JP3277650B2 - 給湯制御装置 - Google Patents
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Landscapes
- Control Of Combustion (AREA)
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、給湯器の出湯を制御す
る給湯制御装置に関し、特にフィードバック制御を行う
ものに関する。
る給湯制御装置に関し、特にフィードバック制御を行う
ものに関する。
【0002】
【従来の技術】従来、給湯器の制御系にフィードバック
制御を用いることはよく知られている。例えば、給湯温
度をフィードバック制御するものとしては、出湯の温度
を検出する出湯温度センサを設け、そのセンサの出力を
フィードバックさせて、設定温度と出湯温度センサの検
出温度との偏差により制御装置を制御するものが知られ
ている。
制御を用いることはよく知られている。例えば、給湯温
度をフィードバック制御するものとしては、出湯の温度
を検出する出湯温度センサを設け、そのセンサの出力を
フィードバックさせて、設定温度と出湯温度センサの検
出温度との偏差により制御装置を制御するものが知られ
ている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来こ
の種の給湯制御装置では、例えば制御量を検出するため
の出力系のセンサに異常が生じて制御量が適切に検出で
きないときには給湯器の制御を実行し得ず、必ず停止し
なければならなかった。
の種の給湯制御装置では、例えば制御量を検出するため
の出力系のセンサに異常が生じて制御量が適切に検出で
きないときには給湯器の制御を実行し得ず、必ず停止し
なければならなかった。
【0004】また、給湯器の制御装置には全く異常がな
いが、それ以外の箇所に外乱等により一時的に制御量が
変動した場合に、それをそのままフィードバックさせれ
ば制御装置の制御がその影響で乱れてしまい制御に振動
現象が生じてしまう等により適切な給湯制御が実現し得
ないという問題が生じていた。
いが、それ以外の箇所に外乱等により一時的に制御量が
変動した場合に、それをそのままフィードバックさせれ
ば制御装置の制御がその影響で乱れてしまい制御に振動
現象が生じてしまう等により適切な給湯制御が実現し得
ないという問題が生じていた。
【0005】そこで、本発明はこのような問題点に鑑み
てなされたものであって、給湯制御装置の制御量を予測
するモデル予測手段を設け、可変な伝達係数を有する可
変伝達手段を通してその予測結果をフィードバック系に
組み合わせることにより上述の問題を解決した給湯制御
装置の提供を目的とする。
てなされたものであって、給湯制御装置の制御量を予測
するモデル予測手段を設け、可変な伝達係数を有する可
変伝達手段を通してその予測結果をフィードバック系に
組み合わせることにより上述の問題を解決した給湯制御
装置の提供を目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項1記載の発明は、給湯に関する出力状態を検
出する出力センサの検出値をフィードバックさせて、給
湯すべき状態として設定された設定状態と前記検出状態
とに基づいて制御する給湯制御装置において、少なくと
も前記設定状態を入力変数として給湯されるであろう給
湯状態を推論する給湯モデル予測手段と、前記給湯モデ
ル予測手段による予測状態と前記出力センサの出力状態
との偏差を入力し、その偏差を可変の伝達係数で変換し
て出力する可変伝達手段と、前記可変伝達手段により伝
達された値と前記出力センサの検出値との加算量をフィ
ードバックさせるフィードバック系と、当該給湯制御装
置の正常、異常の状態を判別する状態判別手段と、前記
状態判別手段による判別結果に基づいて前記可変伝達手
段の伝達係数を決定するフィードバック制御手段とを具
備したことを特徴とする。
に、請求項1記載の発明は、給湯に関する出力状態を検
出する出力センサの検出値をフィードバックさせて、給
湯すべき状態として設定された設定状態と前記検出状態
とに基づいて制御する給湯制御装置において、少なくと
も前記設定状態を入力変数として給湯されるであろう給
湯状態を推論する給湯モデル予測手段と、前記給湯モデ
ル予測手段による予測状態と前記出力センサの出力状態
との偏差を入力し、その偏差を可変の伝達係数で変換し
て出力する可変伝達手段と、前記可変伝達手段により伝
達された値と前記出力センサの検出値との加算量をフィ
ードバックさせるフィードバック系と、当該給湯制御装
置の正常、異常の状態を判別する状態判別手段と、前記
状態判別手段による判別結果に基づいて前記可変伝達手
段の伝達係数を決定するフィードバック制御手段とを具
備したことを特徴とする。
【0007】請求項2記載の発明は、給湯器が給湯する
温度を検出する出力センサの検出温度をフィードバック
させて、給湯すべき温度として設定された設定温度と前
記検出温度とに基づいて制御する給湯制御装置におい
て、少なくとも前記設定温度及び給湯の制御条件を入力
変数として給湯されるであろう給湯温度を推論する給湯
モデル予測手段と、前記給湯モデル予測手段による予測
温度と前記出力センサの検出温度との偏差を入力し、そ
の偏差を可変の伝達係数で変換して出力する可変伝達手
段と、前記可変伝達手段により伝達された値と前記出力
センサの検出値との加算量をフィードバックさせるフィ
ードバック系と、当該給湯制御装置の正常、異常の状態
を判別する状態判別手段と、前記状態判別手段が当該制
御装置及び出力センサが正常なときには前記可変伝達手
段の伝達係数を0とし、当該制御装置には異常がなく出
力センサが異常なときには前記可変伝達手段の伝達係数
を1とし、前記給湯制御条件が安定しているにもかかわ
らず出力センサの検出温度が不安定なときには前記可変
伝達手段の伝達係数をa(但し、0<a<1)の値とす
るフィードバック制御手段とを具備したことを特徴とす
る。
温度を検出する出力センサの検出温度をフィードバック
させて、給湯すべき温度として設定された設定温度と前
記検出温度とに基づいて制御する給湯制御装置におい
て、少なくとも前記設定温度及び給湯の制御条件を入力
変数として給湯されるであろう給湯温度を推論する給湯
モデル予測手段と、前記給湯モデル予測手段による予測
温度と前記出力センサの検出温度との偏差を入力し、そ
の偏差を可変の伝達係数で変換して出力する可変伝達手
段と、前記可変伝達手段により伝達された値と前記出力
センサの検出値との加算量をフィードバックさせるフィ
ードバック系と、当該給湯制御装置の正常、異常の状態
を判別する状態判別手段と、前記状態判別手段が当該制
御装置及び出力センサが正常なときには前記可変伝達手
段の伝達係数を0とし、当該制御装置には異常がなく出
力センサが異常なときには前記可変伝達手段の伝達係数
を1とし、前記給湯制御条件が安定しているにもかかわ
らず出力センサの検出温度が不安定なときには前記可変
伝達手段の伝達係数をa(但し、0<a<1)の値とす
るフィードバック制御手段とを具備したことを特徴とす
る。
【0008】
【作用】給湯条件から給湯状態を推論するモデル予測手
段の推論した制御量と実際の制御量の偏差を伝達係数K
を可変とする可変伝達手段を通して、フィードバック系
に組み合わせて、給湯状態が正常か、異常か等の状態を
判別する状態判別手段の判別結果に基づいて、可変伝達
手段の伝達係数Kの値を制御する。
段の推論した制御量と実際の制御量の偏差を伝達係数K
を可変とする可変伝達手段を通して、フィードバック系
に組み合わせて、給湯状態が正常か、異常か等の状態を
判別する状態判別手段の判別結果に基づいて、可変伝達
手段の伝達係数Kの値を制御する。
【0009】
【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。図1は、本発明の給湯制御装置が適用され
る給湯器の一例を示したものである。
て説明する。図1は、本発明の給湯制御装置が適用され
る給湯器の一例を示したものである。
【0010】1は給湯器で、この給湯器1内にはフィン
2を共用してフィン2の下部に循環用交換器3を、上部
に給湯用熱交換器4を設けた一缶式の缶体5と、この缶
体5を加熱するバーナ6を設けてある。7は給湯用熱交
換器4に給水する給水路、8は給湯用熱交換器4から温
水を台所等に設けた給水栓9に送る給湯路である。
2を共用してフィン2の下部に循環用交換器3を、上部
に給湯用熱交換器4を設けた一缶式の缶体5と、この缶
体5を加熱するバーナ6を設けてある。7は給湯用熱交
換器4に給水する給水路、8は給湯用熱交換器4から温
水を台所等に設けた給水栓9に送る給湯路である。
【0011】21は給水路7に設けた通水検出器兼用の
水量センサで、該検出器21の通水検出でバーナ6の燃
焼をおこなうようにしてあり、上述した給水路7、給湯
用熱交換器4、給湯路8、給湯栓9、通水検出器21と
で先止め式の給湯回路を構成してある。11は循環用熱
交換器3に循環水を送る行き管で、該行き管11には循
環ポンプ12を介設してある。13は戻り管で、行き管
11並びに戻り管13を負荷、本実施例では浴槽14と
連結して循環路を形成してある。
水量センサで、該検出器21の通水検出でバーナ6の燃
焼をおこなうようにしてあり、上述した給水路7、給湯
用熱交換器4、給湯路8、給湯栓9、通水検出器21と
で先止め式の給湯回路を構成してある。11は循環用熱
交換器3に循環水を送る行き管で、該行き管11には循
環ポンプ12を介設してある。13は戻り管で、行き管
11並びに戻り管13を負荷、本実施例では浴槽14と
連結して循環路を形成してある。
【0012】15はバーナ6に至るガス路16に設けた
ガス弁である。なお、循環ポンプ12は図示しないスイ
ッチの投入により駆動せしめ、循環ポンプ12の駆動に
よる循環流を検出器(図示せず)が検出すれば給湯時と
同様にガス弁15を開いてバーナ6を燃焼させるように
してある。17は給湯回路の給湯路8と循環路の負圧
部、即ち本実施例では行き管11の循環ポンプ12の吸
引側とを連通せしめた逃し路で、該逃し路17は直列に
複数設けた圧力逃し路18、19により、常時は遮断せ
しめてあり、給湯路8は内圧が設定以上に上昇すると圧
力逃し路18、19が開いて逃し路17を開くようにし
てある。
ガス弁である。なお、循環ポンプ12は図示しないスイ
ッチの投入により駆動せしめ、循環ポンプ12の駆動に
よる循環流を検出器(図示せず)が検出すれば給湯時と
同様にガス弁15を開いてバーナ6を燃焼させるように
してある。17は給湯回路の給湯路8と循環路の負圧
部、即ち本実施例では行き管11の循環ポンプ12の吸
引側とを連通せしめた逃し路で、該逃し路17は直列に
複数設けた圧力逃し路18、19により、常時は遮断せ
しめてあり、給湯路8は内圧が設定以上に上昇すると圧
力逃し路18、19が開いて逃し路17を開くようにし
てある。
【0013】また、給水路7には状態を検出するための
温度センサ20、水量センサ21が設けられており、給
湯路8には出湯温度を検出するための温度センサ22が
設けられている。ガス路16にもガス流量を検出するた
めの流量センサ23が設けられており、循環路の行き管
11にはその湯温を検出する温度センサ24が設けられ
ており、戻り管13には温度センサ25が設けられてい
る。
温度センサ20、水量センサ21が設けられており、給
湯路8には出湯温度を検出するための温度センサ22が
設けられている。ガス路16にもガス流量を検出するた
めの流量センサ23が設けられており、循環路の行き管
11にはその湯温を検出する温度センサ24が設けられ
ており、戻り管13には温度センサ25が設けられてい
る。
【0014】そして、給水路7の温度センサ20、水量
センサ21やガス路16の流量センサ23の検出値等
が、給湯制御装置により制御される際の給湯制御条件と
して用いられる。また、出湯温度を検出する温度センサ
22、あるいは温度センサ25が出力系のセンサであ
る。
センサ21やガス路16の流量センサ23の検出値等
が、給湯制御装置により制御される際の給湯制御条件と
して用いられる。また、出湯温度を検出する温度センサ
22、あるいは温度センサ25が出力系のセンサであ
る。
【0015】次に、図2を用いて本発明の給湯制御装置
の概要について説明する。図2に示すように、図外の操
作手段により目標値(例えば、設定温度あるいは設定水
量等)が設定され、目標値とフィードバックされたフィ
ードバック量との偏差が制御装置31に入力されて制御
対象32を制御する。そして、その制御量(例えば、出
湯温度あるいは出湯水量等)はフィードバックされる。
の概要について説明する。図2に示すように、図外の操
作手段により目標値(例えば、設定温度あるいは設定水
量等)が設定され、目標値とフィードバックされたフィ
ードバック量との偏差が制御装置31に入力されて制御
対象32を制御する。そして、その制御量(例えば、出
湯温度あるいは出湯水量等)はフィードバックされる。
【0016】また、目標値はモデル予測手段34に入力
されており、センサ系36の検出値も制御部35を通し
てモデル予測手段34に入力されている。そして、モデ
ル予測手段34は目標値及びセンサ系36の検出値に基
づいて、制御量を推論して予測する。
されており、センサ系36の検出値も制御部35を通し
てモデル予測手段34に入力されている。そして、モデ
ル予測手段34は目標値及びセンサ系36の検出値に基
づいて、制御量を推論して予測する。
【0017】そして、モデル予測手段34が推論した予
測制御量Mと実際の制御量Yとの偏差(M−Y)が、可
変伝達手段33に入力されている。可変伝達手段33は
偏差(M−Y)を可変な伝達係数Kで偏差を変換して、
K(M−Y)の量で出力する。
測制御量Mと実際の制御量Yとの偏差(M−Y)が、可
変伝達手段33に入力されている。可変伝達手段33は
偏差(M−Y)を可変な伝達係数Kで偏差を変換して、
K(M−Y)の量で出力する。
【0018】可変伝達手段33の構成自体は図示しない
が、アナログで構成する場合には偏差(M−Y)を電圧
で入力するようにして、可変伝達手段33を増幅回路で
構成し、その増幅率Kを制御部から調整するようにすれ
ばよい。デジタル制御で実現する場合は必要に応じて伝
達係数Kを設定すればよい。そして、可変伝達手段33
の出力と実際の制御量との加算量(F=(1−K)Y+
KM)が入力側にフィードバックされるフィードバック
系を有している。
が、アナログで構成する場合には偏差(M−Y)を電圧
で入力するようにして、可変伝達手段33を増幅回路で
構成し、その増幅率Kを制御部から調整するようにすれ
ばよい。デジタル制御で実現する場合は必要に応じて伝
達係数Kを設定すればよい。そして、可変伝達手段33
の出力と実際の制御量との加算量(F=(1−K)Y+
KM)が入力側にフィードバックされるフィードバック
系を有している。
【0019】制御部35は、上述の可変伝達手段33の
伝達係数Kの値を指示したり、センサ系36の検出値を
モデル予測手段34に提供したり、またセンサ系36の
検出状態、制御量から制御系全体が正常か、異常が生じ
ているか等を判別するものである。
伝達係数Kの値を指示したり、センサ系36の検出値を
モデル予測手段34に提供したり、またセンサ系36の
検出状態、制御量から制御系全体が正常か、異常が生じ
ているか等を判別するものである。
【0020】次に、図3を用いてモデル予測手段34及
び制御部35について詳細に説明する。なお、図3にお
いてはより具体的にするために、目標値を設定温度、制
御量を出湯温度としている。まず、モデル予測手段34
は、目標値に関する情報、センサの検出値、給湯器の環
境条件を入力変数として、制御量を推論するものであ
る。
び制御部35について詳細に説明する。なお、図3にお
いてはより具体的にするために、目標値を設定温度、制
御量を出湯温度としている。まず、モデル予測手段34
は、目標値に関する情報、センサの検出値、給湯器の環
境条件を入力変数として、制御量を推論するものであ
る。
【0021】図3に示すように、モデル予測手段34は
入力層41、中間層42、出力層43からなり、入力層
41は複数のニューロンユニットI1〜Iiを有し、中
間層42はニューロンユニットM1〜Mjを有し、出力
層43は複数のニューロンユニットO1〜Okを有して
いる。
入力層41、中間層42、出力層43からなり、入力層
41は複数のニューロンユニットI1〜Iiを有し、中
間層42はニューロンユニットM1〜Mjを有し、出力
層43は複数のニューロンユニットO1〜Okを有して
いる。
【0022】そして、入力層のニューロンユニットI1
〜Iiと中間層のニューロンユニットM1〜Mjの各ニ
ューロンユニットの間は重み係数を有するシナプスA1
1〜Aijで連結されてあり、中間層のニューロンユニ
ットM1〜Mjと出力層のニューロンユニットO1〜O
kの間は重み係数を有するシナプスB11〜Bjkで連
結されている。なお、ニューロンユニット、及びシナプ
ス自体についてはすでに知られているので詳述は省略す
る。
〜Iiと中間層のニューロンユニットM1〜Mjの各ニ
ューロンユニットの間は重み係数を有するシナプスA1
1〜Aijで連結されてあり、中間層のニューロンユニ
ットM1〜Mjと出力層のニューロンユニットO1〜O
kの間は重み係数を有するシナプスB11〜Bjkで連
結されている。なお、ニューロンユニット、及びシナプ
ス自体についてはすでに知られているので詳述は省略す
る。
【0023】入力層41の各ニューロンユニットI1〜
Iiには推論を行うための情報が入力されており、ユニ
ットI1には設定温度、ユニットI2には設定温度が設
定されたときの初期温度であり、すでに給湯中であれば
出湯温度であり、給湯前であれば入水温度である。ユニ
ットI3には温度設定後の経過時間、ユニットI4には
入水温度、ユニットI5には入水水量、ユニットI6に
は出湯温度、ユニットI7〜Iiには気温等のその他の
環境情報が入力されている。これらが推論を行う入力デ
ータをなしている。なお、特にニューロンユニットI1
〜I3の情報により温度設定後の推論は計時手段の計時
内容に従って、定常状態のみならず過渡状態をも推論す
ることができるようになっている。
Iiには推論を行うための情報が入力されており、ユニ
ットI1には設定温度、ユニットI2には設定温度が設
定されたときの初期温度であり、すでに給湯中であれば
出湯温度であり、給湯前であれば入水温度である。ユニ
ットI3には温度設定後の経過時間、ユニットI4には
入水温度、ユニットI5には入水水量、ユニットI6に
は出湯温度、ユニットI7〜Iiには気温等のその他の
環境情報が入力されている。これらが推論を行う入力デ
ータをなしている。なお、特にニューロンユニットI1
〜I3の情報により温度設定後の推論は計時手段の計時
内容に従って、定常状態のみならず過渡状態をも推論す
ることができるようになっている。
【0024】入力層41のユニットにこれらの情報が入
力されると、入力層41と中間層42の間のシナプス、
中間層42のユニットM1〜Mj、及び中間層42と出
力層43との間のシナプスを通して、出力層43のユニ
ットに信号が伝達され、出力層43のユニットO1〜O
kから信号が推論温度判別手段44に出力する。
力されると、入力層41と中間層42の間のシナプス、
中間層42のユニットM1〜Mj、及び中間層42と出
力層43との間のシナプスを通して、出力層43のユニ
ットに信号が伝達され、出力層43のユニットO1〜O
kから信号が推論温度判別手段44に出力する。
【0025】推論温度判別手段44は、出力層43のユ
ニットO1〜Okまでの出力状態から、予測温度を判断
する。
ニットO1〜Okまでの出力状態から、予測温度を判断
する。
【0026】次に、制御部35について詳細に説明す
る。制御部35は、状態判別手段52、センサ系制御手
段53、フィードバック制御手段54、学習・教示手段
55、その他の制御手段56及び記憶手段60からなっ
ている。
る。制御部35は、状態判別手段52、センサ系制御手
段53、フィードバック制御手段54、学習・教示手段
55、その他の制御手段56及び記憶手段60からなっ
ている。
【0027】状態判別手段52は、制御系の状態を判別
するものであり、制御系が正常か異常かを判別したり、
制御系が安定しているか不安定かを判別したり、また制
御系が定常状態か過渡状態か等を判別したりする。
するものであり、制御系が正常か異常かを判別したり、
制御系が安定しているか不安定かを判別したり、また制
御系が定常状態か過渡状態か等を判別したりする。
【0028】正常か異常かは、例えば検出した実際の制
御量とモデル予測手段34が推論した値と大きくずれて
いるときに異常と判別する。安定か不安定かはセンサ系
36の検出値の変動やモデル予測手段34の推論した値
の変動率等で判別する。定常状態か過渡状態かはモデル
予測手段34の推論した状態によりそれを判別したり、
またモデル予測手段34の入力層のニューロンユニット
I1〜I3に入力される目標値に関する情報40により
判別することもできる。例えば設定温度と初期温度との
差から過渡状態の時間が判断でき、計時手段による時間
情報により過渡状態か定常状態かを判別することができ
る。
御量とモデル予測手段34が推論した値と大きくずれて
いるときに異常と判別する。安定か不安定かはセンサ系
36の検出値の変動やモデル予測手段34の推論した値
の変動率等で判別する。定常状態か過渡状態かはモデル
予測手段34の推論した状態によりそれを判別したり、
またモデル予測手段34の入力層のニューロンユニット
I1〜I3に入力される目標値に関する情報40により
判別することもできる。例えば設定温度と初期温度との
差から過渡状態の時間が判断でき、計時手段による時間
情報により過渡状態か定常状態かを判別することができ
る。
【0029】センサ系制御手段53は、入水温度センサ
20、入水水量センサ21、出湯温度センサ22等のセ
ンサ系36の検出動作を制御すると共に、モデル予測手
段34の推論に際してモデル予測手段34にセンサの検
出値の提供を制御するものである。
20、入水水量センサ21、出湯温度センサ22等のセ
ンサ系36の検出動作を制御すると共に、モデル予測手
段34の推論に際してモデル予測手段34にセンサの検
出値の提供を制御するものである。
【0030】フィードバック制御手段54は、状態判別
手段52の判別結果に基づいて、可変伝達手段33の伝
達係数Kの値を制御するものである。制御量Y自体によ
る通常のフィードバック制御をおこなうときは伝達係数
K=0に制御し、モデル予測手段34によるモデル量M
によりフィードバック制御を行うときは伝達係数K=1
に制御し、制御量Yとモデル量Mの双方を利用してフィ
ードバック制御を行うときは伝達係数Kは、0<K<1
の適切な値に制御する。
手段52の判別結果に基づいて、可変伝達手段33の伝
達係数Kの値を制御するものである。制御量Y自体によ
る通常のフィードバック制御をおこなうときは伝達係数
K=0に制御し、モデル予測手段34によるモデル量M
によりフィードバック制御を行うときは伝達係数K=1
に制御し、制御量Yとモデル量Mの双方を利用してフィ
ードバック制御を行うときは伝達係数Kは、0<K<1
の適切な値に制御する。
【0031】学習・教示手段55は、ニューラルネット
ワークの学習をおこなうための手段であり、例えばバッ
クプロパゲーション法により学習を行う。すなわち、学
習・教示手段55は、学習時にはまず教示手段35によ
りデータを入力し結果を出力し、その結果のエラーを減
ずるようにニューロンユニット間の重み係数の結合度合
いをを変える。そして、再び入力データを入力して、同
じ動作を収束するまで繰り返す。このバックプロパゲー
ション法による学習自体はすでに知られているので、詳
述は省略する。
ワークの学習をおこなうための手段であり、例えばバッ
クプロパゲーション法により学習を行う。すなわち、学
習・教示手段55は、学習時にはまず教示手段35によ
りデータを入力し結果を出力し、その結果のエラーを減
ずるようにニューロンユニット間の重み係数の結合度合
いをを変える。そして、再び入力データを入力して、同
じ動作を収束するまで繰り返す。このバックプロパゲー
ション法による学習自体はすでに知られているので、詳
述は省略する。
【0032】その他の制御手段56は、上述以外の動作
を制御するものであり、例えば記憶手段60とのデータ
のやり取りを制御するものである。
を制御するものであり、例えば記憶手段60とのデータ
のやり取りを制御するものである。
【0033】記憶手段60は、制御の動作手順を記憶し
たり、センサの検出値を一時記憶したり、またニューラ
ルネットワークの学習のためのデータを記憶したりする
ものである。
たり、センサの検出値を一時記憶したり、またニューラ
ルネットワークの学習のためのデータを記憶したりする
ものである。
【0034】次に、本発明の動作について図4のフロー
チャートを用いて説明する。給湯器の給湯動作の際は、
まず状態判別手段52が給湯制御装置の状態を判別する
(S1)。そして、その結果センサ系に異常がなければ
(S2)、状態判別手段52が制御状態が定常状態かあ
るいは過渡状態かを判別する(S3)。定常状態であれ
ば(S4)、実際の制御量(図3の場合は出湯温度セン
サの検出値)とモデル予測手段34のモデル量との差を
求め(S5)、その差が所定以上であれば(S6)、何
らかの異常が発生したと判断し、給湯動作を停止し図外
の報知手段に異常状態であることを知らせる(S1
3)。
チャートを用いて説明する。給湯器の給湯動作の際は、
まず状態判別手段52が給湯制御装置の状態を判別する
(S1)。そして、その結果センサ系に異常がなければ
(S2)、状態判別手段52が制御状態が定常状態かあ
るいは過渡状態かを判別する(S3)。定常状態であれ
ば(S4)、実際の制御量(図3の場合は出湯温度セン
サの検出値)とモデル予測手段34のモデル量との差を
求め(S5)、その差が所定以上であれば(S6)、何
らかの異常が発生したと判断し、給湯動作を停止し図外
の報知手段に異常状態であることを知らせる(S1
3)。
【0035】ステップS6において、その差が所定値以
内であれば、次に状態判別手段52が入力系の安定度及
び出力系の安定度を求める。入力系とは、モデル予測手
段34の入力変数となり、入力層41に入力されるもの
であり、例えば入水温度センサ20、入水水量センサ2
1、ガス流量センサ23等の給湯制御の給湯条件を決定
するものである。出力系とは、給湯の出力に関するもの
であり、例えば出湯温度センサ22の検出値等が該当す
る。
内であれば、次に状態判別手段52が入力系の安定度及
び出力系の安定度を求める。入力系とは、モデル予測手
段34の入力変数となり、入力層41に入力されるもの
であり、例えば入水温度センサ20、入水水量センサ2
1、ガス流量センサ23等の給湯制御の給湯条件を決定
するものである。出力系とは、給湯の出力に関するもの
であり、例えば出湯温度センサ22の検出値等が該当す
る。
【0036】そして、入力系及び出力系が共に安定して
いれば、フィードバック制御手段54が可変伝達手段3
3の伝達係数KをK=0とし、実際の制御量Yをそのま
まフィードバックさせ通常の制御動作を行う(S9)。
入力系が安定しているにもかかわらず、出力系が不安定
であれば、外乱等により制御系全体が乱れるのを防止す
るため、フィードバック制御手段54が可変伝達手段3
3の伝達係数Kを0<K<1のその状況に応じた値K=
aに設定し、実際の制御量とモデル量との組み合わせた
量をフィードバックさせる(S10)。
いれば、フィードバック制御手段54が可変伝達手段3
3の伝達係数KをK=0とし、実際の制御量Yをそのま
まフィードバックさせ通常の制御動作を行う(S9)。
入力系が安定しているにもかかわらず、出力系が不安定
であれば、外乱等により制御系全体が乱れるのを防止す
るため、フィードバック制御手段54が可変伝達手段3
3の伝達係数Kを0<K<1のその状況に応じた値K=
aに設定し、実際の制御量とモデル量との組み合わせた
量をフィードバックさせる(S10)。
【0037】一方、ステップS4において過渡状態であ
ると判断すれば、実際の制御量(図3の場合は出湯温度
の検出温度)とモデル予測手段34のモデル量との差を
求め(S11)、過渡状態では差さが大きくなり易いた
め差が極端に大きいということがなければ(S12)、
上述のステップS7〜S10を行う。但し、ステップS
7においては、過渡期であるため系の安定度は時間的に
微分した値を考慮して求めることにより、より適切に求
めることができる。差が極端に大きければ異常処理を行
う(S13)。なお、ステップS10の動作は、特に定
常状態のときのみ行うようにしてもよい。
ると判断すれば、実際の制御量(図3の場合は出湯温度
の検出温度)とモデル予測手段34のモデル量との差を
求め(S11)、過渡状態では差さが大きくなり易いた
め差が極端に大きいということがなければ(S12)、
上述のステップS7〜S10を行う。但し、ステップS
7においては、過渡期であるため系の安定度は時間的に
微分した値を考慮して求めることにより、より適切に求
めることができる。差が極端に大きければ異常処理を行
う(S13)。なお、ステップS10の動作は、特に定
常状態のときのみ行うようにしてもよい。
【0038】一方、ステップS2において入力センサに
異常があると判断すれば、異常処理を行う(S13)。
出力系のセンサのみに異常が生じている場合には、フェ
イルセイフモードに移行する(S14)。すなわち、出
力系の出湯温度は検出値できないが、その内容はモデル
予測手段34が予測できるため、フィードバック制御手
段54が可変伝達手段33の伝達係数KをK=1とし、
モデル予測手段34が予測したモデル量Mをフィードバ
ックして給湯制御を続行する(S15)。
異常があると判断すれば、異常処理を行う(S13)。
出力系のセンサのみに異常が生じている場合には、フェ
イルセイフモードに移行する(S14)。すなわち、出
力系の出湯温度は検出値できないが、その内容はモデル
予測手段34が予測できるため、フィードバック制御手
段54が可変伝達手段33の伝達係数KをK=1とし、
モデル予測手段34が予測したモデル量Mをフィードバ
ックして給湯制御を続行する(S15)。
【0039】なお、この場合安全のため給湯可能な範囲
を限定して熱湯の提供を禁止するようにしてもよい。
を限定して熱湯の提供を禁止するようにしてもよい。
【0040】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の給湯制御
装置では、給湯温度等の制御量を予測するモデル予測手
段を設け、その予測したモデル量を可変伝達手段を通し
てフィードバック系に適切に組み合わせるように構成し
ているので、入力系に異常がなく出力系センサに異常が
生じている場合にはモデル予測手段によるモデル量をフ
ィードバックさせることにより給湯制御を続行すること
ができる効果がある。
装置では、給湯温度等の制御量を予測するモデル予測手
段を設け、その予測したモデル量を可変伝達手段を通し
てフィードバック系に適切に組み合わせるように構成し
ているので、入力系に異常がなく出力系センサに異常が
生じている場合にはモデル予測手段によるモデル量をフ
ィードバックさせることにより給湯制御を続行すること
ができる効果がある。
【0041】また、給湯制御装置には全く異常がない
が、他の箇所の外乱により変動が生じた場合に制御に振
動現象が生じてしまう等の弊害を抑制することができる
効果がある。
が、他の箇所の外乱により変動が生じた場合に制御に振
動現象が生じてしまう等の弊害を抑制することができる
効果がある。
【図1】本発明が適用される給湯器の一例を示す説明図
である。
である。
【図2】本発明の構成を示す説明図である。
【図3】モデル予測手段及び制御部の説明図である。
【図4】本発明の動作を示す説明図である。
1 給湯器 33 可変伝達手段 34 モデル予測手段 35 制御部 36 センサ系 44 推論温度判別手段 52 状態判別手段 54 フィードバック制御手段 55 学習・教示手段 60 記憶手段
Claims (2)
- 【請求項1】 給湯に関する出力状態を検出する出力セ
ンサの検出値をフィードバックさせて、給湯すべき状態
として設定された設定状態と前記検出状態とに基づいて
制御する給湯制御装置において、 少なくとも前記設定状態を入力変数として給湯されるで
あろう給湯状態を推論する給湯モデル予測手段と、前記
給湯モデル予測手段による予測状態と前記出力センサの
出力状態との偏差を入力し、その偏差を可変の伝達係数
で変換して出力する可変伝達手段と、前記可変伝達手段
により伝達された値と前記出力センサの検出値との加算
量をフィードバックさせるフィードバック系と、当該給
湯制御装置の正常、異常の状態を判別する状態判別手段
と、前記状態判別手段による判別結果に基づいて前記可
変伝達手段の伝達係数を決定するフィードバック制御手
段と、 を具備したことを特徴とする給湯制御装置。 - 【請求項2】 給湯器が給湯する温度を検出する出力セ
ンサの検出温度をフィードバックさせて、給湯すべき温
度として設定された設定温度と前記検出温度とに基づい
て制御する給湯制御装置において、 少なくとも前記設定温度及び給湯の制御条件を入力変数
として給湯されるであろう給湯温度を推論する給湯モデ
ル予測手段と、前記給湯モデル予測手段による予測温度
と前記出力センサの検出温度との偏差を入力し、その偏
差を可変の伝達係数で変換して出力する可変伝達手段
と、前記可変伝達手段により伝達された値と前記出力セ
ンサの検出値との加算量をフィードバックさせるフィー
ドバック系と、当該給湯制御装置の正常、異常の状態を
判別する状態判別手段と、前記状態判別手段が当該制御
装置及び出力センサが正常なときには前記可変伝達手段
の伝達係数を0とし、当該制御装置には異常がなく出力
センサが異常なときには前記可変伝達手段の伝達係数を
1とし、前記給湯制御条件が安定しているにもかかわら
ず出力センサの検出温度が不安定なときには前記可変伝
達手段の伝達係数をa(但し、0<a<1)の値とする
フィードバック制御手段と、 を具備したことを特徴とする給湯制御装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP29480093A JP3277650B2 (ja) | 1993-10-29 | 1993-10-29 | 給湯制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP29480093A JP3277650B2 (ja) | 1993-10-29 | 1993-10-29 | 給湯制御装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH07129253A JPH07129253A (ja) | 1995-05-19 |
JP3277650B2 true JP3277650B2 (ja) | 2002-04-22 |
Family
ID=17812434
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP29480093A Expired - Fee Related JP3277650B2 (ja) | 1993-10-29 | 1993-10-29 | 給湯制御装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3277650B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7034602B2 (ja) * | 2017-04-28 | 2022-03-14 | アズビル株式会社 | 温度調節計 |
JP7070267B2 (ja) | 2018-09-18 | 2022-05-18 | 横浜ゴム株式会社 | 航空機用湯水供給システム |
WO2021001968A1 (ja) * | 2019-07-03 | 2021-01-07 | 三菱電機株式会社 | 太陽エネルギー利用システム |
-
1993
- 1993-10-29 JP JP29480093A patent/JP3277650B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH07129253A (ja) | 1995-05-19 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |