JPS5983207A - 最適制御方法 - Google Patents
最適制御方法Info
- Publication number
- JPS5983207A JPS5983207A JP19274082A JP19274082A JPS5983207A JP S5983207 A JPS5983207 A JP S5983207A JP 19274082 A JP19274082 A JP 19274082A JP 19274082 A JP19274082 A JP 19274082A JP S5983207 A JPS5983207 A JP S5983207A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- determined
- optimal solution
- point
- control method
- search
- 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.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/0205—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system
- G05B13/021—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system in which a variable is automatically adjusted to optimise the performance
- G05B13/0215—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system in which a variable is automatically adjusted to optimise the performance using trial and error method, including "peak-holding"
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- Engineering & Computer Science (AREA)
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- Physics & Mathematics (AREA)
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- Automation & Control Theory (AREA)
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
する最適制御方法に関する。−
〔発明の技術的背景およびその間照点〕ｉｎｇ）を用い
、る最適制御がプロセス制御に広く応用されている、 第１図は従来の最適制御方法乞説明するために２２つの
変数ＸｓおよびＸｔによって定まる目的関数ｆ（ｘｓ、
ｘｔ）を等高線を用いて描いたものである。
、る最適制御がプロセス制御に広く応用されている、 第１図は従来の最適制御方法乞説明するために２２つの
変数ＸｓおよびＸｔによって定まる目的関数ｆ（ｘｓ、
ｘｔ）を等高線を用いて描いたものである。
ここで、等高線は内側に行くほど目的関数の値が小さく
なるように描かれており、この目的関数は多峰性で、複
数の極小点１．２，３．４を有し。
なるように描かれており、この目的関数は多峰性で、複
数の極小点１．２，３．４を有し。
且つ、４．３，２．１の順で小さくなっている。
ここで、変数ＸＩおよびＸ！がプロセスの状？ｌであり
、この目的関数の最ｉＭ解が例えば極小点４若しくはそ
の近傍の点５にあるものとし、状態楡の現状点が点６に
あるものとする。
、この目的関数の最ｉＭ解が例えば極小点４若しくはそ
の近傍の点５にあるものとし、状態楡の現状点が点６に
あるものとする。
この最適解な探索する従来の方法は、座標軸の原点０を
探索出発点としているため、たとえ、制御対象に関する
知ｉ識または経験から最適解が極小点５若しくはその近
傍にあることを予測し得たとしても、極小点２で探索？
終了することが多かつた口 そのため、制御指令は現状点６から極小点２へ変更され
、これによってプロセスの状態量が大きく変動すること
にｌ【る。
探索出発点としているため、たとえ、制御対象に関する
知ｉ識または経験から最適解が極小点５若しくはその近
傍にあることを予測し得たとしても、極小点２で探索？
終了することが多かつた口 そのため、制御指令は現状点６から極小点２へ変更され
、これによってプロセスの状態量が大きく変動すること
にｌ【る。
すなわち、従来の最適制御方法にあっては、プロセスの
状態に大きな変動を与えろとともに１役適制御ができな
いという欠点があった。
状態に大きな変動を与えろとともに１役適制御ができな
いという欠点があった。
本発明は上記の欠点を除去−１″′るためになされたも
ので、制御対象に与える変動を小さく抑さ得、且つ、最
も効果的な最適点を定め得る最適制御方法の提供を目的
とする。
ので、制御対象に与える変動を小さく抑さ得、且つ、最
も効果的な最適点を定め得る最適制御方法の提供を目的
とする。
この目的を達成′１″るために、本発明の最適制御方法
は、複数の状態量を変数とする多峰性の目的関数の解を
非線形計画法によって求めるに際し、前記目的関数を極
小化若しくは極大化する探索出発点を、最適解が存在す
ると予測される領域内に定めることを特徴とするもので
ある。
は、複数の状態量を変数とする多峰性の目的関数の解を
非線形計画法によって求めるに際し、前記目的関数を極
小化若しくは極大化する探索出発点を、最適解が存在す
ると予測される領域内に定めることを特徴とするもので
ある。
以下、添付図面を参照して本発明の一実施例について説
明する。
明する。
第２図は本発明を適用するプロセスのブロック図で、生
産プロセス加が必要とするエネルギを。
産プロセス加が必要とするエネルギを。
エネルギ供給源１１〜１４が供給するものとし、エネル
ギ供給６〃１１〜１４の負荷配分を、エネルギ供給コス
トに換算して最適となるような制御…を行うものと−Ｖ
＾−この場合、最適化のための目的関数はエネルギ供給
源１１〜１４の操作可能な変量に依存するエネルギコス
トとなり１通常は、第１図に示すような多峰性の関数と
なる。
ギ供給６〃１１〜１４の負荷配分を、エネルギ供給コス
トに換算して最適となるような制御…を行うものと−Ｖ
＾−この場合、最適化のための目的関数はエネルギ供給
源１１〜１４の操作可能な変量に依存するエネルギコス
トとなり１通常は、第１図に示すような多峰性の関数と
なる。
一方、制調対壕に対する知識および経脚灸から、エネル
ギコストを最小圧する最適点の４在領域をある程度予測
することができる。本発明に、この＠滴点の存在領域内
に、探索出発点をＴめるもので、例えば、エネルギー供
給源が複数台の蒸気タービンである場合、これらの蒸気
タービンはそれぞれ主蒸気加減弁や抽気加減弁馨具えて
卦り、この主蒸気加減弁および抽気加減弁の一度に依４
￥ろ損失は零であることが、知識、経験によって明らら
である。したがって、生産プロセスが必要とするエネル
ギを供給するに際して、上記主蒸気加減弁および油気加
減弁を順次間いた場合の損失を求める必要はなく、必要
エネルギ量に応じて、何段目の弁まで全開すればよいか
は答易忙判定し得ることであり、全開にすべき弁数と全
閉にすべき弁数を予め定めて、この状態を探索出発点と
１−れば、短い探索時間で、所望の最適解を得ることが
できる０ また、第２図に示したエネルギ供給ン涼の−っが工」易
外の電力会社からの電力、づ−なゎち、購入は力である
場合、１日の時間帯の中、自家発准コストに比較して電
力料金が大幅に安くなる夜間には。
ギコストを最小圧する最適点の４在領域をある程度予測
することができる。本発明に、この＠滴点の存在領域内
に、探索出発点をＴめるもので、例えば、エネルギー供
給源が複数台の蒸気タービンである場合、これらの蒸気
タービンはそれぞれ主蒸気加減弁や抽気加減弁馨具えて
卦り、この主蒸気加減弁および抽気加減弁の一度に依４
￥ろ損失は零であることが、知識、経験によって明らら
である。したがって、生産プロセスが必要とするエネル
ギを供給するに際して、上記主蒸気加減弁および油気加
減弁を順次間いた場合の損失を求める必要はなく、必要
エネルギ量に応じて、何段目の弁まで全開すればよいか
は答易忙判定し得ることであり、全開にすべき弁数と全
閉にすべき弁数を予め定めて、この状態を探索出発点と
１−れば、短い探索時間で、所望の最適解を得ることが
できる０ また、第２図に示したエネルギ供給ン涼の−っが工」易
外の電力会社からの電力、づ−なゎち、購入は力である
場合、１日の時間帯の中、自家発准コストに比較して電
力料金が大幅に安くなる夜間には。
契約電力の最大値に探索出発点を定めるようにすればよ
い− かかる探索出発点の決定は最適化計算を行う前に、予め
定めた基準若しくは方法で求めたり、あるいは、オフラ
インで種々のケースについてバッチ的にシミュレーショ
ンを行ってその結果をテーブルとして記憶せしめ、この
テーブルの中がらエネルギの需要量に応じて値を読み出
すことによって実行することができる。
い− かかる探索出発点の決定は最適化計算を行う前に、予め
定めた基準若しくは方法で求めたり、あるいは、オフラ
インで種々のケースについてバッチ的にシミュレーショ
ンを行ってその結果をテーブルとして記憶せしめ、この
テーブルの中がらエネルギの需要量に応じて値を読み出
すことによって実行することができる。
また、探索出発点を決定するもう一つの方法として、状
？Ｍ ｔまたは制御対象の現状点とすることも有効であ
る。すなわち、状態量が最適解の存在する特定の領域を
超えないことが明らかであるときは、この状態°鎗の現
状点を探索出発点とすることによって、探索時間が著し
く短縮されろと同時に１例えば、第１図の原点Ｏから極
小点２．３または４に状態量を変化させろ場合に比べて
現状点６からその近傍の極小点４に変化させるだけであ
るため、制御対象の変動幅を最小に抑さえることができ
る。− なお、複数の変数の中２解の存在点が狭い範囲に絞られ
る変数があるとき、この変数にのみ着目して探索出発点
を決定するようにしても上述したと同様な結果が得られ
る。
？Ｍ ｔまたは制御対象の現状点とすることも有効であ
る。すなわち、状態量が最適解の存在する特定の領域を
超えないことが明らかであるときは、この状態°鎗の現
状点を探索出発点とすることによって、探索時間が著し
く短縮されろと同時に１例えば、第１図の原点Ｏから極
小点２．３または４に状態量を変化させろ場合に比べて
現状点６からその近傍の極小点４に変化させるだけであ
るため、制御対象の変動幅を最小に抑さえることができ
る。− なお、複数の変数の中２解の存在点が狭い範囲に絞られ
る変数があるとき、この変数にのみ着目して探索出発点
を決定するようにしても上述したと同様な結果が得られ
る。
以上の説明によって明らかな如く、本発明の最適制御方
法によれば、最適解な求める時間を大幅に短縮し得ろと
ともに、制御対象に与える変肋を著しく小さく抑さえ得
るという侵れた効果が得られる。
法によれば、最適解な求める時間を大幅に短縮し得ろと
ともに、制御対象に与える変肋を著しく小さく抑さえ得
るという侵れた効果が得られる。
第１図は従来の最適制御方法乞説明するために。
２つの変数と、これによって定まる目的関数の１１１Ｌ
２等高線を用いて表わした説明図、第２図は本発明の最
適制御方法を説明するために、この最適制御方法を適用
する制御対象の構成を示すブロック図である。 １．２，３．４・・・極小点％５・・・最適解の存在点
。 ６・・・現状点、１１〜１４・・・エネルギ供給源、２
０・・・生産プロセス。
２等高線を用いて表わした説明図、第２図は本発明の最
適制御方法を説明するために、この最適制御方法を適用
する制御対象の構成を示すブロック図である。 １．２，３．４・・・極小点％５・・・最適解の存在点
。 ６・・・現状点、１１〜１４・・・エネルギ供給源、２
０・・・生産プロセス。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 て制御対象を制御する最適制御方法において。 前記目的関数を極小化若しくは極大化する探索出発点を
、最適解が存在￥ると予測される領域内に定めることを
特徴とする最適制御方法。 ２、前記探索出発点を前記状趨量の現状点に定めること
を特徴とする特許請求の範囲第１項ｈ１〕戎の最、必制
９１１１力法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19274082A JPS5983207A (ja) | 1982-11-02 | 1982-11-02 | 最適制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19274082A JPS5983207A (ja) | 1982-11-02 | 1982-11-02 | 最適制御方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5983207A true JPS5983207A (ja) | 1984-05-14 |
Family
ID=16296266
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19274082A Pending JPS5983207A (ja) | 1982-11-02 | 1982-11-02 | 最適制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5983207A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0272405A (ja) * | 1988-09-08 | 1990-03-12 | Yokogawa Electric Corp | メンバーシップ関数決定方法 |
| JPH0272404A (ja) * | 1988-09-08 | 1990-03-12 | Yokogawa Electric Corp | メンバーシップ関数決定方法 |
| US5587897A (en) * | 1993-12-27 | 1996-12-24 | Nec Corporation | Optimization device |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5663605A (en) * | 1979-10-30 | 1981-05-30 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Optimum parameter search device of control unit |
-
1982
- 1982-11-02 JP JP19274082A patent/JPS5983207A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5663605A (en) * | 1979-10-30 | 1981-05-30 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Optimum parameter search device of control unit |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0272405A (ja) * | 1988-09-08 | 1990-03-12 | Yokogawa Electric Corp | メンバーシップ関数決定方法 |
| JPH0272404A (ja) * | 1988-09-08 | 1990-03-12 | Yokogawa Electric Corp | メンバーシップ関数決定方法 |
| US5587897A (en) * | 1993-12-27 | 1996-12-24 | Nec Corporation | Optimization device |
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