JP2008164619A - 材料移送中に送達される材料の量を制御するための方法 - Google Patents

Abstract

【課題】材料移送中に送達される材料の量を制御するための方法を提供する。
【解決手段】本願発明の方法は、ソース位置から目標位置に送達すべき材料に関する目標量を入力するステップと、予測モデルベースのアルゴリズムを使用して、材料の送達中に目標量を更新するステップと、再帰的最小二乗手順を使用して、工程性能データに基づいて予測モデルベースのアルゴリズムを更新するステップとを含む。工程変化に応答して予測モデルベースのアルゴリズムを適合させる目的で、少なくとも１つの以前の予測モデルベースのアルゴリズムパラメータを、少なくとも１つの新しい予測モデルベースのアルゴリズムパラメータで置換すべきかどうかを判定するために使用される適応選択アルゴリズム。材料移送工程中に、少なくとも１つの独立に測定される材料の送達を主材料の送達とオーバラップするための方法。
【選択図】図１

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、１９９９年１１月２４日出願の、本出願人らの初期の仮米国出願第６０／１６７４０１号の本出願である。

（発明の分野）
本発明は、計量システムおよび送達システムに関し、より詳細には、材料移送中に送達される材料の量を制御するための改良型の方法に関する。

（発明の背景）
多くのバッチ（batch）計量／混合システムでは、材料が混合タンク内に順次供給され、レシピまたは式によって決定される量に従って供給される。材料は、しばしば様々な供給速度で混合タンク内に供給される。あるシステムでは、この供給速度は、毎秒１ポンド（０．４５３ｋｇ）未満から毎秒３００ポンド（１３６ｋｇ）超まで変化する。供給速度の如何に関わらず、可能な最短の時間で、正確な材料の量をバッチ内に供給することが望ましい。これは、可能な限り最大の供給速度で供給し、次いで供給量が目標量に近づくときに、生成物供給速度を減少させることなく、正確な所望の材料の量を達成するようにその供給を停止することを意味する。

材料の供給中に、どの瞬間での読みも、供給された実際の材料の量、またはまさにその瞬間に供給が停止またはカットオフされた場合に結果として得られることになる最終重量とは異なる。最終バッチ重量と、カットオフでの読みとの間の差はスピル（spill）と呼ばれる。このため、最大流量で材料を供給し、次いで読みが目標重量に達するときに供給を停止して、正確な所望の材料の量を達成することは可能でない。

この問題に対する従来の手法では、目標に対して設定される割合（一般に８０〜９０％）に読みが達するときに低速のドリブル供給に切り替わる２段階供給が使用される。この手法の変形形態では、多段階供給または絞り弁が使用されるが、これらすべては、供給時間を延長する効果を有する。供給時間を犠牲にしてドリブル速度を遅くすることによって、正確さを向上することができる。工程内の撹拌機により、著しいスケールノイズが引き起こされる。このスケールノイズは機械的フィルタリングまたは電子的フィルタリングで低減し、またはなくすることができるだけであり、正確さと供給時間との間のトレードオフが増大する。

材料供給中にスピルを定量化し、予測するための方法が求められている。さらに、所望の量に従って材料移送中に送達される材料の量をより良好に制御するための方法が求められている。

（発明の概要）
本発明は、材料移送中に送達される材料の量を制御するための方法に関する。この方法は、材料をソース位置から目標位置に送達する目標量を入力するステップと、予測モデルベースのアルゴリズムを使用して材料の送達中に目標量を更新するステップと、再帰的最小二乗手順を使用して工程性能データに基づいて予測モデルベースのアルゴリズムを更新するステップとを含む。本発明はまた、工程変化に応答して予測モデルベースのアルゴリズムを適合させるように少なくとも１つの以前の予測モデルベースのアルゴリズムパラメータを、少なくとも１つの新しい予測モデルベースのアルゴリズムパラメータで置換すべきかどうかを判定するために使用される適応選択アルゴリズムにも関する。本発明はまた、材料移送工程中に、少なくとも１つの独立に測定される材料の送達が主材料の送達とオーバラップする方法にも関する。

（発明の詳細な説明）
図１に、本発明によるシステム１０の好ましい実施形態を示す。システム１０を混合タンク１１および事前計量タンク（ｐｒｅｗｅｉｇｈ ｔａｎｋ）１２を有するものとして示す。任意の数の混合タンクおよび／または事前計量タンクを使用することができる。限定はしないが、液体、粉末、顆粒などの材料を使用することができる。弁１３〜１５などの弁を介してタンク１１、１２のどちらかにこれらの材料を供給し、測定することができる。限定はしないが、ちょう形弁など、どんなタイプの弁も使用することができる。タンク１１、１２のどちらかの中に含まれる材料の量は、ロードセル１６を使用することによって測定することができる。限定はしないが、Ｍｅｔｔｌｅｒ Ｔｏｌｅｄｏによって販売されているロードセルなど、どんなタイプのロードセルも使用することができる。システム１０はまた、スケールコントローラ１７も組み込む。スケールコントローラ１７はプログラマブル論理コントローラ（ＰＬＣ）１８に接続される。スケールコントローラは、材料重量１９、材料供給速度２０、およびカットオフフラグ２
１などの材料送達情報をＰＬＣ １８に送る。スケールコントローラ１７およびＰＬＣ １８は、弁出力コントローラ２２と共に働き、所望の材料の量の送達を達成するために、材料供給を可能にする弁を閉じる適切な時間を決定する。ロードセルスケールおよびスケールコントローラを説明したが、当業者は、限定はしないが、事前計量スケールシステム、流量計、計量ベルトフィーダ、および／またはそれらの組合せを含む代替測定システムおよび／またはコントローラの使用法を理解されよう。オペレータインタフェース２３により、レポートを生成し、または他のシステム関係の機能を実行する目的で、技術者がシステム１０にアクセスすることが可能となる。

図２を参照すると、送達される材料のカットオフ点を決定するための制御論理の概略ブロック図が示されている。この制御論理は、スケールコントローラ１７に組み込むことができる。ロードセル１６からの入力は、混合タンク１１内の撹拌機によって引き起こされるようなノイズを低減するために、フィルタ３０によってフィルタすることができる。図１に示すように、フィルタ後の入力を使用して、重量１９および材料供給速度２０がＰＬＣ １８に送られる。ＰＬＣ １８から入力される制御目標量３３は、材料供給弁を閉じるためのカットオフ点を決定する目的で、判定ブロック３４内で重量１９と比較される。弁をいつ閉じるべきかの指示を容易にするために、論理パラメータがブロック３５で使用されているが、他の論理制御方法を利用することもできる。

図３を参照すると、材料移送中に送達される材料の量を制御するための方法を示す流れ図が用いられている。図３および図４では、標準的な流れ図記号が使用され、長方形のブロックは、材料を供給し、または材料の重量の読取りを開始するようなステップの実行を表し、ひし形のブロックは、システム１０および／または構成要素によって行われる判定を表す。流れ図の右側の円で囲った文字は終了点を表し、この終了点は、流れ図の左側の円で囲った同じ文字で流れ図に再入する。この方法は開始ブロック４０で開始する。ブロック４２では、開始スケール重量（ＳＷ）を測定する。ブロック４４では、ＳＷ＋式量（ｆｏｒｍｕｌａ ｗｅｉｇｈｔ）（ＦＷ）に等しくなるように目標重量（ＴＷ）を設定する。ここでＦＷは、送達すべき材料の所望の重量である。ブロック４６では、主材料の供給を可能とするように弁１３を開く。ブロック４８では、図２に示すように、現在のスケール重量を読み取り、次いでフィルタし、フィルタスケール重量（Ｗ）
に設定する。材料の流量（Ｑ）は、Ｑ＝（Ｗ−Ｗ_last）／（ｔ−ｔ_last）として計算される。上式で、ｔは送達中の時間間隔であり、Ｗ_lastおよびｔ_lastは、以前の読みと同様の値である。ブロック５０でこのステップを実行する。ブロック５２では、予測モデルＰＳ＝Ｋ₁＊Ｑ＋Ｋ₂＊Ｑ²により、予測されるスピル（ＰＳ）を定義して計算する。上式で、Ｋ₁およびＫ₂は予測モデルのパラメータで、材料流量と独立であり、Ｑは、前述の材料の、測定流量または計算流量である。ブロック５４では、予測最終重量（ＰＦＷ）をＰＦＷ＝Ｗ＋ＰＳとして定義し、計算する。判定ブロック５６では、ＰＦＷがＴＷ未満である場合、この方法は右側の円で囲った文字「Ａ」から出て左側の円で囲った文字「Ａ」で流れ図に再入し、そうでない場合、この方法はブロック５８を通じて続行する。ブロック５８では、材料の送達を止めるために弁１３などを閉じ、または遮断する。ブロック６０では、スケールが落ち着くための十分な時間間隔（例えば１〜３秒）の経過が許される。ブロック６２では、材料の最終重量（ＦＷ）を測定する。ブロック６４では、供給誤差（Ｅ）をＥ＝ＦＷ−ＴＷとして定義し、計算する。ブロック６６では、実際のスピル（Ｓ）を、Ｓ＝カットオフ点での予測されるスピル（ＰＳ_c）＋Ｅとして定義し、計算する。ブロック６８では、新しいデータポイント（Ｑ，Ｓ）で予測モデルパラメータＫ₁およびＫ₂を更新する。ただし、Ｑはカットオフ点での材料流量に等しく、Ｓは実際のスピルである。この方法は終了ブロック７０で終了する。

予測されるスピルおよび予測モデル
前述の予測されるスピル公式の理論は、以下の４つの成分（ａ〜ｄ）の効果を認識する。この４つの成分は、任意の所与の瞬間での読みと、その瞬間に供給が停止した場合、すなわち、カットオフ瞬間と呼ばれるその正に同じ瞬間に弁が閉じる命令を与えられた場合に得られる最終スケール重量との間の、不一致に寄与する。

ａ．懸濁液中の材料：弁を通過した材料の一部は、まだ「自由落下」する可能性があり、まだ混合に達していない。
ｂ．減速力：混合物中に降下する材料を止めるために力が必要である。この動的力は、材料流れが停止するまで、読みを増加する。
ｃ．スケール／フィルタラグ（Ｓｃａｌｅ／Ｆｉｌｔｅｒ Ｌａｇ）：供給中に、任意の瞬間での読みは、フィルタリングを適用して、撹拌機または他の工程構成要素による振動を抑えるときに、スケールに対して実際の重量を「ラグ」する可能性がある。フィルタリングのタイプ−機械的、電子的、またはデジタル−の如何に関わらず、スケール重量の不一致、すなわちラグは、供給流量が増加するにつれて増加することになる。平滑化を向上するための一層のフィルタリング
もラグを増大する。
ｄ．弁「レットスルー（Ｌｅｔ−ｔｈｒｏｕｇｈ）」：弁は瞬時に閉じることができない。弁が閉じている間に、一部の材料は弁を通過する。

カットオフ点で示される測定重量の読みと、工程が「決定」した後の混合タンク中の材料の最終重量との間の不一致は、スピルと呼ばれる。スピルは正確には、スピル＝最終バッチ重量−カットオフでの読み、として定義される。この原理を用いて、実用的応用例は、予測モデルＰＳ＝Ｋ₁＊Ｑ＋Ｋ₂＊Ｑ²に導かれた。
上式で、Ｑは材料の測定流量または計算流量であり、Ｋ₁，Ｋ₂は、材料流量Ｑと独立な予測モデルのパラメータである。

上述の予測モデルＰＳ＝Ｋ₁＊Ｑ＋Ｋ₂＊Ｑ²を参照すると、供給される材料の初期下方速度が０に等しいか、または流量と独立であるとき、以下の値が使用される。

Ｋ₁＝Ｔ_f＋Ｋ_V−ｖ₀／３２．２
Ｋ₂＝０

上式で、
Ｔ_fはフィルタ複合時定数であり、
Ｋ_Vは

に等しい弁レットスルー因子であり、
ｖ₀は材料の初期下方速度である。

材料の初期下方速度が流量に比例するとき、以下の値が使用される。

Ｋ₁＝Ｔ_f＋Ｋ_Vで、
Ｔ_fはフィルタ複合時定数であり、
Ｋ_Vは

に等しい弁レットスルー因子であり、
かつ、
Ｋ₂＝−１／（３２．２＊ρ＊Ａ_V）で、
ρは材料の密度であり、
Ａ_Vは、材料がソース位置から目標位置まで、それを通じて移動する弁または他のコンジットの断面積である。

図４を参照すると、オーバラッピング供給技法を使用して、複数の材料供給の量およびタイミングを制御するための方法を示す流れ図が用いられている。この方法は、開始ブロック８０で開始する。ブロック４２では、開始スケール重量（ＳＷ）を測定する。ブロック８４では、目標重量（ＴＷ）をＳＷ＋式量（ＦＷ）に等しく設定する。ただしＦＷは送達すべき材料の所望の重量である。ブロック８６では、オーバラップする各事前計量供給またはダンプ（dump）の重量をＴＷに加える。ブロック８８では、主供給開始とも呼ばれる主材料の供給を遅延するための遅延時間Ｔ_dtを計算する。ブロック９０では、すべてのオーバラップする事前計量供給またはダンプを開始する。ブロック９４で主材料供給を開始する前に、ブロック９２で遅延時間Ｔ_dtが満了するのを待つ。ブロック９６では、この方法は、すべてのオーバラップする事前計量供給またはダンプが完了するのを待つ。目標重量（ＴＷ）は、事前計量ダンプまたは供給をオーバラップする際の任意の重量誤差によって調節される。次いでこの方法はブロック９８に進み、そこで現在のスケール重量を測定し、フィルタし、値（Ｗ）に設定する。ブロック１００では、材料の流量（Ｑ）をＱ＝（Ｗ−Ｗ_last）／（ｔ−ｔ_last）として計算する。上式で、ｔは送達中の時間間隔であり、Ｗ_lastおよびｔ_lastは、以前の読みと同様の値である。ブロック１０２では、予測モデルＰＳ＝Ｋ₁＊Ｑ＋Ｋ₂＊Ｑ²によって、予測されるスピル（ＰＳ）を定義し、計算する。上式で、Ｋ₁およびＫ₂は予測モデルのパラメータで、材料流量と独立であり、Ｑは、前述の材料の測定流量または計算流量である。ブロック１０４では、予測される最終重量（ＰＦＷ）をＰＦＷ＝Ｗ＋ＰＳとして定義し、計算する。判定ブロック１０６では、ＰＦＷがＴＷ未満である場合、この方法は、右側の円で囲った文字「Ｂ」から出て、左側の円で囲った文字「Ｂ」で流れ図に再入し、そうでない場合、この方法はブロック１０８を通じて続行する。ブロック１０８では、材料の送達を止めるために弁１３などを閉じ、または遮断する。ブロック１１０では、スケールが落ち着くための十分な時間間隔（例えば１〜３秒）の経過が許される。ブロック１１２では、材料の最終重量（ＦＷ）を測定する。ブロック１１４では、供給誤差（Ｅ）をＥ＝ＦＷ−ＴＷとして定義し、計算する。ブロック１１６では、実際のスピル（Ｓ）を、Ｓ＝カットオフ点での予測されるスピル（ＰＳ_c）＋Ｅとして定義し、計算する。ブロック１１８では、新しいデータポイント（Ｑ，Ｓ）で予測モデルパラメータＫ₁およびＫ₂を更新する。ただし、Ｑはカットオフ点での材料流量に等しく、Ｓは実際のスピルである。この方法は終了ブロック１２０で終了する。

予測モデルの適応更新
予測モデルパラメータＫ₁およびＫ₂は流速Ｑと独立であるが、弁の構成または他の工程現象などの、工程または材料の特性変化のために、ゆっくりと変化する可能性がある。材料をそれぞれ供給した後、以下のルーチンおよび方策を使用して、新しい点（例えば、カットオフ流量、実際のスピル）が予測モデルを更新するために有効であるかどうかを判定する。図５を参照すると、座標系１３０が定義され、従属変数の値と、少なくとも１つの独立変数の値との関係が表示されている。従属変数は、先に論じたような予測モデルによって定義される数学関数によって、独立変数に関係する。次に、閉じた基準ボックス１３２を座標系１３０上に定義する。閉じた基準ボックス１３２は、所定の許容される材料送達データ値に基づく従属変数および独立変数の値に位置する固定中心点１４０を有し、閉じた基準ボックスの寸法を当初、所定の許容される材料送達データ値に基づいて設定する。これらの寸法および中心点１４０は、工程性能データを用いた規則ベースの調整を受ける。次に、有限の数の次々に小さくなる閉じた選択ボックス１３４、１３６（図５の例に関しては２つのボックスを使用しているが、任意の数のボックスを使用することができる）を座標系１３０上に定義する。閉じた選択ボックス１３４、１３６はそれぞれ、工程性能データから計算される従属変数および独立変数の現在の平均値に基づく従属変数および独立変数の値に位置する中心点１３８を有する。閉じた選択ボックス１３４、１３６の寸法は、次々に小さくなる、閉じた基準ボックス寸法の分数倍によって定義される。次に、少なくとも１つの決定規則を定義し、その規則によって、工程性能データから導出された従属変数および独立変数を有する（図５に例示した１４１、１４２、１４３、および１４４のような）特定の新しいデータポイントを使用して、予測モデルがそれによって修正されることになる特定の規則を選択することができる。この選択は、ボックス１３２、１３４、１３６のうちのどれがデータポイントを含むかに依存する。新しいデータポイント１４１が選択ボックスのうちの最小の選択ボックス１３６と、閉じた基準ボックス１３２の両方に含まれる場合、少なくとも１つの予測モデルパラメータを更新する。新しいデータポイント１４２が選択ボックスのうちの大きい選択ボックス１３４と、閉じた基準ボックス１３２の両方に含まれるが、小さい選択ボックス１３６内には含まれない場合、少なくとも１つの予測モデルパラメータをリセットする。新しいデータポイント１４３が閉じた基準ボックス１３２内に含まれるが、前記選択ボックス１３４、１３６のどちらにも含まれない場合、この領域内での最初の発生時には、どの予測モデルパラメータにも変更を行わない。新しいデータポイント１４４が閉じた基準ボックス１３２の外部にある場合、どの予測モデルパラメータにも変更を行わない。

このルーチンまたは方法は、予測モデルベースのアルゴリズムパラメータの初期値が最初の材料送達のデータから自動的に設定される点でセルフスタート式である。さらに、このルーチンまたは方法は、工程の変更、または指定した基準に適合する材料特性が検出されたときに、予測モデルベースのアルゴリズムパラメータがリセットされる点で自己補正式である。

更新およびリセット式
バッチシーケンスにおいて異なる材料ごとに、別々の予測モデルパラメータＫ₁およびＫ₂が使用され、維持される。予測モデルパラメータＫ₁およびＫ₂は、前述の選択に従って、材料の各供給の後に更新またはリセットされる。この更新またはリセットを実行するために使用される式は、「再帰的最小二乗法」と呼ばれる従来の数学的手法を用いて導出される。この手法は、データポイントのシーケンスについて、実際のデータポイントと予測モデルによって与えられる点の推定との間の偏差の２乗の和を最小にする。各データポイントは、独立変数としてのカットオフ流量Ｑと、従属変数としての実際のスピルＳとからなる。材料供給を完了した後、新しいデータポイント（Ｑ，Ｓ）を以下の式で使用して、予測モデルパラメータＫ₁およびＫ₂と、以下で定義される、予測モデルで使用される追加のパラメータとを更新またはリセットする。

Ｑ_i＝カットオフ流量、Ｓ_i＝実際のスピルとして、（Ｑ_i，Ｓ_i）が新しいデータポイントを表すと仮定する。

初期データポイント（すなわち、材料の最初の供給によるデータポイント）、または予測モデルをリセットするために使用すべきデータポイント（Ｑ₀，Ｓ₀）を呼び出す。

モデルに対して必要な５つの追加のパラメータを以下のように定義する。

Ａ＝平均流量
ＡＡ＝平均スピル
Ｂ＝（流量）²の平均
ＢＢ＝（流量・スピル）の平均
Ｃ＝（流量）³の平均

次いで、前述の予測モデルＰＳ＝Ｋ₁＊Ｑ＋Ｋ₂＊Ｑ²を、以下の式に従って更新またはリセットする。

Ｑ_iをカットオフ流量、Ｓ_iを実際のスピルとして、新しいデータポイント（Ｑ_i，Ｓ_i）ごとに、

更新
Ａ_NEW＝Ａ_OLD＋β・（Ｑ_i−Ａ_OLD）（平均流量）
Ｂ_NEW＝Ｂ_OLD＋β・（Ｑ_i ²−Ｂ_OLD）
Ｃ_NEW＝Ｃ_OLD＋β・（Ｑ_i ³−Ｃ_OLD）
ＡＡ_NEW＝ＡＡ_OLD＋β・（Ｓ_i−ＡＡ_OLD）（平均スピル）
ＢＢ_NEW＝ＢＢ_OLD＋β・（Ｑ_i・Ｓ_i−ＢＢ_OLD）

次いで、

初期点（Ｑ ₀ ，Ｓ ₀ ）およびリセット：
Ａ₀＝Ｑ₀（平均流量）
Ｂ₀＝Ｑ₀ ² _-
Ｃ₀＝Ｑ₀ ³ _-
ＡＡ₀＝Ｓ₀（平均スピル）
ＢＢ₀＝Ｑ₀・Ｓ₀

次いで、

上式において、βは０と１の間の値を有する重み因子である。βの値が小さいと、以前のデータポイントに対してより大きな重み付けが与えられる。値β＝０．１７は、最近のデータポイントから数えて２５番目のデータポイントを０．０１で重み付けし、５０番目の点を０．０００１で重み付けするものであり、この方法のいくつかの応用例では、この値が効果的に使用されている。

オーバラッピング供給技法
バッチ製造システムに関して多数の工程設計が存在し、そのすべては独自の利点を有する。最も単純なシステムの１つは、複数のタンクアーキテクチャからなる。これらのタンクは、必要な正確さで材料を送達するような大きさに作られる。これにより、平行して動作してスループットを増加することも可能である。これらのタンクはロードセル計量装置上に装着され、材料の移動は、重量の変化を監視することによって制御される。一般にこれは、一度にいずれか１つのタンクでの単一の材料移動だけを指令する。

図６を参照すると、このバッチ計量／混合の例示的工程構成１６０は、２つの事前計量タンク１６２、１６４を有し、この２つの事前計量タンク１６２、１６４は、最終的な生成物が生成される主タンク１６６をサポートする。この構成により、中間材料を上層の事前計量タンク１６２、１６４で処理し、必要なときに下層の主タンク１６６に送達することが可能となる。図６には２つの事前計量タンクを有するシステムを示すが、限定はしないが、流量計、計量ベルトフィーダ、および／またはそれらの組合せを含む代替測定システムおよび／またはコントローラの使用法を当業者は理解されよう。

従来の操作：
生成物の製造中、各タンクは、図７の従来の活動図に示すように、その配合サイクルを通過し、他のタンクと相互に作用する。この例では、主タンク内で行われる活動と平行して、材料Ａ、Ｂ、およびＣが事前計量タンクに送達される。主タンクが事前計量した中間材料を受ける用意ができたとき、主タンク内のすべての他の活動を中断して、その中間材料が主タンクに移送される。製造をバッチするこの手法により、効果的な速度で品質生成物が送達される。しかし、追加の生成物に対する必要が増大するにつれて、追加の製造システムを加え、あるいは時間外またはより多くのシフトによって製造時間を増加することが一般的な選択肢である。

事前計量ダンプおよび材料供給のオーバラップ：
バッチサイクル時間を低減し、それによって生成物を増やすために、本発明は、中間材料が事前計量から移送されるのと同時に、ロードセルシステムを使用して材料を送達する。この手法により、物理的な修正を行うことなく、既存の工程の生成物が著しく増加する。サイクル時間の減少はいくつかの要素に依存し、その潜在性を判定するために各システムを評価しなければならない。図８のオーバラッピング供給活動図に示すように、事前計量ダンプは材料供給と連係し、その結果両者が同時に主タンクに加えられる。これが機能し、なお正確に主材料を送達するために、材料がその供給を終了する前に事前計量はその送達を終了する。

このオーバラッピング供給技法は、工程の性能の大部分の側面に関する情報を維持することによって機能する。材料流量、タンクサイズ、および排出時間を含むこの情報は、工程が使用されるときに定期的に更新される。次いで、図９のタイミング図に記載するように、この情報を使用して、オーバラップ供給を実行するのに必要な予測が行われる。図９を参照して、以下の定義が与えられる。

Ｔ_db これは、材料供給に伴う問題を引き起こすことなく事前計量が入り込むことができる「不感帯」時間である。この時間は、技術者が構成することができ、一般に５秒に設定される。

Ｔ_dt これは、必要な（Ｔ_ma＋Ｔ_db）が適合するように事前計量が供給される間に、主材料が遅延することになる計算時間である。

Ｔ_ma これは、どんな事前計量材料も主タンク内に入ることなく、材料供給を単独で供給しなければならない時間である。何らかの事前計量供給がこの単独供給時間と干渉する場合、材料供給は中断することになる。この時間は、技術者が構成することができ、一般に１５秒に設定される。

Ｔ_mf これは、主タンク内に材料を供給するのにかかると予想される時間である。

Ｔ_ovl これは、事前計量および材料の両方が主タンク中に供給されるオーバラップ時間である。

Ｔ_pwl これは、任意の選択した事前計量が内容物を主タンクに送達するのにかかると予想される最大時間である。

追加の記述：
Ｍ_act これは、材料がレシービングタンクに送達されるときの実際の流量である。これは実データであり、毎秒更新される。

Ｍ_avg これは材料平均供給速度である。これは、その材料の使用の終わりに更新される。

Ｍ_etc. これは、材料がその送達を完了するのにかかると予想される秒数である。移送の進行中に、実工程データを使用してこれが形成される。

Ｍ_sp これは、オーバラップ操作中に加えるべき材料の量である。

ＰＷ_act これは、事前計量がその材料をレシービングタンクに送達するときの実際の流量である。これは実データであり、毎秒更新される。

ＰＷ_avg これは、事前計量がその材料をレシービングタンクに送達するときの履歴平均流量である。これは事前計量移送の終了ごとに更新される。

ＰＷ_etc. これは、事前計量がその材料を送達するのにかかると予想される秒数である。移送の進行中に、これは実工程データを使用して形成される。

ＰＷ_ma これは、事前計量がレシービングタンクに送達すると予想される質量である。これは、レシービングタンクが事前計量にその材料を送達するように要求する時に決定される。

オーバラップ供給の間、どんな工程アプセットの可能性も低減するために行われる、多くの工程チェックが存在する。以下は、オーバラップ供給を実行するときに行われるステップおよびシーケンスである。

１．システムは、すべての要求された事前計量がすべての活動を終了し、その材料を主タンクに移送する準備ができるまで待機する。
２．事前計量を評価して、どれが最大のＴ_pwlを有するかを、式ＰＷ_ma／ＰＷ_avgによって判定する。
３．材料供給時間を、式Ｔ_mf＝Ｍ_sp／Ｍ_avgによって計算する。
４．主タンクで予想される材料の合計量を、すべての予想される事前計量の量ＰＷ_maと、材料供給セットポイントＭ_spとを合計に対して組み合わせることによって決定する。
５．材料供給の開始を遅延する時間を、最大のＴ_pwlを用いて、Ｔ_dtを０未満にせずに、Ｔ_dt＝（Ｔ_pwl−Ｔ_mf＋Ｔ_db＋Ｔ_ma）として計算する。
６．すべての要求された事前計量が、その移送を開始するように指令を受ける。
７．すべての事前計量がその移送を開始し、Ｔ_dtを満たしたとき、材料供給を開始する。
８．以下の方法を使用して、確実に事前計量の移送が材料Ｔ_maに違反しないようにするため、単独供給時間Ｔ_maを監視する。

Ｔ_ma＞Ｍ_etc.−ＰＷ_etc.

この比較の結果に基づいて、２つの事柄のうちの一方を行う。

ａ．単独供給時間に違反していない場合、事前計量は移送を終了する。この材料は、その供給を終了することになり、その終わりに、限定はしないが、独立に測定される供給からの情報を含むすべてのシステムデータを更新して、工程の現在の操作を反映することになる。
ｂ．単独供給時間に違反している場合、以下を行う。
１．供給を停止する。
２．事前計量がその移送を終了し、その工程データを更新する。
３．材料供給の重量不足を判定し、オペレータは、補正アクションを行うことができるように、不足量の知らせを受ける。
４．正確なシステムデータを収集することができるように、オーバラップ供給で、次回の材料の使用を禁止する。
５．正確なデータを収集した後、通常のオーバラップ活動を再開する。

本発明は、例えば、コンピュータシステムを操作して一続きの機械可読命令を実行することによって実施することができる。これらの命令は、ハードディスクドライブおよびメインメモリなどの、様々なタイプの信号運搬媒体内に常駐することができる。この点で、本発明の別の態様は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などのデジタルデータプロセッサによって実行可能な、方法ステップを実行する機械可読命令のプログラムを実施する、信号運搬媒体を含む、プログラム製品に関する。この機械可読命令は、当技術分野で周知のいくつかのプログラミング言語（例えば、ビジュアルベーシック、Ｃ、Ｃ＋＋など）のうちのいずれか１つを含むことができる。

本発明は、どんなタイプのコンピュータシステム上でも実装できることを理解されたい。１つの許容されるタイプのコンピュータシステムは、メインメモリ（例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））、ディスプレイアダプタ、周辺記憶装置アダプタ、およびネットワークアダプタに接続される、主演算処理装置または中央演算処理装置（ＣＰＵ）を備える。これらのシステム構成要素は、システムバスを使用することによって相互接続することができる。

ＣＰＵは、例えばＩｎｔｅｌ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎによって作成されたペンティアム（登録商標）プロセッサでよい。しかし、本発明はプロセッサの型に限定されず、コプロセッサまたは補助プロセッサなど、他の何らかのタイプのプロセッサを使用して本発明を実施することができることを理解されたい。補助記憶アダプタを使用して、大容量記憶装置（ハードディスクドライブなど）をコンピュータシステムに接続することができる。プログラムは、必ずしもコンピュータシステム上にすべて同時に常駐する必要はない。実際、この後者のシナリオは、コンピュータシステムがネットワークコンピュータである場合に当てはまる可能性が高く、したがって、サーバ上に常駐する機構またはその一部にアクセスするためのオンデマンドシッピング機構（on-demand shipping mechanism）に依存する可能性が高い。ディスプレイアダプタを使用して、ディスプレイ装置をコンピュータシステムに直接接続することができる。ネットワークアダプタを使用して、コンピュータシステムを他のコンピュータシステムに接続することができる。

完全に動作可能なコンピュータシステムの状況で本発明を説明したが、本発明の機構を様々な形態のプログラム製品として配布することができ、配布を実際に実施するために使用される特定のタイプの信号運搬媒体の如何に関わらず、本発明が等しく当てはまることを当業者が理解するであろうことに、留意することは重要である。信号運搬媒体の例には、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ、およびＣＤ ＲＯＭなどの記録可能なタイプの媒体、ならびにデジタルおよびアナログ通信リンクおよび無線などの伝送タイプ媒体が含まれる。

本発明の特定の実施形態を図示し、説明したが、本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく、様々な変更および修正を行えることは当業者には明らかであろう。頭記の特許請求の範囲では、本発明の範囲内にあるすべてのこのような修正形態を包含するものとする。

本明細書は、本発明を具体的に示し明瞭に主張する特許請求の範囲で完結するが、添付の図面と共に以下の好ましい実施形態の説明を読むことによって、本発明をより良く理解できると考えられる。これら各図面では、同じ参照番号によって同じ要素が識別される。
材料移送中に送達される材料の量を制御するための装置の概略ブロック図である。 スケールコントローラに組み込むことのできる、送達される材料のカットオフ点を決定するための制御論理の概略ブロック図である。 材料移送中に送達される材料の量を制御するための方法を示す流れ図である。 オーバラッピング供給技法を使用して、複数の材料供給の量およびタイミングを制御するための方法を示す流れ図である。 予測モデルベースのアルゴリズムを適合させる目的で、少なくとも１つの以前の予測モデルベースのアルゴリズムパラメータを、少なくとも１つの新しい予測モデルベースのアルゴリズムパラメータで置換すべきかどうかを判定するための方法の例である。 バッチ計量／混合システムに関する例示的工程構成である。 従来技術で得られるオーバラッピング供給技法を使用しない、複数の材料供給の従来の順序付けを示す図である。 本発明で説明するオーバラッピング供給技法を用いた、複数の材料供給の新しい順序付けを示す図である。 オーバラッピング供給技法に関する計算を示す図である。

Claims (1)

1. 材料移送工程中に、少なくとも１つの独立に測定される材料の送達を主材料の送達とオーバラップするための方法。

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