；前記差の平均値を
   演算する段階；及び 前記制御モデルの重量補償因子を前記差の前記平均値か
   ら演算する段階から成る請求項２）記載の方法。 ６）材料の重量供給方法であつて、 容器内に或る量の材料を貯蔵する段階； 前記材料を排出する段階； 貯蔵された材料若しくは排出中の材料の重量を検出する
   段階； 材料を較正モードと作動モードにて選択的に排出する段
   階； 前記較正モードが、 小さい信号利得、排出材料を制御量に関係付ける制御モ
   デルと重量補償因子を較正する段階；及び 少なくとも１つのプラント・ノイズ・プロセスのモデル
   及び少なくとも１つの測定ノイズ・プロセスのモデルを
   含み、共に前記検出済み重量を実際の重量状態とは異な
   るものにするノイズ・モデルを較正する段階；から成り
   、 前記作動モードが 前記ノイズ・モデルと前記制御モデルを使つて前記検出
   済み重量から排出中の材料の実際のマス・フロー割合の
   概算値を得る段階； 前記実際のマス・フロー状態の前記概算値と所望のマス
   ・フロー状態の間の差を決定する段階；前記差に従つて
   且つ前記所望のマス・フロー割合状態に対する前記差の
   大きさに従つて制御量を演算する段階；及び 前記実際のマス・フロー割合を状態を前記所望のマス・
   フロー状態に維持するため前記制御量を使つて材料の前
   記排出を制御する段階から成る材料の重量供給方法。 ７）前記較正モードが前記作動モード前に選択される請
   求項６）記載の材料の重量供給方法。 ８）重量供給システムであつて、 材料を貯蔵する手段； 材料を前記貯蔵手段から排出する手段； 貯蔵された材料と重量又は排出中の材料と重量を検出す
   る手段； 前記検出済み重量を計量中の材料の実際の重量状態とは
   異なるものにする少なくとも１つのノイズ・プロセスの
   ノイズ・モデルを含み且つ制御モデルを含むカルマン・
   フィルター手段を使つて前記検出済み重量から、計量中
   材料の概算重量状態と排出中材料の概算マス・フロー割
   合も得る手段； 前記ノイズ・モデルと前記制御モデルを自動的に較正す
   る手段； 前記概算マス・フロー状態と所望のマス・フロー状態の
   間の差に比例する設定点誤差を演算する手段； 前記設定点誤差に従つて且つ前記所望のマス・フロー状
   態に対する設記設定点誤差の大きさに従つて重量制御信
   号を演算する手段；及び 前記所望のマス・フロー状態にて貯蔵する前記手段から
   材料を排出するため前記重量制御信号に従つて排出する
   前記手段を制御する手段から成る重量供給システム。