JPH04295901A - 状態フィ−ドバック制御装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はプロセスの蒸気温度制御
に適用される学習機能付状態フィ−ドバック制御装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】間接熱交換器の動特性は、無次元表示す
ると次式になる 　　ｉａ　＝ｉｅ　／（１＋τ１　ｓ）ｎ　＋（ｒ−ｑ
）／（１＋τ２　ｓ）　　　　…（１）ここで、ｉａ　
：管内出口エンタルピ−ｉｅ　：管内入口エンタルピ− ｒ　　：管外からの入熱 ｑ　　：管内流量 τ１　、τ２　：遅れを表わすパラメ−タ（時定数）ｓ
　　：ラプラス演算子 ｎ　　：整数（＞０）

【０００３】上記（１）式で（ｒ−ｑ）を外乱Ｚを呼び
、プロセスの観測値ｉｅ　とｉａ　から（注、エンタル
ピ−ｉｅ　、ｉａ　は計測した温度と圧力から物性値表
を使用して求める）外乱の推定値Ｚａ　は後述の方法で
求まる。

【０００４】ここでは、一例としてｎ＝３の場合を取り
上げる。（１）式を変形して図４で熱交換器の動特性を
表わし、ｉｅ　、ｉａ　から状態量ｘ１　、ｘ２　、ｘ
３　を状態推定部Ｗａにより推定する。具体的には以下
の式で表わす。 　　　　ｘ１　＝（ｉ＋Ｚａ　／３）／（１＋τ１　ｓ
）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（２）
　　　　ｘ２　＝（ｘ１　＋Ｚａ　／３）／（１＋τ１
　ｓ）　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（３）
　　　　ｘ３　＝（ｘ２　＋Ｚａ　／３）／（１＋τ１
　ｓ）　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（４）
　　　　ｖ＝ｉａ　＋ｘ３　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　…（５）　　　　Ｚａ　＝ｋ６　ｖ　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（６）

【０
００５】ここで、τ１　は１次遅れ要素の時定数で、対
象にしている熱交換器の時定数に関する値で、設計デ−
タあるいは試験により求めて設計する。また、ｋ６　の
値は試行錯誤により誤差ｖが小さくなるような値とする
。

【０００６】具体的には、図４に示すように管内入口エ
ンタルピ−（ｉｅ　）１、管内出口エンタルピ−（ｉａ
　）２および負荷の値（ｗ）３を、演算回路ＣＰ１　，
ＣＰ２　、ＣＰ３　を主体とする状態推定部Ｗａに入力
し、出力としてｘ１　、ｘ２　、ｘ３　、時定数τ１　
および外乱の推定値（Ｚａ　）７が得られる。上記演算
回路ＣＰ１　，ＣＰ２、ＣＰ３　は、入力信号に対し、
「１／（１＋τ１　ｓ）」の演算処理を行なう。また、
状態推定部Ｗａでは、管内出口エンタルピ−（ｉａ）２
から出力ｘ３　を減算器２２で減算し、その減算器２２
の出力を係数器２３でｋ６　倍して、その値を外乱の推
定値（Ｚａ　）７とする。更に、この外乱の推定値（Ｚ
ａ　）７を分配器８で求めた値９と管内入口エンタルピ
−（ｉｅ　）１を加算器１０ａ，１０ｂ，１０ｃを介し
て演算回路ＣＰ１　，ＣＰ２　，ＣＰ３　に入力してい
る。

【０００７】以上により求めた状態量ｘ１　、ｘ２　、
ｘ３　を係数器３６、３７、４０でｋ１　、ｋ２　、ｋ
３　倍して加算器３４、３５、４２へ入力し、また、制
御偏差（ε）３８を係数器４３によりｋ４　倍した後、
積分して加算器４２に入力する。この加算器４２の出力
は加算器３５に入力され、同様に加算器３５の出力は加
算器３４に入力される。そして、加算器３４の出力は符
号変換機４４により符号変換して操作量ｕとしている。 更に熱交換器の時定数は負荷に反比例するものとしてい
る。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】上記従来の方法では、
次のような問題がある。 （１）熱交換器の時定数が経時変化あるいは設計時の計
画値とずれた場合に制御性能が劣化する。

【０００９】（２）状態量ｘ１　、ｘ２　、ｘ３　を各
ｋ１　、ｋ２　、ｋ３　倍してフィ−ドバックしている
が、このｋ１　、ｋ２　、ｋ３　の値は試行錯誤により
求められている。 しかし、最適な値を求めるための試行回数は多い。また
、制御対象に経時変化がある場合には再調整を必要とす
るが、その手間が大変である。

【００１０】（３）状態量ｘ１　、ｘ２　、ｘ３　はあ
る値からの偏差ではなく、絶対量である。したがって、
変圧運転の場合には温度とエンタルピ−の関係が単純に
比例するとは限らないので、状態量ｘ１　、ｘ２　、ｘ
３　をそのまま各ｋ１　、ｋ２　、ｋ３　倍してフィ−
ドバックして、状態量の変動を抑えて小さくすることは
かえって害になる場合がある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】間接熱交換器で観測でき
ない状態量を数式モデルを用いて推定し、その状態推定
値をフィ−ドバックする状態フィ−ドバック制御装置に
おいて、状態量と整定値とのずれ分をフィードバックす
る状態フィ−ドバック部と、熱交換器の時定数が経時変
化しても状態量推定用数式モデルの時定数が対応し、最
適なフィードバックゲインを自動学習により求める学習
部とを設けたことを特徴とする。

【００１２】上記状態フィ−ドバック部において、状態
フィ−ドバックするための状態量は熱交換器を流れ方向
に細分化し、その細分化した部分の状態量とする。状態
量は数式モデルで求めるが、そのままをフィ−ドバック
するのではなく、状態量の各負荷における整定値をあら
かじめ求めておいて、負荷を入力とする関数発生器によ
り各状態の整定値を発生させて、この整定値の微分値と
数式モデルで得られる対応する状態量の微分値の差を求
めて、その値をゲイン倍して他からくる信号と加算後、
符号変換器で符号変換の上、積分器で積分して操作量と
する。ただし、フィ−ドバックゲインは後述の学習部で
求めた値とする。また、熱交換器の出口部分の状態量は
、数式モデルを使用するよりも観測値（エンタルピ−は
観測した温度と圧力から物性値表を使用して求める）の
方がより正確であるので、制御偏差そのものの微分値を
ゲイン倍して、同様に加算器で加算後、前述の符号変換
器と積分器を介して実現させる。

【００１３】また、学習部においては、制御偏差の微分
値を入力する第１及び第２の乗算器を設けて、第１の乗
算器の一方は外乱（熱交換器の管外からの入熱から管内
流量を差し引いた値）の推定値を、そして、第２の乗算
器の一方は負荷信号をそれぞれ入力する。また、第１の
乗算器の出力は第１の係数器を介して第１の積分器に入
力され、第２の乗算器の出力は第２の係数器を介して第
２の積分器に入力される。第１の積分器の出力は状態推
定用数式モデルの時定数を学習するためのもので、基本
的には時定数は負荷に反比例の関係があるものとし、経
時変化によるずれの部分を前述の第１の積分器の出力に
より修正する。また、第２の積分器の出力は最適なフィ
−ドバックゲインを学習するためのもので、フィ−ドバ
ックゲインの大まかな関係は、たとえば負荷と逆数の関
係にあるとし、それを更に適切な値にするために前述の
第２の積分器Ｃ２　の出力により負荷と逆数の関係に修
正を加える。

【００１４】

【作用】（１）制御の目的は制御偏差の変動を抑えるこ
とにあるため、状態推定用の数式モデルの時定数を操作
して制御偏差の微分値を最小にする学習を行なう。ただ
し、前述の学習を行なう場合は外乱の推定値を重みづけ
している。 （２）最適なフィ−ドバックゲインも、同様に制御偏差
の微分値を最小にするような学習を行う。ただし、学習
を行なう場合の重みづけは負荷の値とする。

【００１５】（３）状態量の望ましい整定値は、負荷の
関数になるものとして、その整定値と数式のモデルの状
態量の偏差をフィ−ドバックする。ただし、学習機能付
状態フィ−ドバック制御装置は各フィ−ドバックの一部
をカットしても操作量に大きな変動をもたらさないため
に、最終段に積分器を設けている。そのために、前述の
整定値と数式モデルの状態量の偏差は各微分値で偏差を
求めている。

【００１６】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例を説
明する。本発明による状態フィ−ドバック制御装置は、
図１に示すように状態推定部Ｗａ、状態フィ−ドバック
部Ｗｂ、学習部Ｗｃからなっている。まず、状態推定部
Ｗａは従来とほぼ同じであるが、状態量の微分値が必要
であるため、数式モデルを図２の構成としている。した
がって、図１と図２で説明する。

【００１７】具体的には、図１に示すように管内入口エ
ンタルピ−（ｉｅ　）１、管内出口エンタルピ−（ｉａ
　）２および負荷の値（ｗ）３を、演算回路ＣＰ１　，
ＣＰ２　、ＣＰ３　を主体とする状態推定部Ｗａに入力
し、出力として（ｘ１　′）４、（ｘ２　′）５、時定
数の逆数（１／τ１　）６および外乱の推定値（Ｚａ　
）７を得ている。 なお、数式モデルの内部は、図２に示すように外乱の推
定値（Ｚａ　）７を分配器８で求めた値９と管内入口エ
ンタルピ−（ｉｅ　）１を加算器１０に入力し、その出
力を減算器１１に入力する。その結果得られた減算器１
１の出力は乗算器１３に入力され、（１／τ１　）６と
掛算後、積分器１２に入力される。

【００１８】同様に、出力ｘ１　と値９を加算器１４に
入力し、その出力を減算器１５に入力する。また、積分
器１６の出力ｘ２　を減算器１５の負側に入力する。そ
の結果得られた減算器１５の出力は乗算器１７に入力さ
れ、（１／τ１　）６と掛算後、積分器１６に入力され
る。同様に、出力ｘ２　と値９を加算器１８に入力し、
その出力を減算器１９に入力する。また、積分器２０の
出力ｘ３　を減算器１９の負側に入力する。その結果得
られた減算器１９の出力は乗算器２１に入力され、（１
／τ１　）６と掛算後、積分器２０に入力される。なお
、状態量の微分値（ｘ１　′）４は乗算器１３の出力か
ら得られる。また、状態量の微分値（ｘ２　′）５は乗
算器１７の出力から得られる。

【００１９】上記状態推定部Ｗａでは、管内出口エンタ
ルピ−（ｉａ　）２から積分器２０の出力ｘ３　を減算
器２２で減算し、その減算器２２の出力を係数器２３で
ｋ６　倍して、その値を外乱の推定値（Ｚａ　）７とす
る。また、１／τ１　は乗算器２４の出力で、乗算器２
４の入力を負荷（ｗ）３と学習部Ｗｃの積分器２５の出
力δとしたときの値である。次に状態フィ−ドバック部
Ｗｂを、図１と図３により説明する。

【００２０】状態フィ−ドバックするための状態量は、
図３に示すように関数発生器２６、２７により、各ｘ１
　とｘ２　の設定値を負荷（ｗ）３の関数として求める
。また、ｘ１　、ｘ２　のそれぞれの微分値は微分器２
８、２９により求める。

【００２１】状態量の設定値からの偏差の微分値は、減
算器３０、３１により得る。得られた状態量の偏差の微
分値は乗算器３２、３３を介して加算器３４、３５に供
給される。また、乗算器３２、３３の片側の値は係数器
３６、３７の出力である。そのほか、制御偏差（ε）３
８を微分器３９で微分した値と係数器４０の出力を乗算
器４１に入力し、得られた出力を加算器４２の片側に接
続する。また、制御偏差（ε）３８は係数器４３に入力
され、その出力は加算器４２に入力される。そして、加
算器４２の出力は加算器３５に入力され、同様に加算器
３５の出力は加算器３４に入力される。加算器３４の出
力は符号変換機４４を介して積分器４５に入力され、そ
の出力が操作量（ｕ）となる。なお、係数器３６、３７
および４０はすべて除算器４６の出力が入力される。こ
こで、除算器４６の入力は分子に学習部Ｗｃの積分器４
７の出力γが、分母に（１／τ１　）６が入力される。

【００２２】次に学習部Ｗｃについて説明する。学習部
Ｗｃでは制御偏差（ε）の微分値（微分器３９に出力）
を入力とする乗算器４８と乗算器４９が設けられており
、乗算器４８の片側は外乱の推定値（Ｚａ　）７を、そ
して、乗算器４９の片側は負荷（ｗ）３とする。また、
乗算器４８の出力は係数器５０を介して積分器２５に接
続され、乗算器４９の出力は係数器５１を介して積分器
４７に接続される。

【００２３】

【発明の効果】以上詳記した本発明によれば、次のよう
な効果が得られる。

【００２４】（１）熱交換器が経時変化により特性が変
化しても、状態推定用数式モデルは経時変化に追従でき
るため、状態フィ−ドバック制御の経時変化による劣化
を防ぐことができる。

【００２５】（２）最適なフィ−ドバックゲインが自動
学習により求められるため、従来のように試行錯誤で求
めていたときより調整期間の短縮が図られ、また、制御
性能の向上も図られる。

【００２６】（３）変圧運転の場合には温度とエンタル
ピ−の関係が単純に比例するとは限らないので、従来の
ように状態量ｘ１　、ｘ２　、ｘ３　をそのままフィ−
ドバックさせることはかえって害になる場合があるが、
本発明回路では整定値からのずれがフィ−ドバックされ
るためこのような弊害はなくなる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る状態フィ−ドバック制
御装置のブロック図。

【図２】図１における状態推定部Ｗａの要部の詳細を示
す構成図。

【図３】図１における状態フィ−ドバック部Ｗｂの要部
の詳細を示す構成図。

【図４】従来の状態フィ−ドバック制御装置を示すブロ
ック図。

【符号の説明】

１…管内入口エンタルピ−（ｉｅ　）、２…管内出口エ
ンタルピ−（ｉａ）、３…負荷（ｗ）、４…状態量ｘ１
　の微分値、５…状態量ｘ２　の微分値、６…時定数の
逆数１／τ１　、７…外乱の推定値（Ｚａ　）、８…分
配器、９…分配器の出力、１０，１４，１８，，３４，
３５，４２…加算器、１１，１５，１９，２２，３０，
３１…減算器、１２，１６，２０，２１，２５，４５，
４７…積分器、１３，１７，２４，３２，３３，４１，
４８，４９…乗算器、２３，３６，３７，４０，４３，
５０，５１…係数器、２６，２７…関数発生器、２８，
２９，３９…微分器、３８…制御偏差（ε）、４４…符
号変換機、４６…除算器。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　間接熱交換器で観測できない状態量を
   数式モデルを用いて推定し、その状態推定値をフィ−ド
   バックする状態フィ−ドバック制御装置において、状態
   量と整定値とのずれ分をフィードバックする状態フィ−
   ドバック部と、熱交換器の時定数が経時変化しても状態
   量推定用数式モデルの時定数が対応し、最適なフィード
   バックゲインを自動学習により求める学習部とを具備し
   たことを特徴とする状態フィ−ドバック制御装置。