JPH0667704A - プロセス制御における無駄時間処理装置 - Google Patents
プロセス制御における無駄時間処理装置Info
- Publication number
- JPH0667704A JPH0667704A JP24280892A JP24280892A JPH0667704A JP H0667704 A JPH0667704 A JP H0667704A JP 24280892 A JP24280892 A JP 24280892A JP 24280892 A JP24280892 A JP 24280892A JP H0667704 A JPH0667704 A JP H0667704A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- dead time
- correlation function
- autoregressive model
- series data
- time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 無駄時間を短くし、制御の効率化と精度の向
上をはかる。 【構成】 最初に時系列データ１をファイルから読み込
み（ステップ１１）、そのデータを用いて相関関数計算
を行い（ステップ１２）、相関関数行列を求める。次
に、別途、ステップ１３により設定入力されている各変
数間ごとの無駄時間の値に基づいて、相関関数の無駄時
間補正処理を行う（ステップ１４）。ここで、ステップ
１４で求めた相関関数行列を用いて自己回帰モデルの同
定計算を行い、自己回帰モデル係数を求める（ステップ
１５）。次いで、算出した自己回帰モデル係数および無
駄時間設定ステップ値を用いて、自己回帰モデルの補正
処理を行う（ステップ１６）。
上をはかる。 【構成】 最初に時系列データ１をファイルから読み込
み（ステップ１１）、そのデータを用いて相関関数計算
を行い（ステップ１２）、相関関数行列を求める。次
に、別途、ステップ１３により設定入力されている各変
数間ごとの無駄時間の値に基づいて、相関関数の無駄時
間補正処理を行う（ステップ１４）。ここで、ステップ
１４で求めた相関関数行列を用いて自己回帰モデルの同
定計算を行い、自己回帰モデル係数を求める（ステップ
１５）。次いで、算出した自己回帰モデル係数および無
駄時間設定ステップ値を用いて、自己回帰モデルの補正
処理を行う（ステップ１６）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、自己回帰モデルを作成
しながら多数系統を同時に制御するプロセス制御におけ
る無駄時間処理装置に関する。
しながら多数系統を同時に制御するプロセス制御におけ
る無駄時間処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、プラント等のプロセス制御では、
多数系統を同時に制御する場合、自己回帰モデルを作成
してシステム全体を制御する方法がとられている。ここ
で用いられる自己回帰モデル式は数式１のように定義す
ることができる。
多数系統を同時に制御する場合、自己回帰モデルを作成
してシステム全体を制御する方法がとられている。ここ
で用いられる自己回帰モデル式は数式１のように定義す
ることができる。
【０００３】
【数１】
【０００４】なお、数式１中のＭはモデルの次数、Ｋは
変数の数、ａｉｊは自己回帰モデル係数、Ｘｉ（ｎ）は
変数ＸｉのΔｔ時間毎ｎステップ目の値である。ところ
でプロセス制御において、操作量から制御量への応答ま
での無駄時間が長いと、その収集した時系列データを用
いて自己回帰式にモデル化する場合、そのモデルの最適
な次数は、無駄時間を含むために大きくなる。
変数の数、ａｉｊは自己回帰モデル係数、Ｘｉ（ｎ）は
変数ＸｉのΔｔ時間毎ｎステップ目の値である。ところ
でプロセス制御において、操作量から制御量への応答ま
での無駄時間が長いと、その収集した時系列データを用
いて自己回帰式にモデル化する場合、そのモデルの最適
な次数は、無駄時間を含むために大きくなる。
【０００５】また、同定すべき係数の中で本来ゼロであ
るべきものまで同時に同定することになるので、純粋な
応答部分に対応した係数の同定精度が落ちるとともに、
本来ゼロである項も有限な値をもって同定される可能性
がある。そこで従来は、無駄時間に対する処理を行わず
にそのまま自己回帰モデルを作るかあるいは時系列デー
タを無駄時間分ずらすことにより対応を行っていた。
るべきものまで同時に同定することになるので、純粋な
応答部分に対応した係数の同定精度が落ちるとともに、
本来ゼロである項も有限な値をもって同定される可能性
がある。そこで従来は、無駄時間に対する処理を行わず
にそのまま自己回帰モデルを作るかあるいは時系列デー
タを無駄時間分ずらすことにより対応を行っていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うに時系列データをずらす場合、ある１つの変数をずら
すと、他の全ての変数についてもずらしたことになり、
それぞれの変数間の無駄時間を独立に設定することがで
きない。すなわち、図７に示すように、Ｘ１からＸ２ま
での間だけ無駄時間処理を行いたいとしても、時系列デ
ータのずらしによる無駄時間処理は、図８のように他の
すべての変数間についての無駄時間処理となってしま
う。
うに時系列データをずらす場合、ある１つの変数をずら
すと、他の全ての変数についてもずらしたことになり、
それぞれの変数間の無駄時間を独立に設定することがで
きない。すなわち、図７に示すように、Ｘ１からＸ２ま
での間だけ無駄時間処理を行いたいとしても、時系列デ
ータのずらしによる無駄時間処理は、図８のように他の
すべての変数間についての無駄時間処理となってしま
う。
【０００７】このように、従来は無駄時間に対する処理
が各変数間ごとに設定できないため、あらかじめわかっ
ている無駄時間の先見情報を自己回帰モデルへ反映する
ことができないという問題点があった。本発明では、こ
の問題点を解決するためになされたもので、その目的と
するところは、各変数間について無駄時間の補正を可能
にすることにより無駄時間を少なくして効率の良い制御
を実現するとともに、自己回帰モデルの精度向上および
モデル化作業の軽減を図ることができるプロセス制御に
おける無駄時間処理装置を提供することにある。
が各変数間ごとに設定できないため、あらかじめわかっ
ている無駄時間の先見情報を自己回帰モデルへ反映する
ことができないという問題点があった。本発明では、こ
の問題点を解決するためになされたもので、その目的と
するところは、各変数間について無駄時間の補正を可能
にすることにより無駄時間を少なくして効率の良い制御
を実現するとともに、自己回帰モデルの精度向上および
モデル化作業の軽減を図ることができるプロセス制御に
おける無駄時間処理装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、時系列データを読み取る手段と、各変数
間ごとの無駄時間設定値を入力する手段と、時系列デー
タについての相関関数計算を行い相関関数行列を求める
手段と、無駄時間設定値に基づき相関関数の無駄時間を
補正する手段と、相関関数行列を用いて自己回帰モデル
の同定計算を行い自己回帰モデル係数を算出する手段
と、無駄時間設定値および自己回帰モデル係数に基づき
自己回帰モデル係数を補正する手段を備えたことを特徴
とする。
に、本発明は、時系列データを読み取る手段と、各変数
間ごとの無駄時間設定値を入力する手段と、時系列デー
タについての相関関数計算を行い相関関数行列を求める
手段と、無駄時間設定値に基づき相関関数の無駄時間を
補正する手段と、相関関数行列を用いて自己回帰モデル
の同定計算を行い自己回帰モデル係数を算出する手段
と、無駄時間設定値および自己回帰モデル係数に基づき
自己回帰モデル係数を補正する手段を備えたことを特徴
とする。
【０００９】
【作用】本発明においては、時系列データが読み取ら
れ、各変数間ごとの無駄時間設定値が入力されると、時
系列データについての相関関数計算が行われて相関関数
行列が求められる。ここで各変数間ごとの無駄時間設定
値に基づき相関関数の無駄時間が補正され、さらに相関
関数行列を用いた自己回帰モデルの同定計算が行われて
自己回帰モデル係数が算出される。また、別途入力され
た無駄時間設定値および自己回帰モデル係数に基づき自
己回帰モデル係数が補正される。
れ、各変数間ごとの無駄時間設定値が入力されると、時
系列データについての相関関数計算が行われて相関関数
行列が求められる。ここで各変数間ごとの無駄時間設定
値に基づき相関関数の無駄時間が補正され、さらに相関
関数行列を用いた自己回帰モデルの同定計算が行われて
自己回帰モデル係数が算出される。また、別途入力され
た無駄時間設定値および自己回帰モデル係数に基づき自
己回帰モデル係数が補正される。
【００１０】
【実施例】以下、図に沿って本発明の実施例を説明す
る。図１は本発明に係る装置の動作を示すフローチャー
トである。同図において、最初に時系列データ１をファ
イルから読み込む（ステップ１１）。
る。図１は本発明に係る装置の動作を示すフローチャー
トである。同図において、最初に時系列データ１をファ
イルから読み込む（ステップ１１）。
【００１１】次に、読み込んだ時系列データを用いて相
関関数計算を行う（ステップ１２）。この計算により相
関関数行列を求める。すなわち、無駄時間処理機能を用
いた相関関数計算を行うことにより相関関数行列を算出
する。ここで例えば、時系列データの変数の数が４つ
（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４）であり、ｘ３からｘ１への
無駄時間がＬステップ分（Ｌ×Δｔ時間）だけあったと
すると、それを４×４の行列の３行１列にＬと設定し、
対応する相関関数をＬステップ分ずらす。同様に、他の
変数間についても処理を行い、相関関数行列を数式２の
ように定義する。
関関数計算を行う（ステップ１２）。この計算により相
関関数行列を求める。すなわち、無駄時間処理機能を用
いた相関関数計算を行うことにより相関関数行列を算出
する。ここで例えば、時系列データの変数の数が４つ
（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４）であり、ｘ３からｘ１への
無駄時間がＬステップ分（Ｌ×Δｔ時間）だけあったと
すると、それを４×４の行列の３行１列にＬと設定し、
対応する相関関数をＬステップ分ずらす。同様に、他の
変数間についても処理を行い、相関関数行列を数式２の
ように定義する。
【００１２】
【数２】
【００１３】なお、数式２中のＮは時系列データ点数、
ｋは相関関数遅れ次数である。
ｋは相関関数遅れ次数である。
【００１４】次に、別途、ステップ１３により設定入力
されている各変数間ごとの無駄時間の値に基づいて、相
関関数の無駄時間補正処理を行う（ステップ１４）。こ
こで、時系列データをずらして無駄時間処理を行った相
関関数行列をＲi’ｊ（ｋ）とし、ｘjからｘiへ無駄時
間Ｌステップの設定を行うと、それらの間は数式３およ
び数式４のような関係となる。
されている各変数間ごとの無駄時間の値に基づいて、相
関関数の無駄時間補正処理を行う（ステップ１４）。こ
こで、時系列データをずらして無駄時間処理を行った相
関関数行列をＲi’ｊ（ｋ）とし、ｘjからｘiへ無駄時
間Ｌステップの設定を行うと、それらの間は数式３およ
び数式４のような関係となる。
【００１５】
【数３】
【００１６】
【数４】
【００１７】その結果、時系列データ自体をずらしたＲ
ij’（ｋ）を使うことと相関関数をずらしたＲij”
（ｋ）を使うのが等価となる。ここで、ステップ１４で
求めた相関関数行列を用いて自己回帰モデルの同定計算
を行い、自己回帰モデル係数を求める（ステップ１
５）。すなわち、この無駄時間のずらし処理を行った相
関関数行列Ｒij”（ｋ）を用い、平均２乗誤差を最小に
する線形予測係数である、自己回帰モデルの係数ａ
ji（ｍ）を求める。
ij’（ｋ）を使うことと相関関数をずらしたＲij”
（ｋ）を使うのが等価となる。ここで、ステップ１４で
求めた相関関数行列を用いて自己回帰モデルの同定計算
を行い、自己回帰モデル係数を求める（ステップ１
５）。すなわち、この無駄時間のずらし処理を行った相
関関数行列Ｒij”（ｋ）を用い、平均２乗誤差を最小に
する線形予測係数である、自己回帰モデルの係数ａ
ji（ｍ）を求める。
【００１８】次いで、算出した自己回帰モデル係数およ
び無駄時間設定ステップ値を用いて、自己回帰モデルの
補正処理を行う（ステップ１６）。つまり、ここでは得
られたモデルをそのままで採用しようとすると、モデル
における変数間の同時間性がなくなってしまうことにな
る。そのため、処理した無駄時間のステップ数だけ自己
回帰モデルの係数をもどす処理を行う。具体的には、Ｘ
jからＸiに無駄時間がＬステップあったとし、Ｘj（ｊ
≠Ｊ）からＸiへは無駄時間がないとした場合、無駄時
間処理後の自己回帰モデル式は数式５のようになる。
び無駄時間設定ステップ値を用いて、自己回帰モデルの
補正処理を行う（ステップ１６）。つまり、ここでは得
られたモデルをそのままで採用しようとすると、モデル
における変数間の同時間性がなくなってしまうことにな
る。そのため、処理した無駄時間のステップ数だけ自己
回帰モデルの係数をもどす処理を行う。具体的には、Ｘ
jからＸiに無駄時間がＬステップあったとし、Ｘj（ｊ
≠Ｊ）からＸiへは無駄時間がないとした場合、無駄時
間処理後の自己回帰モデル式は数式５のようになる。
【００１９】
【数５】
【００２０】このようにして、相関関数及び自己回帰モ
デル係数行列に対しての無駄時間処理が実現される。そ
れによりプラントの変数間の無駄時間の情報が有効にモ
デルに反映されて、モデル化の信頼性が向上する。
デル係数行列に対しての無駄時間処理が実現される。そ
れによりプラントの変数間の無駄時間の情報が有効にモ
デルに反映されて、モデル化の信頼性が向上する。
【００２１】図２は上述した実施例に用いた時系列デー
タの一例を示すトレンドグラフである。この例では、Ｘ
１，Ｘ２を制御量、Ｘ３，Ｘ４を操作量とし、この４つ
の変数の時系列データをもとに、自己回帰モデルのモデ
ル化を行ったものである。これらの時系列データ間に
は、Ｘ３→Ｘ１，Ｘ４→Ｘ１の間に７ステップ（７次）
の無駄時間、また、Ｘ３→Ｘ２，Ｘ４→Ｘ２の間に１ス
テップの無駄時間があるものとする。
タの一例を示すトレンドグラフである。この例では、Ｘ
１，Ｘ２を制御量、Ｘ３，Ｘ４を操作量とし、この４つ
の変数の時系列データをもとに、自己回帰モデルのモデ
ル化を行ったものである。これらの時系列データ間に
は、Ｘ３→Ｘ１，Ｘ４→Ｘ１の間に７ステップ（７次）
の無駄時間、また、Ｘ３→Ｘ２，Ｘ４→Ｘ２の間に１ス
テップの無駄時間があるものとする。
【００２２】図３は算出した相関関数行列を示す。この
相関関数行列に対し、図４の表示画面に示すようにＩ行
からＪ列への無駄時間ステップの設定を行うと、相関関
数の無駄処理時間が行われ自己回帰モデルの係数行列が
図５のように求まる。さらにこのモデルに対し同時間性
を持たせるため、自己回帰モデルの補正を行うと、最終
的に図６に示すような係数行列を有する自己回帰モデル
が得られた。このように無駄時間の先見情報を各変数間
ごとに設定できるようにすることにより、自己回帰モデ
ルの精度向上につながり、さらに実プラントにおける制
御の信頼性が向上する。
相関関数行列に対し、図４の表示画面に示すようにＩ行
からＪ列への無駄時間ステップの設定を行うと、相関関
数の無駄処理時間が行われ自己回帰モデルの係数行列が
図５のように求まる。さらにこのモデルに対し同時間性
を持たせるため、自己回帰モデルの補正を行うと、最終
的に図６に示すような係数行列を有する自己回帰モデル
が得られた。このように無駄時間の先見情報を各変数間
ごとに設定できるようにすることにより、自己回帰モデ
ルの精度向上につながり、さらに実プラントにおける制
御の信頼性が向上する。
【００２３】
【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、時系
列データから相関関数行列が求められると、各変数間ご
との無駄時間設定値に基づき無駄時間が補正されるとと
もに、自己回帰モデル係数が補正される。それにより、
自己回帰モデルの精度向上につながり、これを実際のプ
ラント制御システムに適用すると制御の信頼性が向上す
ることになる。さらには、各変数間ごとに無駄時間を設
定して処理することができるようになり、無駄時間の少
ない効率の良い制御が実現される。
列データから相関関数行列が求められると、各変数間ご
との無駄時間設定値に基づき無駄時間が補正されるとと
もに、自己回帰モデル係数が補正される。それにより、
自己回帰モデルの精度向上につながり、これを実際のプ
ラント制御システムに適用すると制御の信頼性が向上す
ることになる。さらには、各変数間ごとに無駄時間を設
定して処理することができるようになり、無駄時間の少
ない効率の良い制御が実現される。
【図１】本発明に係る実施例の動作を示すフローチャー
トである。
トである。
【図２】実施例に用いられた時系列データの一例を示す
トレンドグラフである。
トレンドグラフである。
【図３】算出された相関関数行列を示す図である。
【図４】無駄時間の設定例を示す表示画面図である。
【図５】自己回帰モデルの係数行列を示す図である。
【図６】自己回帰モデルの係数行列を示す図である。
【図７】従来の処理を示す説明図である。
【図８】従来の処理を示す説明図である。
１ 時系列データ
Claims (1)
- 【請求項１】 時系列データを読み取る手段と、 各変数間ごとの無駄時間設定値を入力する手段と、 時系列データについての相関関数計算を行い相関関数行
列を求める手段と、 無駄時間設定値に基づき相関関数の無駄時間を補正する
手段と、 相関関数行列を用いて自己回帰モデルの同定計算を行い
自己回帰モデル係数を算出する手段と、 無駄時間設定値および自己回帰モデル係数に基づき自己
回帰モデル係数を補正する手段と、 を備えたことを特徴とするプロセス制御における無駄時
間処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24280892A JP3201001B2 (ja) | 1992-08-19 | 1992-08-19 | プロセス制御における自己回帰モデルの無駄時間処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24280892A JP3201001B2 (ja) | 1992-08-19 | 1992-08-19 | プロセス制御における自己回帰モデルの無駄時間処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0667704A true JPH0667704A (ja) | 1994-03-11 |
| JP3201001B2 JP3201001B2 (ja) | 2001-08-20 |
Family
ID=17094599
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24280892A Expired - Fee Related JP3201001B2 (ja) | 1992-08-19 | 1992-08-19 | プロセス制御における自己回帰モデルの無駄時間処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3201001B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005202934A (ja) * | 2003-12-03 | 2005-07-28 | Fisher Rosemount Syst Inc | モデルスイッチングおよび属性補間を用いた適応型多変数プロセスコントローラ |
| JP5866446B2 (ja) * | 2012-07-03 | 2016-02-17 | シャープ株式会社 | グラフ描画装置、グラフ描画方法、工程管理システム、工程管理方法、制御プログラムおよび可読記憶媒体 |
-
1992
- 1992-08-19 JP JP24280892A patent/JP3201001B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005202934A (ja) * | 2003-12-03 | 2005-07-28 | Fisher Rosemount Syst Inc | モデルスイッチングおよび属性補間を用いた適応型多変数プロセスコントローラ |
| JP5866446B2 (ja) * | 2012-07-03 | 2016-02-17 | シャープ株式会社 | グラフ描画装置、グラフ描画方法、工程管理システム、工程管理方法、制御プログラムおよび可読記憶媒体 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3201001B2 (ja) | 2001-08-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH0667704A (ja) | プロセス制御における無駄時間処理装置 | |
| US20070124712A1 (en) | Auxiliary method for circuit design | |
| JPH06348307A (ja) | 言語学的制御の評価方法 | |
| US20250130772A1 (en) | Neural network circuit and arithmetic method | |
| JP3427566B2 (ja) | 制御プログラム作成装置 | |
| US6944641B2 (en) | Method for determining the square root of a long-bit number using a short-bit processor | |
| CN116343209B (zh) | 运用于机器人流程自动化的字符串识别方法、设备及介质 | |
| JP3314401B2 (ja) | 指令補正フィルタとそれを使用する自動機械の制御装置 | |
| JP2579996B2 (ja) | 炉心状態予測装置 | |
| JP2957417B2 (ja) | 分散データベースシステム集計処理方式 | |
| JP3204562B2 (ja) | メディアンフィルタ処理方法 | |
| JPH03116271A (ja) | ２次元画像の高速フーリエ変換解析方法 | |
| JPH04114207A (ja) | Ｎｃ加工機用加工データ作成方式 | |
| Thielemans et al. | Iterative Learning Control Applied to Explicit Co-simulation | |
| JPH0628387A (ja) | 連立一次方程式の並列計算装置 | |
| JPH0616241B2 (ja) | 計算機制御装置の制御方法 | |
| JP3156343B2 (ja) | データ依存関係情報処理方法 | |
| JPS6186806A (ja) | デジタル制御演算方式 | |
| CN120612593A (zh) | 一种植物生长状态检测方法、系统、程序和电子终端 | |
| JPH10283002A (ja) | 最適負荷配分装置 | |
| JPH01166102A (ja) | 数値制御装置のオフセット軌跡算出方法 | |
| JPH0969159A (ja) | テンプレートマッチング装置 | |
| JPH07248902A (ja) | 浮動小数点演算装置とその誤差補正方法および線形計画問題最適化装置とその最適解の求解方法 | |
| JPH0784620A (ja) | 工具経路情報の変換処理方法 | |
| JPS6312077A (ja) | グリツド描画方式 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20000803 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20010522 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |