JPH0760323B2 - Fuzzy control method of process - Google Patents
Fuzzy control method of processInfo
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- JPH0760323B2 JPH0760323B2 JP1041746A JP4174689A JPH0760323B2 JP H0760323 B2 JPH0760323 B2 JP H0760323B2 JP 1041746 A JP1041746 A JP 1041746A JP 4174689 A JP4174689 A JP 4174689A JP H0760323 B2 JPH0760323 B2 JP H0760323B2
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Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、フィードフォワード及びフィードバックのそ
れぞれの制御系に、ファジィ制御を適用したプロセスの
ファジィ制御方法に関する。TECHNICAL FIELD The present invention relates to a fuzzy control method for a process in which fuzzy control is applied to each of feedforward and feedback control systems.
［従来の技術］ 従来、化学プラント等においては、フィードフォワード
制御とフィードバック制御を併用することが多い。これ
はフィードバック制御系が、出力を検出し、これを目標
値と比較してから調節動作を行なうため、検出は正確で
あっても、信号が閉回路を巡回して伝わる時間的遅れを
ともなうことなどから、変動の速い入力に対して偏差の
少ない制御を行なうことがきわめてむずかしいこと、一
方、フィードフォワード制御系は、入力側の変動を検出
したり予想して、その変動に対して即座に影響を除くよ
うに作用するものの、このようなフィードフォワード制
御系を完全に設計するためには、系内の全伝達関数を正
確に把握しなければならないなど、それぞれの制御系に
問題点があり、これを相互に補足するためである。[Prior Art] Conventionally, in a chemical plant or the like, feedforward control and feedback control are often used together. This is because the feedback control system detects the output, compares it with the target value, and then performs the adjustment operation.Therefore, even if the detection is accurate, there is a time delay in which the signal travels through the closed circuit. Therefore, it is extremely difficult to perform control with a small deviation for an input that fluctuates rapidly.On the other hand, the feedforward control system detects and predicts fluctuations on the input side and immediately affects those fluctuations. However, in order to completely design such a feedforward control system, there is a problem in each control system, such as having to accurately grasp all transfer functions in the system. This is to complement each other.
［解決すべき問題点］ しかしながら、フィードフォワード・フィードバック制
御方法を併用した場合であっても、依然としてフィード
フォワード制御系（進み／遅れ）の設計が難しく、ま
た、たとえ設計できたとしても制御特有の伝達関数表現 のため、負荷変動時などの際、運転員にはどこをどう調
整すればよいのか理解できないこともあり、最悪の場合
制御システムを手動にしてしまうという問題があった。[Problems to be solved] However, even when the feedforward / feedback control method is used in combination, it is still difficult to design the feedforward control system (advance / delay). Transfer function expression Therefore, when the load fluctuates, the operator may not understand where and how to adjust, and in the worst case, the control system is manually operated.
また、プロセスによっては、フィードフォワード・フィ
ードバック制御のみならず、むだ時間制御やモデル予測
制御などを適用しても満足した効果を得ることができ
ず、未だに自動化できないプロセス制御もある。In addition, depending on the process, not only the feedforward / feedback control, but also the dead time control and the model predictive control cannot be applied to obtain a satisfactory effect, and there is still process control that cannot be automated.
このようなプロセスに共通している点は、むだ時間，時
定数が大きく、外乱要因も多く、かつ負荷変動時にプロ
セスダイナミックス（動特性）が大きく変化する点であ
り、いわゆる悪構造のプロセスである。この自動運転の
行なえないプロセスは、熟練運転員の経験による判断，
操作に頼らざるを得ず、運転員の負担が大きくなるとい
う問題があった。What is common to such processes is that the dead time and time constant are large, there are many disturbance factors, and the process dynamics (dynamic characteristics) change significantly when the load changes. is there. This process that cannot be carried out by automatic operation is based on the experience of skilled operators.
There was a problem that the operator had to rely on the operation and the burden on the operator increased.
本発明は上記の問題点にかんがみてなされたもので、プ
ロセス制約条件を制御則に加えた多変数形ファジィ制御
系によって、プロセスのより的確かつ容易な制御を可能
としたプロセスのファジィ制御方法の提供を目的とす
る。The present invention has been made in view of the above problems, and a fuzzy control method for a process that enables more accurate and easy control of a process by a multivariable fuzzy control system in which a process constraint condition is added to a control law. For the purpose of provision.
［問題点の解決手段］ 上記目的を達成するため本発明におけるプロセスのファ
ジィ制御方法は、 プロセスへの原料供給量の変化を検出し、メンバーシッ
プ関数によってこのときの供給量変化に対応した適合度
及び検出値ゾーンを判別し、かつ、この検出値ゾーンに
もとづいてフィードフォワード的制御規則を選択すると
ともに、この選択したフィードフォワード的制御規則及
び上記適合度にもとづいてファジィ推論を行ない操作量
を決定する第一制御群、 プロセスの目標値と制御量の偏差及びこの偏差に変化量
を検出し、メンバーシップ関数によってこのときの偏差
及び偏差変化量に対応した適合度及び検出値ゾーンを判
別し、かつ、この検出値ゾーンにもとづいてフィードバ
ック的制御規則を選択するとともに、この選択したフィ
ードバック的制御規則及び上記適合度にもとづいてファ
ジィ推論を行ない操作量を決定する第二制御群、 プロセスの各検出部からのデータをそれぞれの基準値と
比較し、これらデータのうちの少なくとも一つのデータ
が基準値をこえているときに、上記第二制御群の制御周
期を変更する第三制御群、 上記第一制御群ならびに第二制御群において決定された
操作量を加算して操作部に出力する方法としてある。[Means for Solving Problems] In order to achieve the above object, a fuzzy control method for a process according to the present invention detects a change in the amount of raw material supplied to the process and uses a membership function to determine the degree of conformity corresponding to the change in the amount of supply at this time. And the detection value zone are discriminated, and a feedforward control rule is selected based on this detection value zone, and fuzzy inference is performed based on the selected feedforward control rule and the above-mentioned conformity to determine the operation amount. The first control group, the deviation of the process target value and the control amount and the amount of change in this deviation are detected, and the membership function determines the goodness of fit and the detected value zone corresponding to the deviation and deviation change amount at this time, At the same time, the feedback control rule is selected based on this detection value zone, and the selected feedback bar is selected. The second control group that determines the manipulated variable by performing fuzzy inference based on the control rule and the degree of conformity, compares the data from each detection part of the process with the respective reference value, and at least one of these data When the data exceeds the reference value, the operation amount determined in the third control group for changing the control cycle of the second control group, the first control group and the second control group is added to the operation unit. There is a way to output.
このように、原料の供給量変化を検出し、フィードフォ
ワード的な制御規則を選択してファジィ制御する制御群
と、偏差とこの偏差の変化量を検出し、フィードバック
的な制御規則を選択してファジィ制御する制御群に分離
し、かつ第二制御群の制御周期を変更する第三制御群を
有することによって、それぞれの制御系の動向を別個に
確認でき、しかもプロセスの状況に応じて第二制御群の
制御周期を的確に対応させることができ、システム導入
時の調整が容易となる。In this way, a change in the supply of raw material is detected, a control group for fuzzy control by selecting a feedforward control rule, a deviation and the change amount of this deviation are detected, and a feedback control rule is selected. By having a third control group that separates the control group for fuzzy control and changes the control cycle of the second control group, it is possible to confirm the trends of each control system separately, and according to the situation of the process The control cycle of the control group can be accurately corresponded, and the adjustment at the time of system introduction becomes easy.
例えば、第一制御群におけるフィードフォワード部の出
力が大きいときには、第二制御群におけるフィードバッ
ク部の修正量を多くし、この場合のプロセス状況を観察
しながらフィードフォード部のゲインを弱めるようにす
る。For example, when the output of the feedforward unit in the first control group is large, the correction amount of the feedback unit in the second control group is increased, and the gain of the Feedford unit is weakened while observing the process situation in this case.
すなわち、負荷変動時の動特性に対しては、フィードフ
ォワード的経験則のゲインの調整のみで対応することが
可能となる。That is, it is possible to deal with the dynamic characteristics when the load changes only by adjusting the gain according to the feedforward empirical rule.
［実施例］ 以下、本発明におけるプロセスのファジィ制御方法の実
施例について説明する。[Embodiment] An embodiment of a fuzzy control method for a process according to the present invention will be described below.
第１図は本発明の一実施例方法を実施するためのエチレ
ン製造装置におけるメタン蒸留塔のプロセスシートを示
すもので、20は蒸留塔であり、原料供給管を有してい
る。21はレシーバ、22は蒸留塔20へ供給される原料の流
量計である。23は塔頂製品の組成を検出するガスクロマ
トグラフ、24は塔底製品の組成を検出するガスクロマト
グラフ、25はリボイラ、26はリボイラ25へ送られる蒸気
の流量計、27はリボイラ25へ送られる蒸気の調節弁、28
は塔底温度を検出する温度計、29は塔圧力計、30は制御
器である。FIG. 1 shows a process sheet of a methane distillation column in an ethylene production apparatus for carrying out the method of one embodiment of the present invention, and 20 is a distillation column having a raw material supply pipe. Reference numeral 21 is a receiver, and 22 is a flow meter of the raw material supplied to the distillation column 20. 23 is a gas chromatograph that detects the composition of the top product, 24 is a gas chromatograph that detects the composition of the bottom product, 25 is a reboiler, 26 is a flow meter of steam sent to the reboiler 25, 27 is steam sent to the reboiler 25 Control valve, 28
Is a thermometer for detecting the tower bottom temperature, 29 is a tower pressure gauge, and 30 is a controller.
この蒸留塔は、塔頂からメタンを含む軽質留分が、塔底
からエチレンを含む重質留分がそれぞれ蒸留，分離され
る。そしてこの蒸留塔は、塔底及び塔頂の製品組成を管
理するため、塔底の温度制御系（リボイラ量で操作）と
塔底にリークするメタンを測定するためのガスクロマト
グラフ／及び塔頂のメタン中のエチレン量を測定するガ
スクロマトグラフが設置されている。In this distillation column, a light fraction containing methane is distilled from the top of the column and a heavy fraction containing ethylene is distilled from the bottom of the column. This distillation column controls the product composition at the bottom and the top of the column, a temperature control system at the bottom (operated by the amount of reboiler), and a gas chromatograph for measuring methane leaking to the bottom / and the top of the gas chromatograph. A gas chromatograph is installed to measure the amount of ethylene in methane.
この制御系は、運転条件変更にともなう負荷変動があっ
たときなど、供給熱量が大きく変動し、また、塔底の温
度制御系の応答の悪さ（むだ時間，時定数が大，プロセ
スダイナミックスの変動が大）もある。このように、悪
構造のプロセスであるため、従来、各種の制御系が設計
され試されたがうまくいかず、手動運転されていた。そ
のため運転員は、負荷変動にともない、頻繁にリボイラ
量を操作することを余儀なくされ、負担の増加する一因
となっていた。This control system has large fluctuations in the amount of heat supplied, such as when there are load fluctuations due to changes in operating conditions, and the poor response of the temperature control system at the bottom of the column (dead time, large time constant, large process dynamics). There is also a large fluctuation). As described above, because of the badly structured process, various control systems have been designed and tried in the past, but they did not work well and were manually operated. Therefore, the operator is often forced to operate the reboiler amount in accordance with the load change, which is one of the causes of increasing the burden.
第２図は、第１図に示すメタン蒸留塔の制御系を示すブ
ロック線図であり、同図中、プロセスは蒸留塔20、供給
量検出部は原料流量計22、制御量検出部は塔底温度計2
8、操作部は調節弁27、制約条件検出部は温度計28,塔頂
製品ガスクロマトグラフ23,塔底製品ガスクロマトグラ
フ24,塔圧力計29等がそれぞれ対応する。FIG. 2 is a block diagram showing the control system of the methane distillation column shown in FIG. 1, in which the process is the distillation column 20, the supply amount detection unit is the raw material flow meter 22, and the control amount detection unit is the column. Bottom thermometer 2
8. The operation unit corresponds to the control valve 27, and the constraint condition detection unit corresponds to the thermometer 28, the tower top product gas chromatograph 23, the tower bottom product gas chromatograph 24, the tower pressure gauge 29, and the like.
次に、実施例の制御方法について、第２図に示すフロー
チャートを参照しつつ説明する。Next, the control method of the embodiment will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
第一制御群 まず、第一制御群においては、制御器30の第一群制御部
30−１によって、上記検出部22からのデータにもとづい
て、次のような処理を行なう。First control group First, in the first control group, the first group control unit of the controller 30.
30-1 performs the following processing based on the data from the detection unit 22.
検出部22において検出した蒸留塔20への原料供給量
を、所定の周期でサンプリングする（201）。The amount of raw material supplied to the distillation column 20 detected by the detection unit 22 is sampled at a predetermined cycle (201).
サンプリングしたデータを、前回のデータと比較し
て、プロセス変数（供給量）の変化量ΔＰを求める（20
2）。The sampled data is compared with the previous data to obtain the change amount ΔP of the process variable (supply amount) (20
2).
第４図に示すメンバーシップ関数表によって、変化
量ΔＰの適合度ε1，ε2及び検出値ゾーンの判別を行な
う（203）。Based on the membership function table shown in FIG. 4, the degrees of conformity ε 1 and ε 2 of the variation ΔP and the detection value zone are discriminated (203).
フィードフォワード的経験にもとづく制御規則 の中から、上記検出値ゾーンに対応する制御規則を選択
する（204）。Control rules based on feedforward experience A control rule corresponding to the detected value zone is selected from among the above (204).
上記選択した制御規則にもとづいてファジィ推論を
行なう（205）。Fuzzy inference is performed based on the selected control rule (205).
ファジィ推論の手段は、ポイント値を用いた荷重平均法
を採用している。The method of fuzzy reasoning adopts the weighted average method using the point value.
第二制御群 第二制御群においては、制御器30の第二群制御部30−２
によって、上記各検出部からのデータにもとづいて次の
ような処理を行なう。 Second control group In the second control group, the second group control unit 30-2 of the controller 30.
The following processing is performed on the basis of the data from each of the detection units.
検出部28において検出した塔底温度データをサンプ
リングする（206）。The tower bottom temperature data detected by the detector 28 is sampled (206).
サンプリングが所定周期のものか否かを判定し（20
7）、所定周期以外のものであるときは、現状の操作出
力を保持（208）すべく、操作出力を行なう。Determine whether the sampling has a predetermined period (20
7) If it is other than the predetermined cycle, the operation output is performed so as to hold the current operation output (208).
サンプリングが所定周期のものであるときは、検出
部28から送られてきたデータ（制御量）目標値と比較し
て偏差Ｅを求めるとともに、この偏差を前回の偏差と比
較して偏差の変化量ΔＥを求める（209）。When the sampling is of a predetermined cycle, the deviation E is obtained by comparing with the target value of data (control amount) sent from the detection unit 28, and the deviation is compared with the previous deviation. Calculate ΔE (209).
第５図に示すメンバーシップ関数表によって、偏差
Ｅとその変化量ΔＥの適合度KE1，KE2,KΔE1,KΔE2を求
め、さらに両者の共通適合度ε1，ε2を算出する。According to the membership function table shown in FIG. 5, the conformances KE 1 , KE 2 , KΔE 1 and KΔE 2 of the deviation E and its variation ΔE are obtained, and further the common conformances ε 1 and ε 2 of both are calculated.
min（KE1,KΔE1）→ε1 min（KE2,KΔE2）→ε2 また、偏差Ｅ及び変化量ΔＥの検出値ゾーンの判別を行
なう（210）。min (KE 1 , KΔE 1 ) → ε 1 min (KE 2 , KΔE 2 ) → ε 2 Further , the detected value zone of the deviation E and the variation ΔE is discriminated (210).
フィードバック的経験にもとづく制御則 の中から、上記検出値ゾーンに対応する制御規則を選択
する（211）。Control law based on feedback experience The control rule corresponding to the detection value zone is selected from among (211).
上記選択した制御規則及び適合度にもとづいてファ
ジィ推論を行なう（212）。Fuzzy inference is performed based on the selected control rule and conformity (212).
次に、第一制御群及び第二制御群で求めた操作出力U1，
U2を加算し、全体の操作出力Ｕを求める（213）。 Next, the operation output U 1 , obtained in the first control group and the second control group,
U 2 is added to obtain the total operation output U (213).
Ｕ＝U1＋U2 制御器30からの操作出力Ｕによって調節弁27を作動
させる（214）。U = U 1 + U 2 The control valve 27 is operated by the operation output U from the controller 30 (214).
第三制御群 第三制御群においては、第二制御群の制御周期を変更す
るため、制御器30の第三群制御部30−３によって、次の
ような処理を行なう。Third Control Group In the third control group, the following processing is performed by the third group control section 30-3 of the controller 30 in order to change the control cycle of the second control group.
塔頂製品のガスクロマトグラフ23,塔底製品のガス
クロマトグラフ24,塔底温度計28,圧力計29等の各検出部
で検出したプロセスの運転上必要なデータを所定の周期
でサンプリングする（215）。Sampling the data necessary for the operation of the process detected by the detectors such as the gas chromatograph 23 for the top product, the gas chromatograph 24 for the bottom product, the bottom thermometer 28, and the pressure gauge 29 at a predetermined cycle (215) .
サンプリングした制約条件の各データを、基準値と
比較してその範囲内に収っているか否か、すなわちプロ
セス変数を求める（216）。Each sampled constraint data is compared with a reference value to determine whether it is within the range, that is, a process variable (216).
制約条件内に収っているときは、第二制御群におけ
る制御周期を変更せず（217）、逆に、収っていないと
きには第二制御群の制御周期を変更する（218）。When it is within the constraint condition, the control cycle in the second control group is not changed (217). On the contrary, when it is not within the constraint condition, the control cycle of the second control group is changed (218).
これは、例えば、塔底からのメタンリーク量が基準値を
こえた場合に第二制御群の制御周期を短くしてリーク量
の増加を防いだり、あるいは、塔の過剰な焚き上げ状
態、すなわちトレイ温度が上限基準値をこえた場合に第
二制御群の制御周期を短くして塔の負荷の増大を抑えよ
うとするものである。This is, for example, when the amount of methane leak from the bottom of the tower exceeds the reference value, the control cycle of the second control group is shortened to prevent an increase in the amount of leak, or an excessively high-fired state of the tower, that is, When the tray temperature exceeds the upper limit reference value, the control cycle of the second control group is shortened to suppress the increase in the load on the tower.
このファジィ制御方法によってエチレン製造装置におけ
る蒸留塔の塔底温度制御を行なったところ、人間の操作
を真似た自動運転であるにも拘わらず、変動幅を従来の
手動運転時の1/3に抑えることができた。これにより、
運転の省エネルギー化を狙って、塔底温度を低い温度に
設定できるようになり、また、エチレン分解炉でのチャ
ージアップ／ダウン等の変動等においても安定した制御
を行なえるようになった。When the bottom temperature of the distillation column in the ethylene production equipment was controlled by this fuzzy control method, the fluctuation range was suppressed to 1/3 of the conventional manual operation, despite the automatic operation imitating human operation. I was able to. This allows
The tower bottom temperature can now be set to a low temperature in order to save energy in operation, and stable control can be performed even with fluctuations such as charge up / down in the ethylene cracking furnace.
本発明のように、制御群をそれぞれ分けると、各制御群
において推論された操作量の動向が個別的に把握でき、
ファジィ制御の調整に有効となる。As in the present invention, when the control groups are divided, the trend of the manipulated variable inferred in each control group can be individually grasped,
It is effective for adjusting fuzzy control.
また、本発明によれば、フィードフォワード・フィード
バック制御に比べて、設計が容易であり、運転員にも理
解が容易で、またフィードフォワード的経験則のゲイン
の調整のみで対応できる。Further, according to the present invention, compared with the feedforward feedback control, the design is easier, the operator can easily understand, and the adjustment can be made only by adjusting the gain of the feedforward empirical rule.
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、
他のプロセスの制御にも適用できることは勿論であり、
特にフィードフォワード・フィードバック制御による制
御を必要とするプロセスの制御に適用すると好適であ
る。The present invention is not limited to the above embodiment,
Of course, it can be applied to control of other processes,
In particular, it is suitable to be applied to control of a process that requires control by feedforward / feedback control.
［発明の効果］ 以上のように、本発明におけるプロセスのファジィ制御
方法によれば、熟練運転員の経験的な判断と運転操作過
程にもとづいた手動制御と同等の制御方法を自動化でき
るとともに、プロセスの制約条件を加味して、プロセス
の状況に応じた的確な制御を行なえるので、制御内容も
手動制御に比べて変動幅の少ない良好な制御とすること
ができる。[Effects of the Invention] As described above, according to the fuzzy control method of the process of the present invention, a control method equivalent to the manual control based on the empirical judgment of a skilled operator and the operation process can be automated, and the process Since the precise control according to the process condition can be performed by adding the constraint condition of No. 3, the control content can be a good control with less fluctuation range than the manual control.
第１図は本発明を実施するためのエチレン製造装置にお
けるメタン蒸留塔のプロセスシートを示し、第２図は同
じくブロック線図、第３図は同じくフローチャート、第
４図及び第５図はメンバーシップ表を示す。 20:プロセス 22:供給量検出部 28:制御量検出部 27:操作部 30−1:第一群制御部 30−2:第二群制御部 30−3:第三群制御部FIG. 1 shows a process sheet of a methane distillation column in an ethylene production apparatus for carrying out the present invention, FIG. 2 is the same block diagram, FIG. 3 is the same flowchart, and FIGS. 4 and 5 are memberships. Show the table. 20: Process 22: Supply amount detection unit 28: Control amount detection unit 27: Operation unit 30-1: First group control unit 30-2: Second group control unit 30-3: Third group control unit
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭62−234502（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−276604（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−279302（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−35501（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−158667（ＪＰ，Ａ) ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (56) References JP-A-62-234502 (JP, A) JP-A-63-276604 (JP, A) JP-A-63-279302 (JP, A) JP-A-2- 35501 (JP, A) JP 63-158667 (JP, A)
Claims (1)
メンバーシップ関数によってこのときの供給量変化に対
応した適合度及び検出値ゾーンを判別し、かつ、この検
出値ゾーンにもとづいてフィードフォワード的制御規則
を選択するとともに、この選択したフィードフォワード
的制御規則及び上記適合度にもとづいてファジィ推論を
行ない操作量を決定する第一制御群、 プロセスの目標値と制御量の偏差及びこの偏差の変化量
を検出し、メンバーシップ関数によってこのときの偏差
及び偏差変化量に対応した適合度及び検出値ゾーンを判
別し、かつ、この検出値ゾーンにもとづいてフィードバ
ック的制御規則を選択するとともに、この選択したフィ
ードバック的制御規則及び上記適合度にもとづいてファ
ジィ推論を行ない操作量を決定する第二制御群、 プロセスの各検出部からのデータをそれぞれの基準値と
比較し、これらデータのうちの少なくとも一つのデータ
が基準値をこえているときに、上記第二制御群の制御周
期を変更する第三制御群、 上記第一制御群ならびに第二制御群において決定された
操作量を加算して操作部に出力することを特徴としたプ
ロセスのファジィ制御方法。1. A change in the amount of raw material supplied to a process is detected,
The membership function discriminates the goodness of fit and the detection value zone corresponding to the supply amount change at this time, and the feedforward control rule is selected based on this detection value zone, and the selected feedforward control rule is selected. And the first control group that determines the manipulated variable by performing fuzzy inference based on the above-mentioned conformity, the deviation between the target value of the process and the controlled variable and the variation of this deviation, and the deviation and deviation at this time are detected by the membership function. The degree of conformity and the detection value zone corresponding to the amount of change is discriminated, and the feedback control rule is selected based on this detection value zone, and fuzzy inference is performed based on the selected feedback control rule and the degree of conformity. The second control group that determines the operation amount to be performed, data from each detection part of the process A third control group that changes the control cycle of the second control group when at least one of these data exceeds the reference value, and the first control group and the first control group. A fuzzy control method for a process, characterized in that the manipulated variables determined in the two control groups are added and output to an operating unit.
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| JP1041746A JPH0760323B2 (en) | 1989-02-23 | 1989-02-23 | Fuzzy control method of process |
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| JP1041746A JPH0760323B2 (en) | 1989-02-23 | 1989-02-23 | Fuzzy control method of process |
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Family Applications (1)
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Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04142605A (en) * | 1990-10-03 | 1992-05-15 | Mitsubishi Electric Corp | Positional control of suspended matter |
| CN120593505B (en) * | 2025-07-31 | 2025-11-21 | 北京中宏联工程技术有限公司 | Refined control method for pellet sintering in belt sintering machine |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5131391A (en) * | 1974-09-09 | 1976-03-17 | Tokyo Shibaura Electric Co | SEIBUN SEIGYOSOCHI |
| JPH077285B2 (en) * | 1985-12-18 | 1995-01-30 | 株式会社日立製作所 | Plant control equipment |
| JPS62234502A (en) * | 1986-04-04 | 1987-10-14 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | Concentration control device for concentrator |
| JPS63158667A (en) * | 1986-07-17 | 1988-07-01 | Toshiba Corp | Fuzzy arithmetic unit |
| JPS63276604A (en) * | 1987-05-08 | 1988-11-14 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Process controller |
| JPS63279302A (en) * | 1987-05-12 | 1988-11-16 | Fujitsu Ltd | Fuzzy inference system |
-
1989
- 1989-02-23 JP JP1041746A patent/JPH0760323B2/en not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
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| JPH02222004A (en) | 1990-09-04 |
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