JPH03100704A - プロセス制御装置 - 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〉 この発明はプロセスを制御するプロセス制御装置に関し
、特に制御定数を最ＩＮ値に自動調整する機能を有する
プロセス制御装置に関するものである。

〈従来技術〉 制御対象であるプロセスを最適条件で制御するためには
、このプロセスの動特性を求め、操作量演算の為の制御
定数を逐次求めなければならない。

この様なプロセス制御装置として、開ループ型、限界感
度型、応答波形型、適応制御型のプロセス制御装置が知
られている。

第１２図に開ループ型のプロセス制御装置の構成を示す
１通常の制御ではスイッチ１は叩御演算部２側にされる
。設定量とプロセス量は偏差演算部３に入力されてそれ
らの偏差がとられ、制御演算部２でＰＩＤ演算などによ
って操作量が演算され、プロセス４に出力される。定期
的または偏差が大きくなるとスイッチ１は同定用信号発
生部５側にされ、ステップ信号またはパルス信号がプロ
セス４に印加される。このときのプロセス４の応答から
、７ｉｅｇｌａｒ−Ｎｉｃｈｏｌｓ法などによって制御
定数を演算し、制御演算部２に設定するようにする。

第１３図に限界感度型のプロセス制御装置の構成を示す
、制御演算部２の出力及びリミットサイクル発生部６の
出力は加算部７で加算され、プロセス４に操作量として
出力される。リミットサイクル発生部６は定期的にプロ
セス４に入力する操作量を最大値と最小値に変動させ、
その時の限界周期及び限界感度からＺｉｅｇｌｅｒ−Ｎ
ｉｃｈｏｌｓ法などによって制御定数を演算し、制御演
算部２に設定するようにする。

第１４図は応答波形型のプロセス制御装置の構成であり
、設定量及び偏差が応答波形ルール８に入力される。応
答波形ルール８はＦｕｚｚｙ　Ｒｕ１ｅなどによるチュ
ーニングルールから構成されており、プロセス量のオー
バーシュート、減衰比及び周期などにこのルールを適用
して制御定数を求め、制御演算部２に設定するようにす
る。

第１５図に適応制御型のプロセス制御装置の構成を示す
、制御演算部２の出力と同定用信号発生部９の出力は加
算部１０で加算され、プロセス４に入力される。また、
プロセス量及び加算部１０の出力は動特性同定部１１に
入力され、制御定数が推定されて制御演算部２に出力さ
れる。すなわち、同定用信号発生部９で微少な外乱を発
生させ、その時のプロセス量の動特性から制御定数を求
めて制御演算部２に設定するようにする。

〈発明が解決すべき課題〉 しかしながら、この様なプロセス制御装置には以下に示
すような課題があった。開ループ型及び適応制御型では
プロセスに同定用信号を与えなければならず、また限界
感度型では持続振動を発生させなければならない、すな
わち、プロセスに外乱を与えなければならないために、
操業運転中に制御定数を求めようとすると制約が発生す
る。また、応答波形型は制御定数が収束するためには数
回の波形観測が必要であり、ある程度の時間を要する。

従って、いずれの制御装置も自由に制御定数を再設定す
ることが出来なかった。

〈発明の目的〉 この発明の目的は、短時間で、かつプロセスに外乱を与
えることなく制御定数を再設定することが出来るプロセ
ス制御装置を提供することにある。

く課題を解決する為の手段〉 前記課題を解決するために本発明では、プロセスに出力
する操作量とプロセス量を所定の時間データ収集部で収
集し、この収集したプロセス量と整合するようにモデリ
ング部でプロセスモデルの内部パラメータを調整し、か
つこのプロセスモデルの確かさを推定確度演算部で演算
しで、前記操作量またはプロセス量が所定の値以上変動
したときに前記モデリング部を起動し、このモデリング
部及び前記推定確度演算部の出力から制御演算部の制御
定数を求めるようにしたものである。

また、プロセスモデルの出力とプロセス量からプロセス
モデルのゲイン定数を定めるようにしたものである。

また、探索としてシンプレックス法を用い、初期多角形
の辺の成分の長さを前記データ収集部が収集するサンプ
リング周期より長くし、また１回目の収束の後、さらに
その点でシンプレックスを作り直すようにしたものであ
る。

さらに、制御の最初でプロセスにステップ状の操作量を
印加し、その時のプロセス量の応答からサンプリング周
期及び制御定数の初期値を求めるようにしたものである
。

く作用〉 外乱を与えることなく、かつ短時間で制御定数を求める
ことが出来る。

〈実施例〉 第１図に本発明に係るプロセス制御装置の一実施例を示
す、第１図において、２０は制御演算部であり、目標値
である設定量及びプロセス２１の出力であるプロセス量
が入力され、これらの偏差に比例積分微分演算を施して
操作量を演算する。

２１は制御対象であるプロセスであり、制御演算部２０
の出力である操作量が入力され、またプロセス量を出力
する。２２はデータ収集部であり、操作量及びプロセス
量が入力され、一定期間これらのデータを時系列データ
として保持する。２３はモデリング部であり、その内部
に前処理部２３１、プロセスモデル２３２、内部パラメ
ータ調整部２３３及び比較部２３４が含まれている。デ
ータ収集部２２の出力は前処理部２３１でフィルタリン
グなどの前処理がなされ、操作量はプロセスモデル２３
２に、プロセス量は比較部２３４に入力される。プロセ
スモデル２３２はプロセス２１をシミュレートしたもの
である。プロセスモデル２３２の出力は比較部２３４に
入力され“、別に入力されたプロセス量と比較される。

この比較結果は内部パラメータ調整部２３３に入力され
る。内部パラメータ調整部２３３はプロセス２１の出力
とプロセスモデル２３２の出力が整合するようにプロセ
スモデル２３２の内部パラメータを調整する。２４は推
定確度演算部であり、モデリング部２３の出力が入力さ
れて、プロセスモデル２３２の確かさを演算する。２５
は制御定数演算部であり、内部パラメータ調整部２３３
及び推定確度演算部２４の出力が入力され、これらの出
力から制御定数を演算して制御演算部２０に出力する。

制御演算部２０はこの新たな制御定数に基づいて操作量
を演算する。２６は計算指令部であり、プロセス量及び
操作量が入力され、これらが所定の値以上変化したとき
にスイッチ２７〜３０を操作することにより、計算指令
をモデリング部２３に出力して、モデリング部２３の動
作を起動する。

次に、この実施例の動作を第２図フローチャートに基づ
いて説明する。なお、この動作とは無関係に、データ収
集部２２は操作量及びプロセス量を一定周期毎に時系列
データとして収集している。

第２図において、一定周期毎に計算指令部２６はプロセ
ス量（ｐｖ）及び操作量（ＭＶ）を読み込み、それらの
変動があらかじめ定められた値より大きいかを判断する
。変動が小さいと、計算指令を発することなく終了する
。この判断は、例えば第３図のようにプロセス量及び操
作量の定常状態からの偏差を積分することによりその面
積（斜線部）を演算して行う、変動が大きいと、モデリ
ング部２３はデータ収集部２２で収集されたプロセス量
と操作量の時系列データ（ｐｖ）、（ＭＶ）を読み込み
、前処理部２３１でフィルタリングを行って、定常分及
び雑音などを除去する。このフィルタリングは、プロセ
ス量の時系列データをＰＶ４、定常分をＰｖｏとすると
、例えば下記の演算により行う。

ＰＶ、　＝　（１−α）　・ＰＶ、　＋ａ−（ＰＶ−Ｐ
Ｖｏ）α：フィルタ定数 フィルタリングされたプロセス量及び操作量の時系列デ
ータＰν　、Ｈｖ［はプロセスモデル２３２に入力され
、モデル出力の演算がなされる。この演算はプロセスモ
デルによって異なるが、ｎ回目のモデル出力をＯｎとす
ると、例えば ０　＝β８・０ｏ−１ ＋（１−β１４　）　・ＫＭ・ＨＶＦ（ｎ−ＬＨ）・・
・・・・・・・・・・　（１） ＫＨ：プロセスモデルのゲイン ＬＨ：プロセスモデルの無駄時間 βＮ＝プロセスモデルの一次遅れ係数 ＨＶＦ　　（ｎ−Ｌｓ　）　：　ＬＭ時刻前のＭＶ、の
値の演算によって行われる。この演算はあらかじめ規定
された最大繰り返し回数に達するか、またはプロセスモ
デル２３２の出力Ｏｎがプロセス量の時系列データＰｖ
１に十分近付くまで行われる。繰り返し回数が最大繰り
返し回数に達せず、かつ第４図に示すようにプロセスモ
デル２３２の出力０゜とプロセス量の時系列データＰｖ
Ｆとの差が小さくないと、この差が小さくなるように（
すなわち第４図の矢印の方向に移動するように）プロセ
スモデル２３２のゲインＫＮ、無駄時間ＬＨ１−次遅れ
係数β８を調整して、再度プロセスモデル２３２を起動
する。最大繰り返し回数に達するか、プロセスモデル２
３２の出力Ｏｎとプロセス量の時系列データＰｖ、の差
が十分小さくなると、推定確度演算部２４により、プロ
セスモデル２３２の確度Ｋを演算する。この確度には例
えば下式（２）または（３）式により求められる。

Ｋ＝　１−　［Σ（ＰＶ、　（ｉ）　−０（ｉ）　）　
２２ に＝Σ　（ＰＶ　　（ｉ）　　）　　　／Σ（０（ｉ）
　　）　　　　−（３）但し、ＰＶｒ　ｈ）　、０　（
ｉ）　ハソれぞれ時点ｉ　ニおけるプロセス量の時系列
データ及びプロセスモデル２３２の出力である。この推
定確度があらかじめ定められた値より高いと、制御定数
演算部２５は求められた一次遅れモデルのプロセスモデ
ル２３２から、２ｉｅｇｌｅｒ−Ｎｉｃｈｏｌｓ法によ
り比例、積分、微分定数、すなわち制御定数を演算する
。制御演算部２０はこの新たに求められた制御定数を用
いて、操作量を演算する。なお、プロセスモデルは必ず
しも前記（１）式で示したような１次遅れ系出なくても
よい、また、プロセス２１に負荷変動のような測定可能
な外乱がある時は、この外乱をモデル計算に使用しても
よい。

第１図の実施例では、プロセスモデル２３２の内部パラ
メータ、すなわちゲインＫＭ、無駄時間ＬＨ１−次遅れ
係数βＨの全てについてその値を少しずつ変化させて繰
り返し演算を行わなければならず、演算時間が多くかか
るという課題があった。この課題を解決した実施例を以
下に説明する。

この実施例では、ゲインに、をプロセス量とプロセスゲ
インを１にしたときのプロセスモデルの出力の積算比か
ら求め、無駄時間Ｌｓ及び−次遅れ係数β８を繰り返し
探索法を用いて求めるようにしたものである。第５図に
この実施例の構成を示す、但し、データ収集部２２とモ
デリング部以外の部分は第１図と同じなので、記載を省
略する。

第５図において、３１はモデリング部であり、第１図の
モデリング部２３と同様の働きを有する。

３１１は前処理部であり、第１図の前処理部２３１と同
じ働きをする。すなわち、データ収集部２２に保持され
たプロセス量と操作量データをフィルタリングし、定常
分、雑音を除去する。３１２はプロセスモデルであり、
プロセスモデル２３２と同様に実際のプロセスを模擬す
る。このプロセスモデル３１２には前処理部３１１で前
処理された操作量が入力される。３１３はゲイン演算部
であり、プロセスモデル３１２の出力及びプロセス量が
入力され、プロセスモデル３１２のゲインを演算する。

３１４は比較部であり、プロセスモデル３１２の出力及
びプロセス量が入力され、これらの値を比較する。３１
５は内部パラメータ調整部であり、比較部３１４の出力
及びゲイン演算部３１３の出力が入力され、プロセスモ
デル３１２の内部パラメータを変化させてプロセスモデ
ル３１２の出力とプロセス量の差が十分小さくなるよう
にする。内部パラメータ調整部３１５の出力は第１図に
示した推定確度演算部２４及び制御定数演算部２５に入
力され、制御演算部２０の制御定数が決定される。計算
司令部２６はスイッチ３２〜３５を制御する。

次に、この実施例の動作を第６図に基づいて説明する。

まず、第１図に示した計算指令部２６が操作量及びプロ
セス量を定期的に読み込み、それらの変動が大きいとき
のみ、以下の処理を行う。

すなわち、前処理部３１１で操作量とプロセス量の時系
列データ（ＰＶ）、（ＭＶ）をフィルタリングして定常
分、雑音を除去した後、プロセスモデル３１２によりプ
ロセスモデルの出力を演算する。この演算では、プロセ
スゲインに、を１とし、下記（４）式により行う。

０　＝β８・０ｏ−１ ＋（１−β　）　・ＨＶＦ　＜　ｎ　　ＬＭ　）　・＝
　（４）但し、各係数の意味は前記（１）式と同じであ
る。

次に、ゲイン演算部３１３にてプロセスゲインに８を下
記（５）式によって演算する。

Ｋ　　＝［Σ（０（ｎ）　　・ＰＶ、　（ｎ）　）　／
　＜Σ０（ｎ）　　）・・・・・・・・・　（５） 但し、Ｏ（ｎ）は前記（４）式によって求めた値、すな
わちプロセスゲインＫＨを１としたときのプロセスモデ
ル３１２の出力である。この演算はあらかじめ規定され
た最大繰り返し回数に達するか、またはプロセスモデル
３１２の出力Ｏｎとゲイン演算部３１３で演算したプロ
セスゲインＫＨの積がプロセス量の時系列データＰｖ、
に十分近付くまで行われる。これらの条件がいずれも満
たされないと、この差が小さくなるようにプロセスモデ
ル３１２の無駄時間Ｌ　、−次遅れ係数β８を調整して
、再度プロセスモデル３１２を起動して前記（４）式に
より出力を演算し、（５）式によりプロセスゲインＫＮ
を演算する操作を繰り返す０条件が満たされると、推定
確度演算部２４により、プロセスモデル３１２の確度Ｋ
を演算し、この推定確度があらかじめ定められた値より
小さいと、制御定数演算部２５は求められた一次遅れモ
デルのプロセスモデル３１２から、Ｚ　ｉｅｇ　１ｅｒ
−Ｎ　１ｃｈｏ　Ｉｓ法により比例、積分、微分定数、
すなわち制御定数を演算する。制御演算部２０はこの新
たに求められな制御定数を用いて、操作量を演算する。

なお、内部パラメータ調整部３１５はシンプレックス法
を用いた繰り返し探索法により、無駄時間Ｌ８及び−次
遅れ係数β８を求めるようにする。また、繰り返しの最
初でプロセスゲインＫＨが必要な場合は、前回のプロセ
スゲインＫＨの値を用いるようにする。この実施例では
プロセスゲインＫ、は無駄時間Ｌｒ１及び−次遅れ係数
βＩが定まると自動的に定まるので、繰り返し探索の回
数を少なくすることが出来る。

内部パラメータ１１整部がプロセスゲインの内部パラメ
ータを探索する方法として、例えばシンプレックス法を
用いる事が出来る。シンプレックス法はＲ上にある幾何
的配置をもったいくつかの点を取り、それらの点で目的
関数の値を比較する事によって探索を行うものであり、
例えば日科技達から出版されている非線形計画法（今野
浩、山下浩著）の２８４頁〜２８７頁に記載されている
。

しかし、通常のシンプレックス法は入出力データは離散
値を原則としているために目的関数も離散値の空間とな
り探索点が部分空間に入り込むと探索が出来ないという
課題があった。また、時定数、無駄時間などのパラメー
タは正数でなければならないという制約もあった。第７
図にシンプレツク法を用い、かつ前記のような制約を排
除した探索の手順を示す、なお、この図において、デー
タ収集部２２が収集したプロセスデータをＲ上の幾何学
的な点Ｘとし、この点の関数ｆ□を目的関数とする。探
索は目的間数ｆ＜＞の値を比較することによって行う、
また、点Ｘの内ｆ（）の最大り 値を与える点をｘ　　、２番目に大きな値を与える点を
ｘ３、最小値を与える点をｘｌ、点Ｘを頂点とする図形
の図心をＸ　とする、さらに、１１１１映　ｘ　　−＜
１十（２）　・ｘ”　−ａｘｈα〉０ 拡’Ｊ　　ｘ’＝ｙ−ｘ’＋（１−ｒ）−ｘ”γ〉１ 収縮　Ｘ　＝β・ｘ”＋（１−β）・ｘ″βε（０，１
） 縮小　全ての頂点をｘｌの方向へ縮小する。

を定義する。第７図において、初期化を行った後に最初
のシンプレックスすなわちＲ上の（ｎ＋１）個のアフィ
ン独立な白色を生成する０次に、前述したｘｌｘＳ、ｘ
’　、ｘ’を決定する。そして、収束するかを判定する
。収束の判定は、’ｆ’（ｆ　（ｘ’　）−ｆ”　）２
／（ｎ＋１）≦ε４゛龜ｌ が満足されることで行う、但し、 ｆ１１＝Σｆ　（ｘ’　）／（ｎ＋１）八Ｉ である、収束条件が満たされると、１回目の収束であれ
ばその点で最初のシンプレックスを生成して、ｘｌｘＳ
、ｘ’　、ｘ”　の決定の所からＭ　り返す、２回目以
上の収束であれば終了する。収束しないときは、ｘ’、
ｆ（ｘ　　）を求め、ｆ　（ｘ’　）≦ｆ　（ｘＳ） が満たされるかを判断する。満たされないと、ｆ　（ｘ
’　）＜ｆ　（ｘｈ） であるかを判断し、これが満たされているとｘｈをｘｒ
で置き換え、満たされないとそのままでＸｏ及びｆ（ｘ
ｃ）を求めて、 ｆ　（ｘ　　）＜ｆ　（ｘｈ） を判断する。この式が満たされているとｘｈをＸｏで置
き換え、満たされていないとｘｌを（ｘｉ十ｘ　　）／
２でｔｔｋ換えて、ｘｌｘＳ、ｘ’督 ｘｌの決定の所に戻る。一方、 「 ｆ（ｘ）≦ｆ（ｘＳ） が満たされていると、 ｆ（ｘ）≧ｆ　（ｘ’　） が満たされているかを判断し、満たされていないとｘ’
ｆ（ｘ’）を求めて、 ｆ　（Ｘ　　）　＜ｆ　（Ｘ’　） を満足するかを判断し、満足すればｘｈをＸ　で置き換
え、満足しないとき及びｆ（ｘ）≧ｆ（ｘ’　）が満た
されているときはｘｈをＸ　で置き換えてｘ　　、ｘＳ
、ｘ’、ｘ　　の決定の所に戻り る。この実施例では通常のシンプレックス法に対して、
１回目の収束のときにその点でシンプレックスを生成し
て再度シンプレックス法を適用することにより、部分空
間に入り込むことを防ぎ、かつ負のパラメータをも適用
できるようにしたものである。なお、この実施例では初
期多角形の辺の成分の長さをサンプリング周期より長く
し、かつ最低１回初期多角形を作り直すようにしたが、
とちらか一方のみを行うようにしてもよい。

第８図にさらに他の実施例を示す、第１図の実施例では
制御動作に先立って比例・積分・微分係数の初期値及び
サンプリング周期を設定しなければならない、この設定
が適当でないと制御定数の自動調整がうまく出来ず、制
御特性が悪化する。

この実施例ではこの様な事態を避けるために、制御定数
及びサンプリング周期を前もってチューニングするよう
にしたものである。なお、第１図と同じ要素には同一符
号を付し、説明を省略する。

第８図において、４０はステップ入力印加手段であり、
プロセス２１にステップ状の操作量を印加する。この操
作量の入力により、プロセス量は第９図に示すように徐
々に増加する。４１は第１の監視手段であり、プロセス
２１の出力であるプロセス量を監視し、ステップ人力印
加手段４０によってステップ状の操作量が印加された後
、プロセス量が第１の所定値例えばフルスケールの１％
になるまでの時間幅ｔ、すなわち第１の時間幅を測定す
る。４２はサンプル周期計算手段であり、第１の監視手
段４１によって測定された第１の時間幅が入力され、こ
の値からデータ収集部２２がサンプリングする周期を計
算する。４３は第２の監視手段であり、プロセス２１の
出力であるプロセス量を監視し、ステップ入力印加手段
４０によってステップ状の操作量が印加された後、プロ
セス量が前記第１の所定値より大きい第２の所定値例え
ばフルスケールの２％になるまでの時間幅ｔ２すなわち
第２の時間幅を測定する。４４はサンプル周期修正手段
であり、第２の監視手段４３が測定した第２の時間幅が
入力され、サンプル周期計算手段４２が計算したサンプ
ル周期を修正する。

４５はサンプラを構成するスイッチであり、最初はサン
プル周期計算手段４２が計算した周期毎に、後にはサン
プル周期修正手段４４によって修正された周期毎にオン
にされ、プロセス量データがデータ収集部２２により収
集される。この収集されたデータはモデリング部２３に
入力され、第１図で説明したようにプロセスモデルの出
力が収集されたプロセス量と一致するようにその内部パ
ラメータを調整して、この内部パラメータにより制御定
数が演算される。

次に、この実施例の動作を第１０図フローチャートに基
づいて説明する。この動作は制御の初期において一定周
期毎に実行される。最初に初期スタートであるかが判断
され、初期スタートであるとプロセス２１にステップ状
の操作量を印加する。

最初のステップでないときは、プロセス量を監視して、
次の３つのステップのいずれかに該当するかを判断する
。いずれのステップにも該当しないと、何もしないで終
了する。

■プロセス量ＰＶがフルスケールの１％を越えたとき。

■プロセス量ＰＶがフルスケールの２％を越えたとき。

■プロセス量Ｐｖが一定値に整定するか、サンプル周期
修正手段４４で求めたサンプル周期の整数倍になったと
き。

ステップ■に該当すると、プロセスにステップ状の操作
量を印加してからの経過時間ｔ１すなわち第１の時間幅
を計測し、この時間の整数分の１をサンプル時間ｔ　と
する０例えば、 ｔ　　＝ｔ、／４ とする、ステップ■に該当すると、１０曳スにステップ
状の操作量を印加してからの経過時間ｔ２すなわち第２
の時間幅を計測し、この時間幅ｔ２がステップ１で求め
た時間ｔ１の２倍より大きいか否かを判断する。ｔｌの
２倍より大きいと、ｔ　＝ｔ２／４ として、既に求めたプロセス量を内挿してこの新しいサ
ンプル時間ｔ　でプロセス量をサンプリングした値に修
正する。ステップ■に該当すると、プロセス量のデータ
収集を終了し、データ収集部２２に集積したプロセス量
及び操作量の時系列データ（ｐ、ｖ　）、（ＭＶ）を整
理して、この時系列データに基づいてモデリング部２３
によりプロセスモデル２３２の内部パラメータを調整し
て、制御定数を求める。この制御定数を初期値とする。

以後はこのサンプル時間ｔ３の周期でデータを収集し、
第２図で説明した本願により制御定数を計算する。

なお、この実施例では制御の初期に１回だけステップ状
の操作量を印加するようにしたが、定位系の場合は第１
１図（Ａ）のようにプロセス量ＰＶが収束するが、積分
系の場合は同図（ｂ）のようにオフセットが残る。従っ
て、プロセス量が整定した後、逆方向にステップ状の信
号を加えてオフセットを除去した後にプロセスデータの
サンプリングを継続するようにする。また、プロセス量
の変化が許容範囲を越えた場合は、整定する前であって
も逆方向にステップ状の信号を加え、プロセス量が過大
にならないようにする。さらに、オフセット量から、プ
ロセスが積分系であるか否かを判別する事も出来る。な
お、第１１図（ｂ）において、ステップ状の操作量を印
加する時間′ｒは、所定時間あるいはプロセス量の変化
分がΔＰＩｍａｘより大きくなるようにする。

また、これらの実施例ではモデリング部の内部パラメー
タからＺ　ｉｅｇ　ｆａｒ、−Ｎ　１ｃｈｏ　Ｉｓ法に
より制御定数を求めるようにしたが、最小２乗法や最尤
度法を用いるようにしてもよい。

〈発明の効果〉 以上、実施例に基づいて具体的に説明したように、この
発明ではプロセスデータをデータ収集部で集積し、かつ
プロセスデータに変動が生じた時のみモデリング部を起
動してプロセスモデルの内部パラメータを調整し、さら
にプロセスモデルの推定確度を計算して、これらから制
御定数を求めるようにした。その為、同定信号が不要に
なるので、プロセスに余計な外乱を与えることがなくな
るという効果がある。

また、プロセスモデルの推定確度を演算するようにした
ので、モデルが不適応と判断した時は制御定数の調整を
減少または停止することが出来るので、プロセス制御装
置の暴走を防止することが出来る。

また、プロセスデータを一旦データ収集部に集積しなが
らプロセスモデルの計算を行うので、データ収集の為の
時間が不要になる。

また、プロセスゲインをプロセス量及びプロセスモデル
の出力から演算することにより、探索時間を短縮するこ
とが出来る。

また、探索法としてシンプレックス法を用い、最初の収
束のｆ＆を回シンプレックスを作り直すようにしたので
、部分空間に入り込むという欠点を除去出来る。

さらに、制御の最初でステップ状の操作量をプロセスに
与え、その時のプロセス量の変化からサンプリング周期
及び制御定数の初期値を求めるようにしたので、より適
格な制御を実現できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係るプロセス制御装置の一実施例を示
す構成図、第２図はその動作を説明するためのフローチ
ャート、第３図及び第４図は第１図実施例の動作説明の
為の特性曲線図、第５図及び第６図は他の実施例の構成
及び動作を示す図、第７図はシンプレックス法を用いた
探索法のフローチャート、第８〜第１１図はさらに他の
実施例を示す図、第１２〜第１５図は従来のプロセス制
御装置の構成図である。 ２０・・・制御演算部、２１・・・プロセス、２２・・
・データ収集部、２３・・・モデリング部、２４・・・
推定確度演算部、２５・・・制御定数演算部、２６・・
・計算司令部、４０・・・ステップ入力印加手段、４１
・・・第１の監視手段、４２・・・サンプル周期計算手
段、４３・・・第２の監視手段、４４・・・サンプル周
期修正手段、２３２．３１２・・・プロセスモデル、２
３３，３１５・・・内部パラメータ調整部、 第１図 第３図 背 第５図 第 ８ 図 第９ 図 第１／図 時宜 （ｂ＞ 十１な是 的宜 第７２図 第７４図 第７５図

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）プロセス量と設定値が入力され、これらの値から
   プロセスの操作量を演算して前記プロセスに出力する制
   御演算部と、 前記操作量及び前記プロセス量を所定の時間収集するデ
   ータ収集部と、 その内部にプロセスモデルを含み、このデータ収集部で
   収集した前記操作量が入力され、前記プロセスモデルの
   出力が前記データ収集部で収集した前記プロセス量に最
   も整合するようにその内部パラメータを調整するモデリ
   ング部と、 このプロセスモデルの確かさを演算する推定確度演算部
   とを有し、 前記操作量またはプロセス量が所定の値以上変動したと
   きに前記モデリング部を起動し、このモデリング部及び
   前記推定確度演算部の出力から前記制御演算部の制御定
   数を求めるようにしたことを特徴とするプロセス制御装
   置。
2. （２）プロセスモデルの内部パラメータの１つであるゲ
   イン定数を、プロセスモデルのゲイン定数を１にしたと
   きの前記プロセスモデルの出力とプロセス量から求める
   ようにしたことを特徴とする請求項第１項記載のプロセ
   ス制御装置。
3. （３）プロセスモデルの内部パラメータを調整する為に
   シンプレックス法を用い、かつ初期多角形の辺の成分の
   長さを前記データ収集部が収集するサンプリング周期よ
   り長くしたことを特徴とする請求項第１項記載のプロセ
   ス制御装置。
4. （４）プロセスモデルの内部パラメータを調整する為に
   シンプレックス法を用い、かつ内部パラメータが収束し
   た後最低一回その座標にて初期多角形を作り直して探索
   するようにしたことを特徴とする請求項第１項記載のプ
   ロセス制御装置。
5. （５）プロセス量と設定値が入力され、これらの値から
   プロセスの操作量を演算して前記プロセスに出力する制
   御演算部と、 前記操作量及び前記プロセス量を所定の時間収集するデ
   ータ収集部と、 前記プロセスにステップ入力を印加するステップ入力印
   加手段と、 プロセス量が所定の第１のレベルだけ変化するまでの第
   １の時間幅を監視する第１の監視手段と、前記第１の時
   間幅を分割した値をサンプリング周期とし、このサンプ
   リング周期で前記データ収集部によりプロセス量をサン
   プリングするサンプリング周期計算手段と、 プロセス量が前記第１のレベルより大きい第２のレベル
   に変化するまでの第２の時間幅を監視する第２の監視手
   段と、 この第２の時間幅及び前記第１の時間幅から前記サンプ
   リング周期計算手段が算出したサンプリング周期を修正
   するサンプリング周期修正手段と、前記データ収集部が
   収集したプロセスデータからプロセスモデルにより制御
   定数を演算するモデリング部とを有し、 制御の最初に前記ステップ入力印加手段によりプロセス
   にステップ状の操作量を印加し、その時のプロセスの時
   系列データからモデリング部を起動して制御定数を求め
   るようにした事を特徴とするプロセス制御装置。