JP5476418B2 - バッチ特性推定のための装置及び方法 - Google Patents
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Description
図1は例示のプロセスプラント10のブロックダイヤグラムである。プロセスプラント10は、一又はそれ以上のノード12,14,16,18及び20を含んでいる。図1の例示のプロセスプラント10では、ノード12,14及び16のそれぞれは、例えばFoundation Fieldbusインターフェイス、HARTインターフェイスなどであり得る入力/出力(I/O)デバイス24を介して一又はそれ以上のフィールドデバイス22及び23に接続されたプロセスコントローラ12a,14a,16aを含んでいる。また、コントローラ12a,14a及び16aは、ネットワーク30を介してノード18及び20内の一又はそれ以上のホスト又はオペレータワークステーション18a及び20aに接続され、このネットワーク30は、例えばバス、イーサネット(R)LANのような有線のローカルエリアネットワーク(LAN)、無線LAN、ワイドエリアネットワーク(WAN)、インターネットなどの一又はそれ以上を有している。コントローラノード12,14,16及び入力/出力並びにこれに関連するフィールドデバイス22,23及び24は、時には過酷なプラント環境の全体に典型的に位置し及び分散しているが、オペレータワークステーションノード18及び20は、通常、制御室又は他のあまり過酷でない環境に配置され制御要員によって容易にアクセスされ得る。
図4は、バッチプロセスの現在の特性の推定に関連する情報の流れを示すブロックダイヤグラムである。バッチプロセス104に関連する情報は、バッチ特性推定器108に提供される。バッチプロセス情報は、例えば、バッチプロセスの開始の時間又は表示、バッチプロセスが存在する容器のサイズ、原料及び/又は触媒の初期量などの初期状態、温度、圧力などの測定状態、バッチプロセスの開始からの経過時間などを含み得る。バッチプロセス情報に基づいて、バッチ特性推定器108は、現在のバッチプロセス特性の推定値を生成する。バッチ特性推定器108は、次にその推定値をユーザに提示するためにユーザインターフェイス112に送る。
図6はバッチ特性推定器の一実施形態のブロックダイヤグラムである。バッチ特性推定器200は、積分器208に通信可能に接続されたニューラルネットワーク204を有している。ニューラルネットワーク204は、例えば初期状態情報、測定状態情報、バッチプロセスの経過時間などを含むバッチプロセス情報を入力として受け取る。ニューラルネットワークは、反応速度の推定値を生成するようにトレーニングされており、ここで、反応速度は注目しているバッチ特性に関連している。ニューラルネットワーク204は、その入力で受け取った情報に基づいて反応速度の推定値を生成する。ニューラルネットワーク204のトレーニングは、以下に記述される。
12 プロセス制御ノード
12a プロセスコントローラ
14 プロセス制御ノード
14a プロセスコントローラ
16 プロセス制御ノード
16a プロセスコントローラ
18 オペレータワークステーションノード
18a オペレータワークステーション
20 オペレータワークステーションノード
20a オペレータワークステーション
22 フィールドデバイス
23 フィールドデバイス
24 I/Oデバイス
30 ネットワーク
32 構成データベース
40 プロセッサ
44 揮発性メモリ
48 不揮発性メモリ
52 コントローラI/Oデバイス
56 アドレス/データバス
60 双方向バッファ
64 双方向バス
68 双方向バス
70 プロセッサ
74 揮発性メモリ
78 不揮発性メモリ
82 ワークステーションI/Oデバイス
86 アドレス/データバス
90 ディスプレイ
94 ユーザ入力デバイス
104 バッチプロセス
108 バッチ特性推定器
112 ユーザインターフェイス
200 バッチ特性推定器
204 ニューラルネットワーク
208 積分器
212 ラッチ
300 バッチ特性推定器
304 モデル反応速度格納部
308 加算器
312 積分器
316 加算器
320 除算器
324 加算器
400 バッチ特性推定器
404 モデルバッチ特性格納部
408 加算器
416 モデル反応速度格納部
500 バッチ特性推定器
504 乗算器
Claims (16)
- バッチプロセスの制御のための方法であって、該方法は、
ノンパラメトリックモデルを使用して現在のバッチプロセスのための反応速度の推定値を決定するステップと、
前記現在のバッチプロセスのための反応速度の推定値と、以前のバッチプロセスのために開発されたモデルバッチプロセスのためのモデル反応速度との間の差を決定するステップと、
前記反応速度の推定値と前記モデル反応速度との差に基づいて前記現在のバッチプロセスを制御するステップと
を包含している方法。 - 請求項1記載の方法であって、前記反応速度の推定値に基づいて前記現在のバッチプロセスの間の特定の時間での前記現在のバッチプロセスの特性の推定値を決定するステップを更に包含している方法。
- 請求項2記載の方法であって、前記現在のバッチプロセスの特性の推定値と、現在のバッチプロセスの間の特定の時間に対応する以前のバッチプロセスの間の時間における以前のバッチプロセスのために開発されたモデルバッチプロセスの特性との間の差を決定するステップを更に包含している方法。
- 請求項3記載の方法であって、前記現在のバッチプロセスの制御は、前記現在のバッチプロセスの特性と前記以前のバッチプロセスのために開発されたモデルバッチプロセスの前記特性との間の差に基づいて調整されることを包含している方法。
- 請求項4記載の方法であって、利得調整は、前記反応速度の推定値に加えられることを包含している方法。
- 請求項3記載の方法であって、前記特定の時間は、前記現在のバッチプロセスの終了時を包含している方法。
- 請求項1記載の方法であって、前記ノンパラメトリックモデルは、ニューラルネットワークを包含している方法。
- 請求項1記載の方法であって、前記以前のバッチプロセスのモデル特性は、許容しうる、典型的である、又は望ましい、のいずれかとして決定されることを包含している方法。
- 現在のバッチプロセスに関連するデータを受け取り、複数の反応速度の推定値を生成するように構成されたノンパラメトリックモデルと、
前記現在のバッチプロセスのための反応速度の推定値と、以前のバッチプロセスのために開発されたモデルバッチプロセスのためのモデル反応速度との間の差を生成するための反応速度差分発生器と、
前記反応速度の推定値と前記モデル反応速度との間の差に基づいて前記現在のバッチプロセスを制御するコントローラと
を備えているバッチプロセスコントローラ。 - 請求項9記載のバッチプロセスコントローラであって、前記反応速度の推定値に基づいて前記現在のバッチプロセスの間の特定の時間での前記現在のバッチプロセスの特性の推定値を生成するための特性生成器を更に備えているバッチプロセスコントローラ。
- 請求項10記載のバッチプロセスコントローラであって、前記現在のバッチプロセスの特性の推定値と、前記現在のバッチプロセスの間の前記特定の時間に対応した前記以前のバッチプロセスの間の時間の以前のバッチプロセスのために開発されたモデルバッチプロセスの特性との間の差を決定することを更に備えているバッチプロセスコントローラ。
- 請求項11記載のバッチプロセスコントローラであって、前記現在のバッチプロセスの制御は、前記現在のバッチプロセスの特性と、前記以前のバッチプロセスのモデルバッチプロセスの特性との間の差に基づいて調整される、バッチプロセスコントローラ。
- 請求項12記載のバッチプロセスコントローラであって、利得調整は、前記反応速度の推定値に加えられる、バッチプロセスコントローラ。
- 請求項11記載のバッチプロセスコントローラであって、前記特定の時間は、前記現在のバッチプロセスの終了時である、バッチプロセスコントローラ。
- 請求項9記載のバッチプロセスコントローラであって、前記ノンパラメトリックモデルは、ニューラルネットワークである、バッチプロセスコントローラ。
- 請求項9記載のバッチプロセスコントローラであって、前記以前のバッチプロセスのモデル特性は、許容しうる、典型的である、又は望ましい、のいずれかとして決定される、バッチプロセスコントローラ。
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