JPH0429797B2

JPH0429797B2 -

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Publication number: JPH0429797B2
Application number: JP21526286A
Authority: JP
Priority date: 1986-09-12
Filing date: 1986-09-12
Publication date: 1992-05-19
Also published as: JPS6375196A

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）本発明は製紙工業の最終工程である抄紙機を制
御する装置に係り、特に紙幅方向の制御特性をカ
ルマンフイルタを用いて改善した抄紙機制御装置
に関する。

（従来の技術）第４図は特公昭57−24435号公報等で公知の抄
紙機制御装置の概略構成図である。図において、
１はパルプ等を含む原料液を貯える種箱、２は種
箱１より供給される原料液の量を制御する種口
弁、３は白水を貯えるサイロ、４は原料液及び白
水を混合して送るフアンポンプ、５は紙幅に対応
する複数の放出口（スライスリツプ）を備えたイ
ンレツトボツクスでフアンポンプ４より送られた
液体を貯える。６はスライスリツプより放出され
た液体のパルプ分を抽出するワイヤパート、７は
ワイヤパート６上の原料を脱水するサクシヨンボ
ツクスで原料と混在する白水を負圧状態としてサ
イロ３に落下させる。８は脱水された原料を薄く
するプレスパート、９は乾燥を行いあらかじめ設
定された水分率の紙にするドライヤ、１０はつや
出しを行うカレンダ、１１はできあがつた紙を巻
取るリールである。１２は坪量水分率検出部（以
下BM計という）、１３はBM計１２の検出する
紙の絶乾燥量及び水分率がそれぞれの設定値に等
しくなるように制御する制御部で、種口弁２の弁
開度、ドライヤ９の蒸気圧および抄速を制御す
る。

このように構成された装置においては次の如く
動作する。種箱１から供給される原料液は、種口
弁２を通過後サイロ３から供給される白水と混合
フアンポンプ４によりインレツトボツクス５に送
られる。インレツトボツクス５からワイヤパート
６上に放出された液は、ワイヤパート６、サクシ
ヨンボツクス７、プレスパート８およびドライヤ
９等を通過する間に脱水、乾燥されリール１１に
巻取られる。紙の坪量はBM計１２の出力に基づ
く制御部１３からの制御信号で種口弁２等を制御
して一定に保たれる。

第５図は紙幅方向プロフアイル制御の説明図
で、Ａはインレツトボツクス５からBM計１２走
査線までの紙を展開した説明図、Ｂは紙の幅方向
に複数（例えば40個）設けられたスライスリツプ
開度の分布図、Ｃは紙の幅方向に複数の観測点
（例えば360点）を有するBM計による絶乾坪量の
分布図である。

各スライスリツプの開度を独立に制御して、目
標とする絶乾坪量を幅方向に一定に保つように制
御する。

第６図は上記紙幅方向プロフアイルの制御を示
す機能ブロツク図である。図において、２１は操
作部で複数のスライスリツプの開度を独立に操作
する。２２は抄紙プロセスで、プレス，ドライ
ヤ，つや出し等の複数の工程よりなる。２３は
BM計検出部で、例えば40秒に一回の割合で走査
しながら絶乾坪量、水分率、紙厚などを測定す
る。２４は表示部で、例えば第５図Ｃに示す坪量
プロフアイルを表示する。２５はBM計検出部２
３のデータＹに基づいて操作部２１に制御信号Ｕ
を出力するコントロール部で、オートと操作者自
ら制御するマニユアルとを切替えることができ
る。

（発明が解決しようとする問題点）第７図は単一のスライスリツプのみを開いたと
きの、絶乾坪量分布を示したものである。スライ
スリツプの幅ｗに対して、坪量は隣接するスライ
スリツプの領域にも分布している。そこである点
の絶乾坪量が目標とずれていると、複数のスライ
スリツプを制御する必要があり、熟練オペレータ
によるマニユアル操作並みの制御をコントロール
部２５のオートでは実現できない問題点があつ
た。

さらに図中で示すように、何らかの外乱によ
つて横流れが生じていると、オートでは全く追従
できないという問題点があつた。

このような問題点を解決すものとして、抄紙機
の定常状態における特性を同定すると共に熟練者
による抄紙機の操作手順を記憶して、制御する抄
紙機制御装置を本出願人は別途提案している。

この制御装置によれば上記の問題点は解決され
るが、次の問題点が残つている。

定値制御なので、整定に時間がかかる。

無駄時間が大きいので、安定した制御特性を
得るため定値制御を採用せざるをえない。

外乱の影響を無視しているので、この影響を
を直接受ける。

出力測定値をそのままフイードバツクしてい
るので、検出ノイズの影響を受ける。

本発明は上記の問題点を解決したもので、いわ
ゆるカルマンフイルタを用いて紙質プロフアイル
を動的に予測推定して、整定時間の短い抄紙機制
御装置を提供することを目的とする。

（問題点を解決するための手段）このような目的を達成する本発明は、紙幅方向
に複数設けられ、開度に対応する量の原料を供給
するスライスリツプと、このスライスリツプから
供給された原料を脱水、乾燥して所定の紙質を得
るプロセス部と、このプロセス部から送られた紙
の紙質を紙幅方向に分解して検出する検出部とを
備え、この検出部で検出する紙質プロフアイルに
基づいて前記スライスリツプの開度を操作する抄
紙機において、前記検出部部の検出する紙質プロ
フアイル相互間の干渉行列、この紙質プロフアイ
ルとスライスリツプ操作量間の干渉行列、該紙質
プロフアイルと外乱間の干渉行列を推定して、該
紙質プロフアイルの動的特性を求める同定部と、
前記抄紙機を熟練者が操作して目標紙質プロフア
イルに到達する場合に経由する過渡紙質プロフア
イルを発生する指令プロフアイル発生部と、この
指令プロフアイル発生部の発生する過渡紙質プロ
フアイル、前記目標紙質プロフアイル、前記同定
部の出力する３つの干渉行列を入力し、前記スラ
イスリツプ開度を操作する場合のゲインを演算す
るモデルマツチング部と、前記検出部の検出する
紙質プロフアイルを入力し、前記スライスリツプ
から前記検出部に至るまでの無駄時間だけ先の紙
質プロフアイル及び外乱を予測する予測推定部
と、この予測推定部で予測した紙質プロフアイル
をフイードバツクすると共に予測した外乱をフイ
ードフオワードして前記スライスリツプを制御す
ると共に、これらのゲインを前記モデルマツチン
グ部より入力する制御部とを設けたことを特徴と
するものである。

（作用）上記する各構成要素は次の作用をする。同定部
は抄紙機制御の同定された動的モデルを記憶す
る。指令プロフアイル発生部は熟練者の行なう望
ましい過渡紙質プロフアイルを記憶しており、時
系列に送信する。モデルマツチング部は過渡紙質
プロフアイルを動的状態で実現するのに必要なス
ライスリツプ操作量のゲインを演算する。予測推
定部はスライスリツプから検出部までの紙の移動
による時間遅れを補償して、紙質プロフアイル及
び外乱をスライスリツプで生じた値として推定す
る。制御部はモデルマツチング部の指令するゲイ
ンと予測推定部の求めた目標値との偏差に従いス
ライスリツプを操作する。

（実施例）以下図面を用いて本発明を説明する。

第１図は本発明の一実施例を示す構成ブロツク
図である。尚第１図において前記第６図と同一作
用をするものには同一符号をつけ説明を省略す
る。

図において、３１はスライスリツプの開度と、
この開度に対する動的状態における紙質プロフア
イルとの関係を同定する同定部で、ここに同定と
は抄紙機の運転条件や紙の質が一定である場合の
動的モデルを求めることをいい、例えばARMA
（Auto Regulating Moving Average）モデルが
用いられる。３２は抄紙機を熟練者が操作して目
標紙質プロフアイルに到達する場合に経由する過
渡紙質プロフアイルを記憶する指令プロフアイル
発生部で、この過渡紙質プロフアイルを時系列で
発生する。３３は抄紙機のARMAモデル、過渡
紙質プロフアイル、目標紙質プロフアイルを入力
するモデルマツチング部で、過渡紙質プロフアイ
ルを動的ARMAモデルで実現するのに必要なス
ライスリツプ操作量のゲインを演算する。３４は
検出部２３の検出する紙質プロフアイルを入力
し、スライスリツプから検出部２３に至るまでの
無駄時間Tdを補償してスライスリツプにおける
紙質プロフアイル及び外乱を予測する予測推定部
で、ここに推定とは現在の時刻ｔで測定された測
定データに基づいて現在の値を外挿して外乱を含
まない測定データを得ることをいい、予測とは現
在の時刻ｔで測定された測定データに基づいて先
の時刻ｔ＋Tdで測定されるデータを外挿して得
ることをいう。３５はモデルマツチング部３３の
ゲインと、予測推定部３４の予測した紙質プロフ
アイルと目標紙質プロフアイルとの偏差を用いて
スライスリツプを操作する制御部で、紙質プロフ
アイルについてはフイードバツクし、外乱につい
てはフイードフオワード制御する。

Uopは動的ARMAモデルの未知パラメータを
推定するのに必要な情報量を含むような条件（同
定条件）における操作量（同定操作量）、Yopは
同定操作量Uopに対し定常状態で得られる紙質プ
ロフアイル、A^，B^は抄紙機の動的ARMAモデル
を表わす干渉行列で、A^は検出部２３の検出する
紙質プロフアイル相互間の干渉行列（以下紙質干
渉行列という）、B^は紙質プロフアイルとスライ
スリツプ操作量間干渉行列（以下操作干渉行列と
いう）である。F^は外乱の干渉行列、Y^は現在の
測定データＹから予測された測定データ、r^は現
在の測定データＹから予測された外乱である。Y^
は目標紙質プロフアイル、Ycは指令プロフアイ
ル発生部３２の記憶する過渡紙質プロフアイル
で、１回のスライスリツプ操作によつて紙質プロ
フアイルが整定するまでのＭステツプが、目標紙
質プロフアイルに到るまでのＮ巡回のスライスリ
ツプ操作について保存されている。

第２図は指令プロフアイル発生部３２に記憶さ
れる過渡紙質プロフアイルYcの具体例で、(A)は
熟練したオペレータ（エキスパート５がスライス
リツプを操作する量、(B)は(A)に対応して検出部２
３の検出する紙質プロフアイルで、時系列に示し
てある。この操作量は例えば、ばらつきの多い低
品質の紙から均一な紙質の高品質の紙にする場合
について採る。

まず第１回のスライスリツプ操作U¹ _iに対し、
紙質プロフアイルはＭ段のステツプを経由して整
定する。ここにステツプとは、例えば検出部２３
の１回の測定をいい、BM計では40秒周期で行わ
れる。続いてエキスパートは第ｌ回のスライスリ
ツプ操作^l _iを行い、以下この操作を繰返してＮ巡
回で目標紙質プロフアイルに収束させる。

尚第１図において、破線はオフライン処理を示
し、実線はオンライン処理を示しているが、すべ
てをオンライン処理してもよい。

このように構成された装置の動作を次に説明す
る。第３図は第１図の装置の動作を示す流れ図
で、(A)は抄紙機を動作システムとして同定するた
めのオフライン処理、(B)は抄紙機の運転をするオ
ンライン処理を表わしている。

３つの伝達行列A^，B^，F^は抄紙機の開ループ
のマニユアルスライスリツプ操作Uopに対する測
定データYopに基づきオンラインで同定する。
尚、同定計算量が膨大であるのでオフライン処理
しているが、スライスリツプ操作度が充分にあり
かつ計算が充分早く行えればオンライン処理して
もよい。

まず同定操作量Uopを操作部２１に入力し
（S11）、これに対する定常状態における測定デー
タYopを検出部２３より読出す（S12）。ここで、
Uop，Yopの成分を表わすと次式のようになる。

U^T _pp＝（u₁，u₂，…，u_r） (1) Y^T _pp＝（y₁，y₂，…，y_o） (2) ここに、ｒはスライスリツプの総数で、例えば40
個あり、u_i（ｉ＝１，２，…，ｒ）は各スライス
リツプの開度である。ｎは検出部２３の測定の総
数で、例えば360点あり、y_i（ｉ＝１，２，…，
ｎ）は各測定点における坪量などの紙質測定量で
ある。

同定部３１は同定操作量Uop、紙質プロフアイ
ルYopを用いて、次式のARMAモデルの３つの
伝達行列A^，B^，F^を最小自乗法で求める（S13）。

Ａ（q^-1）Ｙ(t)＝Ｂ（q^-1）Ｕ(t)＋〓(t) (3) ここでＡ（q^-1），Ｂ（q^-1）は次のように定義さ
れる。

Ａ（q^-1）＝１０…００１…０：：：００…１＋_n 〓^i=1-i _q ・aⁱ ₁₁aⁱ _i2…aⁱ _io aⁱ ₂₁ aⁱ ₂₂…aⁱ _2o ：：： aⁱ _o1 aⁱ _o2…aⁱ _oo (4) Ｂ（q^-1）＝q^-TdB^*（q^-1） (5) B^*（q^-1）＝_l 〓ⁱ⁼¹ q^-i・bⁱ ₁₁ bⁱ ₁₂…bⁱ _1r bⁱ ₂₁ bⁱ ₂₂…bⁱ _2r ：：： bⁱ _o1 bⁱ _o2…b_or (6) 各要素aⁱ _jk，bⁱ _jkの添字の説明をすると、aⁱ _jkは第
ｊ番目と第ｋ番目の紙質プロフアイル間の干渉係
数、bⁱ _jkは第ｊ番目の紙質プロフアイルと第ｋ番
目のスライスリツプ操作量との干渉係数である。
ｑは時間を１ステツプ前にずらす演算子で、例え
ば次式の如くなる。

ｑ・y_k(t)＝y_k（ｔ−１） (7) ｍは現在の時刻ｔからｍステツプ前のデータを
表示する記号、ｌはｌステツプ前のデータを表示
する記号で、ｍ，ｌは任意に選択できる。

〓(t)はＳ次元の独立な外乱を含むｎ次元の有色
ノイズ行列で、次式を満足する。

Ｆ（q^-1）〓(t)＝Ｗ(t) (8) 〓^T(t)＝（r₁，r₂，…，r^S，r^S+1，…，rⁿ）（Ｓ
ｎ）＝（r₁，r₂，…，．^S，０，…，０） (9) ここでＷ(t)はＳ次元の白色ノイズ行列、Ｆ（q^-1）
は次式で定義される。

(3)式の第ｋ成分y_k(t)（ｋ＝１，２，…，ｎ）は
次のベクトル形式で表わされる。

y_k(t)＝φ^T _K（ｔ−１）Θ_k＋r_k(t) (11) ここで、φ^T _Kは測定データと操作量とよりなる行
列、Θ_kは干渉行列A^，B^の係数よりなる行列で次
式を満足する。

φ^T _K（ｔ−１）〕｛−〔y₁（ｔ−１），y₂（ｔ−１）
，
…，y_o（ｔ−１）〕，…， −〔ｙ，（ｔ−ｍ），y₂（ｔ−ｍ），…，y_o（ｔ−
ｍ）〕｝〓｛〔u¹（ｔ−１−Td），u₂（ｔ−１−Td），…，
u_r（ｔ−ｒ−Td）〕，…，〔u₁（ｔ−ｌ−Td），u₂（ｔ−ｌ−Td），…，u_r
（ｔ−ｌ−Td）〕｝ (12) Θ^T _K＝｛〔a¹ _k1，a¹ _k2，…，a¹ _ko〕，…，〔a^m _k1，a^m1 _k
2，…，
a^m _ko〕｝〓｛〔b¹ _k1，b¹ _k2，…，b¹ _kr〕，…，〔b^l _k1，b^l _k2，…
，
b^l _kr〕｝＝｛〓^T〓〓^T｝ (13) 次に(11)式の有色ノイズr_k(t)は次のベクトル形式
で表わされる。

r_k(t)＝〓^T _k（ｔ−１）〓_k＋W_k(t) (14) ここで、〓^T _kは外乱から構成される行列、〓_kは
干渉行列F^の係数よりなる行列で次式を満足す
る。

〓^T _k（ｔ−１）〕｛〔r₁（ｔ−１），−r₂（ｔ−２），
…，
−r_o（ｔ−１）〕，…，〔−r₁（ｔ−ｓ），−r₂（ｔ−ｓ），…，−r_o（ｔ−
ｓ）〕 (15) 〓^T _k＝｛〔f¹ _k1，f¹ _k2，…，f¹ _ko〕，…，〔f^S _k1，f^S _k2，…，f^S _ko〕｝ (16) 時刻ｔのデータを基に、次の漸化式を用いて操
作量y_kとの干渉係数パラメータΘ_kと〓_kを推定す
る。尚、Θ^_kを推定すると干渉行列A^，B^を同時に
求めることとなる。

Θ^_o(t)＝Θ^_k（ｔ−１）＋Ｚ（ｔ−２）φ_k（ｔ−１）／１＋φ^T／_k（ｔ
−１）Ｚ（ｔ−２）φ_k（ｔ−１）（y_k(t)−y^_k(t)(17)
y^_k(t)＝φ^T _k（ｔ−１）Θ^_k（ｔ−１）＋r^_k(t) (18) r^_k(t)＝〓^T _k（ｔ−１）〓＾_k（ｔ−１） (19) ここで、Ｚ（ｔ−１）＝Ｚ（ｔ−２）−Ｚ（ｔ−２
）φ^T／_k（ｔ−１）Ｚ（ｔ−２）／１＋φ^T／_k（ｔ−１
）Ｚ（ｔ−２）φ_k（ｔ−１）(20) また外乱モデルの干渉係数〓_kは次式で推定さ
れる。

〓_k(t)＝〓_k（ｔ−１）＋zf（ｔ−２）ψ_k（ｔ−１）／１＋ψ^T／_k（ｔ
−１）Z_f（ｔ−２）ψ_k（ｔ−１）・〔r^_k(t)−ψ^T _k（
ｔ−１）〓＾_k（ｔ−１）〕(21) ここで、 r^_k(t)＝y_k(t)−φ^T _k（ｔ−１）Θ^_k（ｔ−１） (22) Z_f（ｔ−１）＝Z_f（ｔ−２）−Z_f（ｔ−２
）〓^T／_k（ｔ−１）Z_f（ｔ−２）／１＋〓^T／_k（ｔ−１
）Z_f（ｔ−２）〓_k（ｔ−１）(23) 尚、(13)，(20)，（21），（23）式の初期条件はそれ
ぞれ次の式のようになつている。

Θ^_k（−１）＝Θ^_k（０）＝Θ^₀ Ｚ（−１）＝Z₀（＞０） (24) (25) 〓＾_k（−１）＝〓_k（０）＝〓＾₀ Z_f（−１）＝Z_f0（＞０） (26) (27) 続いてモデルマツチング部３３は式（17）式に
より求めた干渉行列A^，B^及び過剰紙質プロフア
イルYcを用いて必要なスライスリツプ操作量Ｕ
を演算する（S14）。

Ｕ＝（B^^TB^）^-1B^^TA^Yc (28) 尚、ここでは外乱を無視視してF^＝０としてい
る。

次にモデルマツチング部３３は、（28）式から
ゲイン行列〓を決定する（S15）。

〓＝（Φ^TΦ）^-1Φ^TＵ (28) ここでゲイン行列〓は、制御部３５が(9)式の
PI制御を行なう場合のゲインK_P，K_Iを表示し、
これを成分で表示すると(10)式のようになる。

Ｕ＝K_PΔY−K_IΣΔY (30) u^j _i＝_N 〓^K=1 ｛−kK^jk _PΔyⁱ _ik ^-（Ｍ） −K^ik _IM 〓^l=1 Δyⁱ _ik(l)｝ (31) ここでｉはスライスリツプの番号、ｊは巡回
数、ｋは測定点の番号で、それぞれｉ＝１，２，
…，ｒ、ｊ＝１，２，…，Ｎ、ｋ＝１，２，…，
ｎよりなる。

K^ik _P：第ｉ番目のスライスリツプと第ｋ番目の
測定点との間のＰ制御のゲイン。

K^ik _I：第ｉ番目のスライスリツプと第ｋ番目の
測定点との間のＩ制御のゲイン。

y^j _ik(M)：第ｊ回目の巡回における第ｉ番目のス
ライスリツプと第ｋ番目の測定点における
偏差で、Ｍは１巡回の操作における整定ス
テツプ数で指令プロフアイル発生部３２の
Ｍと同じである。尚、偏差とは測定値y^j _ik
と目標値_ikとの差をいう。_M 〓^l=1 Δy^j _ik (l)：第ｊ回目の巡回における第ｉ番目のスライス
リツプと第ｋ番目の測定点における偏差の
総和で、目標値と過渡紙質プロフアイルと
の偏差を累積している。

ゲイン行列〓を（32）式、操作量行列Ｕを
（33）式で表わすと、（30）式は（34）式で表わせ
る。

〓^T＝（〔（K¹¹ _P K¹¹ _I）（K¹² _P K¹² _I）…（K¹ⁿ _P K¹ⁿ _I）〕〔（K²¹ _P K²¹ _I）（K²² _P K²² _I）…（K²ⁿ _P K²ⁿ _I）〕 … 〔（K^r1 _P K^r1 _P）（K^r2 _P K^r2 _I）…（K^rn _P K^rn _P）〕
）
(32) U^T＝｛〔U¹ ₁ U² ₂…U^N ₁〕〔U¹ ₂ U² ₂…U^N ₂〕 …〔U¹ _r U² _r…U^N _r〕｝ (33) Ｕ＝Φ〓 (34) ここでΦを構成する小行列Φ_pqを（32），（33）
式の中かつこ〔〕に対応して定義する。

Φ＝Φ₁₁ Φ₁₂…Φ_1o Φ₂₁ Φ₂₂…Φ_2o ：：： Φ_r1 Φ_r2…Φ_ro (35) ここで、Ｐ＝１，２，…，ｒ Φ_pq＝０（for ｐ≠ｑ）このようにしてオフラインでエキスパートの操
作に対応するるゲイン行列〓が決定される。

次に同定されたゲイン行列〓を用いて、抄紙機
をオンライン処理する。予測推定部３４は測定デ
ータＹを入力して、まず外乱を含まない値を推定
し、次に無駄時間Td先の値を予測する（S21）。

まず推定演算は、(11)，（14）式を用いて(3)式を
次式のように変形して、予測推定部３４により操
作量Ｙ及び外乱〓を推定する。尚、式の変形の途
中に経由する式は莫大なので、省略する。

〓(t)＝ΦΘ^（ｔ−１），〓＾（ｔ−１）〓（ｔ−
１）＋Γ・Ｕ（ｔ−１−Td）＋Gw・Ｗ(t) (37) ここで、Γは操作量Ｕにかかる係数行列、Gw
は外乱にかかる係数行列、〓(t)は紙質プロフアイ
ルの測定データＹ、操作量の測定データＵ、外乱
の時系列データｒの要素よりなる状態ベクトルで
次式を満足する。

〓(t)^T〕｛〔y₁(t)，…，y_o(t)〕，〔y¹（ｔ−１），…，y_o（ｔ−１）〕， …，〔y₁（ｔ−ｍ＋１），…，y_o（ｔ−ｍ＋１）〕｝
〓｛〔u₁（ｔ−１−Td），…，u_r（ｔ−１−Td）〕，
…，〔u₁（ｔ−ｌ−Td），…，u_r（ｔ−ｌ−Td）〕｝
〓｛〔r₁(t)，…r_o(t)〕，…，〔r₁（ｔ−ｓ＋１），…
，
r_o（ｔ−ｓ＋１）〕｝ (38) また、Φは同定部３１で推定された干渉パラメー
タベクトルΦ^，〓＾よりなる行列である。

カルマンフイルタによる〓(t)の推定は次式によ
つて行われる。

〓＾(t)＝（Θ^（ｔ−１），〓＾（ｔ−１），（ｔ−
１）〓（ｔ−１）＋ΓU（ｔ−１−Td）＋〓_k〔Y_n（ｔ−１）−H_n〓
＾（ｔ−１）〕 (39) Y_n(t)＝H_n〓(t)＋Ｖ(t) (40) ここで、〓_kカルマンゲインで、フイルタの利得
を次式が成立するように設定する。

Y^_n（ｔ−１）＝Y_n（ｔ−１） (41) Ｖ(t)は平均値零の白色ノイズ、Hmは係数行列で
式を満足する。

次に予測演算を行う。操作量Ｕと紙質プロフア
イルＹとの間に存在する無駄時間Tdを補償する
ため、現在時刻ｔよりTd先の予測値を制御部３
５に送るためである。

〓（ｔ＋Td １ｔ）＝Φ（Θ^（ｔ＋Td），〓＾
（ｔ＋Td），Td）〓＾(t) ＋Γ・Ｕ（ｔ−１） (43) ただし、Θ^（ｔ＋Td），〓＾（tTd）は定数パラメ
ータの推定値ゆえに、その整定値を用いることに
すると次式の如くなる。

Θ^（（ｔ＋Td）＝Θ^ss (44) 〓＾（ｔ＋Td）＝〓＾ss (45) ∴Φ（Θ^（ｔ＋Td），〓＾（ｔ＋Td），ｔ＋Td）＝
Φss (46) ここに添字ssは整定値を意味する。

制御部３５はモデルマツチング部３３で求めた
ゲイン行列〓と、目標紙質プロフアイルと予
測推定部３４が（43）式によつて予測した紙質プ
ロフアイルを用いて、次式により操作量Ｕを演算
する（S22）。

Ｕ(t)−〓_P（Y^（ｔ＋Td）−（ｔ＋Td）） −K_IΣ（Y^（ｔ＋Td）−（ｔ＋Td））−K_F〓＾
（ｔ＋Td） (47) 操作部２１は制御部３５の指令に応じてスライ
スリツプを操作する（S23）。プロセス部２２は
紙をつくり（S24）、検出部２３はこの紙の紙質
プロフアイルＹを出力する（S25）。必要に応じ、
この紙質プロフアイルＹを表示する（S26）。

尚、上記実施例では各スライスリツプに全ての
偏差Δy_ik（ｋ＝１，２，…，ｎ）をフイードバツ
クしていたが、該当するスライスリツプに隣接す
る２個ずつの影響の大きなスライスリツプに対応
する偏差（ｎ＝360，ｒ＝40とすると40点ぐらい
になる）をフイードバツクしてもよい。このよう
にすると計算時間が短くなる利点がある。

もし紙質や運転条件が変化した時は、干渉行列
A^，B^，F^を再同定して、ゲイン行列〓を決定す
ればよい。

さらに、本実施例ではカルマンフイルタを用い
て予測推定部３４を構成しているが、検出器２３
のノイズレベルが低ければ確定論的な推定法によ
つて予測推定部３４を構成してもよい。

（発明の効果）以上説明したように本発明によれば次の効果が
ある。

熟練者による紙質プロフアイル制御を基礎に
制御部３５が制御しているので、抄紙工程の信
頼性が向上する。

抄紙機の動的システム同定を行つているの
で、定常システム同定の場合に生じる整定時間
の長期化がなく、整定時間が短くてすむ。

予測推定部３４が無駄時間補償をしているの
で、抄紙工程の制御性が向上する。

実施例のように、予測推定部３５にカルマン
フイルタを用いて外乱を推定すると、ノイズの
影響を最小限にすることができ、抄紙工程の信
頼性が向上する。

プロセスへの外乱をフイードフオワードによ
り低減しているので、外乱の影響が小さくなり
抄紙工程の信頼性が向上する。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す構成ブロツク
図、第２図は第１図の装置に用いるデータの具体
例、第３図は第１図の装置の動作を示す流れ図で
ある。第４図は従来装置の概略構成図、第５図は
紙幅方向プロフアイル制御の説明図、第６図は紙
幅方向プロフアイル制御の機能ブロツク図、第７
図は問題点の説明図である。２１……操作部、２２……プロセス部、２３…
…検出部、３１……同定部、３２……指令プロフ
アイル発生部、３３……モデルマツチング部、３
４……予測推定部、３５……制御部。

Claims

【特許請求の範囲】１紙幅方向に複数設けられ、開度に対応する量
の原料を供給するスライスリツプと、このスライスリツプから供給された原料を脱
水、乾燥して所定の紙質を得るプロセス部と、このプロセス部から送られた紙の紙質を紙幅方
向に分解して検出する検出部とを備え、この検出部で検出する紙質プロフアイ
ルに基づいて前記スライスリツプの開度を操作す
る抄紙機において、前記検出部の検出部する紙質プロフアイル相互
間の干渉行列、この紙質プロフアイルとスライス
リツプ操作量間の干渉行列、該紙質プロフアイル
と外乱間の干渉行列を推定して、該紙質プロフア
イルの動的特性を求める同定部と、前記抄紙機を熟練者が操作して目標紙質プロフ
アイルに到達する場合に経由する過渡紙質プロフ
アイルを発生する指令プロフアイル発生部と、この指令プロフアイル発生部の発生する過渡紙
質プロフアイル、前記目標紙質プロフアイル、前
記同定部の出力する３つの干渉行列を入力し、前
記スライスリツプ開度を操作する場合のゲインを
演算するモデルマツチング部と、前記検出部の検出する紙質プロフアイルを入力
し、前記スライスリツプから前記検出部に至るま
での無駄時間だけ先の紙質プロフアイル及び外乱
を予測する予測推定部と、この予測推定部で予測した紙質プロフアイルを
フイードバツクすると共に予測した外乱をフイー
ドフオワードして前記スライスリツプを制御する
と共に、これらのゲインを前記モデルマツチング
部より入力する制御部とを設けたことを特徴とする抄紙機制御装置。