JP5969919B2 - 最適化装置および方法ならびに制御装置および方法 - Google Patents
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Description
はじめに、本発明の原理について説明する。
はじめに、本発明の実施の形態1について、図2を用いて説明する。図2は、本発明の実施の形態1における最適化装置の構成を示す構成図である。この最適化装置は、データ収集部101,定常状態予測部102,傾き予測部103,モデル記憶部104,および目標値演算部105を備える。また、定常状態予測部102は、第1予測部121および第2予測部122を備える。
次に、本発明の実施の形態2について図6を用いて説明する。図6は、本発明の実施の形態2における最適化装置の一部構成を示す構成図である。図6では、最適化装置が備える目標値演算部105aの構成について示している。他の構成は、図2を用いて説明した実施の形態1と同様である。
行列のi行j列の要素は、過渡状態で操作変数iを1だけ変えた時に、制御変数jが過渡状態の間に(定常状態になるまでに)変化する量を設定する。計算方法としては、予測モデルの単位ステップ応答(単位ステップ入力を与えた時の出力応答)を計算し、過渡状態時間後の値を求める。過渡状態時間からむだ時間を引いた値と、後述する傾きゲインとを乗算して求める、もしくはより単純に、過渡状態時間と傾きゲインの積を求めるといった方法がある。なお、i行j+m列の要素は0にする。
行列のi行j列の要素を0に、i行j+m列の要素は予測モデルの直流ゲインを設定する。
次に、本発明の実施の形態3について図8を用いて説明する。図8は、本発明の実施の形態3における最適化装置の一部構成を示す構成図である。図8では、最適化装置が備える目標値演算部105aの構成について示している。実施の形態3では、求解演算部155aが、新たに関数修正部158を備えるようにしている。他の構成は、図2を用いて説明した実施の形態1と同様である。
Claims (12)
- 制御対象が制御に用いた操作変数および前記制御対象が出力する制御変数を含む前記制御対象のデータを収集するデータ収集部と、
前記制御対象の数学モデルを記憶するモデル記憶部と、
前記データ収集部に収集されたデータのなかの最適化の対象となる最適化対象変数のうち積分要素の出力を含む制御変数に対して過渡状態時間後の値を予測する第1予測部と、
前記最適化対象変数のうち積分要素の出力を含まない制御変数に対して所定の時間後の値を予測する第2予測部と、
前記最適化対象変数のうち積分要素の出力を含む制御変数に対して所定の時間後の単位時間当たりの変化量を予測する傾き予測部と、
最適化対象変数の所定の時間後の値に対して制約を設定する定常状態変数制約設定部と、
前記最適化対象変数のうち積分要素の出力を含む制御変数に対して過渡状態区間における単位時間当たりの変化量に0以外の制約を設定する過渡状態傾き制約設定部と、
前記最適化対象変数のうち少なくとも積分要素の出力を含む制御変数と関係を持つ操作変数の過渡状態区間における値に対して制約を設定する過渡状態変数制約設定部と、
前記過渡状態傾き制約設定部および前記過渡状態変数制約設定部で設定された制約を満たしかつ与えられている最適化の評価関数を最適化する前記最適化対象変数の最適解を求める求解演算部と
を備え、
前記最適化対象変数は、所定の時間までの時間区間を過渡状態時間が経過するまでの1つ以上の過渡状態区間と、過渡状態時間が経過した後の1つの定常状態区間とに分け、前記過渡状態区間および前記定常状態区間における前記操作変数および前記制御変数の値を個別に最適化対象として設定された変数であることを特徴とする最適化装置。 - 請求項1記載の最適化装置において、
前記データ収集部に収集されたデータから設定されている最適化対象変数のうち積分要素の出力を含む制御変数に対して前記過渡状態時間以降における単位時間当たりの変化量に制約を設定する定常状態傾き制約設定部を備えることを特徴とする最適化装置。 - 請求項2記載の最適化装置において、
前記過渡状態傾き制約設定部および定常状態傾き制約設定部は、前記最適化対象変数のうち積分要素の出力を含む制御変数に対して上下限値によって制約を与え、
前記過渡状態傾き制約設定部は、前記定常状態傾き制約設定部と比べてより大きい上限値およびより小さい下限値を制約として与えることを特徴とする最適化装置。 - 請求項2記載の最適化装置において、
前記過渡状態傾き制約設定部および定常状態傾き制約設定部は、前記最適化対象変数のうち積分要素の出力を含む制御変数に対して単位時間当たりの変化量の大きさに応じたペナルティを出力し、
前記過渡状態傾き制約設定部は、同じ単位時間当たり変化量に対して前記定常状態傾き制約設定部より小さいペナルティを出力し、
前記求解演算部は、前記評価関数に前記ペナルティを加算した関数の最適化を行うことを特徴とした最適化装置。 - 請求項2〜4のいずれか1項に記載の最適化装置において、
前記評価関数に応じて前記過渡状態傾き制約設定部および前記定常状態傾き制約設定部の設定を調整することを特徴とした目標値最適化装置。 - 請求項1〜5のいずれか1項に記載の最適化装置が出力した目標値を用いる制御装置であって、
操作変数および制御変数が最適化装置が出力した目標値に向かうように制御し、少なくとも積分系の制御変数が目標値に整定するまでの時間を調整する整定時間パラメータを持つ制御部を備え、
前記過渡状態時間を前記整定時間パラメータと連動させて決定することを特徴とする制御装置。 - 制御対象が制御に用いた操作変数および前記制御対象が出力する制御変数を含む前記制御対象のデータを収集するデータ収集ステップと、
前記制御対象の数学モデルを記憶するモデル記憶ステップと、
前記データ収集ステップで収集されたデータのなかの最適化の対象となる最適化対象変数のうち積分要素の出力を含む制御変数に対して過渡状態時間後の値を予測する第1予測ステップと、
前記最適化対象変数のうち積分要素の出力を含まない制御変数に対して所定の時間後の値を予測する第2予測ステップと、
前記最適化対象変数のうち積分要素の出力を含む制御変数に対して所定の時間後の単位時間当たりの変化量を予測する傾き予測ステップと、
最適化対象変数の所定の時間後の値に対して制約を設定する定常状態変数制約設定ステップと、
前記最適化対象変数のうち積分要素の出力を含む制御変数に対して過渡状態区間における単位時間当たりの変化量に0以外の制約を設定する過渡状態傾き制約設定ステップと、
前記最適化対象変数のうち少なくとも積分要素の出力を含む制御変数と関係を持つ操作変数の過渡状態区間における値に対して制約を設定する過渡状態変数制約設定ステップと、
前記過渡状態傾き制約設定ステップおよび前記過渡状態変数制約設定ステップで設定された制約を満たしかつ与えられている最適化の評価関数を最適化する前記最適化対象変数の最適解を求める求解演算ステップと
を備え、
前記最適化対象変数は、所定の時間までの時間区間を過渡状態時間が経過するまでの1つ以上の過渡状態区間と、過渡状態時間が経過した後の1つの定常状態区間とに分け、前記過渡状態区間および前記定常状態区間における前記操作変数および前記制御変数の値を個別に最適化対象として設定された変数であることを特徴とする最適化方法。 - 請求項7記載の最適化方法において、
前記データ収集ステップで収集されたデータから設定されている最適化対象変数のうち積分要素の出力を含む制御変数に対して前記過渡状態時間以降における単位時間当たりの変化量に制約を設定する定常状態傾き制約設定ステップを備えることを特徴とする最適化方法。 - 請求項8記載の最適化方法において、
前記過渡状態傾き制約設定ステップおよび定常状態傾き制約設定ステップでは、前記最適化対象変数のうち積分要素の出力を含む制御変数に対して上下限値によって制約を与え、
前記過渡状態傾き制約設定ステップでは、前記定常状態傾き制約設定ステップと比べてより大きい上限値およびより小さい下限値を制約として与えることを特徴とする最適化方法。 - 請求項8記載の最適化方法において、
前記過渡状態傾き制約設定ステップおよび定常状態傾き制約設定ステップでは、前記最適化対象変数のうち積分要素の出力を含む制御変数に対して単位時間あたりの変化量の大きさに応じたペナルティを出力し、
前記過渡状態傾き制約ステップでは、同じ単位時間当たり変化量に対して前記定常状態傾き制約ステップより小さいペナルティを出力し、
前記求解演算ステップでは、前記評価関数に前記ペナルティを加算した関数の最適化を行うことを特徴とした最適化方法。 - 請求項8〜10のいずれか1項に記載の最適化方法において、
前記評価関数に応じて前記過渡状態傾き制約設定ステップおよび前記定常状態傾き制約設定ステップにおける設定を調整することを特徴とした最適化方法。 - 請求項7〜11のいずれか1項に記載の最適化方法により出力された目標値を用いる制御方法であって、
操作変数および制御変数が最適化装置が出力した目標値に向かうように制御し、少なくとも積分系の制御変数が目標値に整定するまでの時間を調整する整定時間パラメータを持つ制御ステップを備え、
前記過渡状態時間を前記整定時間パラメータと連動させて決定することを特徴とする制御方法。
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