JP2551166B2

JP2551166B2 - プロセス制御装置

Info

Publication number: JP2551166B2
Application number: JP1238222A
Authority: JP
Inventors: 春雄高津; 欽一北野
Original assignee: Yokogawa Electric Corp
Current assignee: Yokogawa Electric Corp
Priority date: 1989-09-13
Filing date: 1989-09-13
Publication date: 1996-11-06
Anticipated expiration: 2011-11-06
Also published as: JPH03100704A

Description

【発明の詳細な説明】＜産業上の利用分野＞この発明はプロセスを制御するプロセス制御装置に関
し、特に制御定数を最適値に自動調整する機能を有する
プロセス制御装置に関するものである。

＜従来技術＞制御対象であるプロセスを最適条件で制御するために
は、このプロセスの動特性を求め、操作量演算の為の制
御定数を逐次求めなければならない。この様なプロセス
制御装置として、開ループ型、限界感度型、応答波形
型、適応制御型のプロセス制御装置が知られている。

第12図に開ループ型のプロセス制御装置の構成を示
す。通常の制御ではスイッチ１は制御演算部２側にされ
る。設定量とプロセス量は偏差演算部３に入力されてそ
れらの偏差がとられ、制御演算部２でPID演算などによ
って操作量が演算され、プロセス４に出力される。定期
的または偏差が大きくなるとスイッチ１は同定用信号発
生部５側にされ、ステップ信号またはパルス信号がプロ
セス４に印加される。このときのプロセス４の応答から
Ziegler−Nichols法などによって制御定数を演算し、制
御演算部２に設定するようにする。

第13図に限界感度型のプロセス制御装置の構成を示
す。制御演算部２の出力及びリミットサイクル発生部６
の出力は加算部７で加算され、プロセス４に操作量とし
て出力される。リミットサイクル発生部６は定期的にプ
ロセス４に入力する操作量を最大値と最小値に変動さ
せ、その時の限界周期及び限界感度からZiegler−Nicho
ls法などによって制御定数を演算し、制御演算部２に設
定するようにする。

第14図は応答波形図のプロセス制御装置の構成であ
り、設定量及び偏差が応答波形ルール８に入力される。
応答波形ルール８はFuzzy Ruleなどによるチューニング
ルールから構成されており、プロセス量のオーバーシュ
ート、減衰比及び周期などにこのルールを適用して制御
定数を求め、制御演算部２に設定するようにする。

第15図に適応制御型のプロセス制御装置の構成を示
す。制御演算部２の出力と同定用信号発生部９の出力は
加算部10で加算され、プロセス４に入力される。また、
プロセス量及び加算部10の出力は動特性同定部11に入力
され、制御定数が推定されて制御演算部２に出力され
る。すなわち、同定用信号発生部９で微少な外乱を発生
させ、その時のプロセス量の動特性から制御定数を求め
て制御演算部２に設定するようにする。

＜発明が解決すべき課題＞しかしながら、この様なプロセス制御装置には以下に
示すような課題があった。開ループ型及び適応制御型で
はプロセスに同定用信号を与えなければならず、また限
界感度型では持続振動を発生させなければならない。す
なわち、プロセスに外乱を与えなければならないため
に、操業運転中に制御定数を求めようとすると制約が発
生する。また、応答波形型は制御定数が収束するために
は数回の波形観測が必要であり、ある程度の時間を要す
る。

従って、いずれの制御装置も自由に制御定数を再設定
することが出来なかった。

＜発明の目的＞この発明の目的は、短時間で、かつプロセスに外乱を
与えることなく制御定数を再設定することが出来るプロ
セス制御装置を提供することにある。

＜課題を解決する為の手段＞前記課題を解決するために本発明では、プロセスに出
力する操作量とプロセス量を所定の時間データ収集部で
収集し、この収集したプロセス量と整合するようにモデ
リング部でプロセスモデルの内部パラメータを調整し、
かつこのプロセスモデルの確かさを推定確度演算部で演
算して、前記操作量またはプロセス量が所定の値以上変
動したときに前記モデリング部を起動し、このモデリン
グ部及び前記推定確度演算部の出力から制御演算部の制
御定数を求めるようにしたものである。

また、プロセスモデルの出力とプロセス量からプロセ
スモデルのゲイン定数を定めるようにしたものである。

また、探索としてシンプレツクス法を用い、初期多角
形の辺の成分の長さを前記データ収集部が収集するサン
プリング周期より長くし、また１回目の収束の後、さら
にその点でシンプレックスを作り直すようにしたもので
ある。

さらに、制御の最初でプロセスにステップ状の操作量
を印加し、その時のプロセス量の応答からサンプリング
周期及び制御定数の初期値を求めるようにしたものであ
る。

＜作用＞外乱を与えることなく、かつ短時間で制御定数を求め
ることが出来る。

＜実施例＞第１図に本発明に係るプロセス制御装置の一実施例を
示す。第１図において、20は制御演算部であり、目標値
である設定量及びプロセス21の出力であるプロセス量が
入力され、これらの偏差に比例積分微分演算を施して操
作量を演算する。21は制御対象であるプロセスであり、
制御演算部20の出力である操作量が入力され、またプロ
セス量を出力する。22はデータ収集部であり、操作量及
びプロセス量が入力され、一定期間これらのデータを時
系列データとして保持する。23はモデリング部であり、
その内部に前処理部231、プロセスモデル232、内部パラ
メータ調整部233及び比較部234が含まれている。データ
収集部22の出力は前処理部231でフィルタリングなどの
前処理がなされ、操作量はプロセスモデル232に、プロ
セス量は比較部234に入力される。プロセスモデル232は
プロセス21をシミュレートしたものである。プロセスモ
デル232の出力は比較部234に入力され、別に入力された
プロセス量と比較される。この比較結果は内部パラメー
タ調整部233に入力される。内部パラメータ調整部233は
プロセス21の出力とプロセスモデル232の出力が整合す
るようにプロセスモデル232の内部パラメータを調整す
る。24は推定確度演算部であり、モデリング部23の出力
が入力されて、プロセスモデル232の確かさを演算す
る。25は制御定数演算部であり、内部パラメータ調整部
233及び推定確度演算部24の出力が入力され、これらの
出力から制御定数を演算して制御演算部20に出力する。
制御演算部20はこの新たな制御定数に基づいて操作量を
演算する。26は計算指令部であり、プロセス量及び操作
量が入力され、これらが所定の値以上変化したときにス
イッチ27〜30を操作することにより、計算指令をモデリ
ング部23に出力して、モデリング部23の動作を起動す
る。

次に、この実施例の動作を第２図フローチャートに基
づいて説明する。なお、この動作とは無関係に、データ
収集部22は操作量及びプロセス量を一定周期毎に時系列
データとして収集している。第２図において、一定周期
毎に計算指令部26はプロセス量（PV）及び操作量（MV）
を読み込み、それらの変動があらかじめ定められた値よ
り大きいかを判断する。変動が小さいと、計算指令を発
することなく終了する。この判断は、例えば第３図のよ
うにプロセス量及び操作量の定常状態からの偏差を積分
することによりその面積（斜線部）を演算して行う。変
動が大きいと、モデリング部23はデータ収集部22で収集
されたプロセス量と操作量の時系列データ｛PV｝、｛M
V｝を読み込み、前処理部231でフィルタリングを行っ
て、定常分及び雑音などを除去する。このフィルタリン
グは、プロセス量の時系列データをPV_F、定常分をPV₀と
すると、例えば下記の演算により行う。

PV_F＝（１−α）・PV_F＋α・（PV−PV₀） α：フィルタ定数フィルタリングされたプロセス量及び操作量の時系列
データPV_F、MV_Fはプロセスモデル232に入力され、モデ
ル出力の演算がなされる。この演算はプロセスモデルに
よって異なるが、ｎ回目のモデル出力をO_nとすると、例
えば O_n＝β_Ｍ・O_n-1 ＋（１−β_Ｍ）・K_M・MV_F（ｎ−L_M） ……（１） K_M:プロセスモデルのゲイン L_M:プロセスモデルの無駄時間 β_M:プロセスモデルの一次遅れ係数 MV_F（ｎ−L_M）:L_M時刻前のMV_Fの値の演算によって行わ
れる。この演算はあらかじめ規定された最大繰り返し回
数に達するか、またはプロセスモデル232の出力O_nがプ
ロセス量の時系列データPV_Fに十分近付くまで行われ
る。繰り返し回数が最大繰り返し回数に達せず、かつ第
４図に示すようにプロセスモデル232の出力O_nとプロセ
ス量の時系列データPV_Fとの差が小さくないと、この差
が小さくなるように（すなわち第４図の矢印の方向に移
動するように）プロセスモデル232のゲインK_M、無駄時
間L_M、一次遅れ係数β_Ｍを調整して、再度プロセスモデ
ル232を起動する。最大繰り返し回数に達するか、プロ
セスモデル232の出力O_nとプロセス量の時系列データPV_F
の差が十分小さくなると、推定確度演算部24により、プ
ロセスモデル232の確度Ｋを演算する。この確度Ｋは例
えば下式（２）または（３）式により求められる。

Ｋ＝１−［Σ｛PV_F（ｉ）−Ｏ（ｉ）｝²/ΣPV
_F（ｉ）^２］ ……（２）Ｋ＝Σ｛PV_F（ｉ）｝²/Σ｛Ｏ（ｉ）｝^２ ……（３）但し、PV_F（ｉ）、Ｏ（ｉ）はそれぞれ時点ｉにおけ
るプロセス量の時系列データ及びプロセスモデル232の
出力である。この推定確度があらかじめ定められた値よ
り高いと、制御定数演算部25は求められた一次遅れモデ
ルのプロセスモデル232から、Ziegler−Nichols法によ
り比例、積分、微分定数、すなわち制御定数を演算す
る。制御演算部20はこの新たに求められた制御定数を用
いて、操作量を演算する。なお、プロセスモデルは必ず
しも前記（１）式で示したような１次遅れ系出なくても
よい。また、プロセス21に負荷変動のような測定可能な
外乱がある時は、この外乱をモデル計算に使用してもよ
い。

第１図の実施例では、プロセスモデル232の内部パラ
メータ、すなわちゲインK_M、無駄時間L_M、一次遅れ係数
β_Ｍの全てについてその値を少しずつ変化させて繰り返
し演算を行わなければならず、演算時間が多くかかると
いう課題があった。この課題を解決した実施例を以下に
説明する。この実施例では、ゲインK_Mをプロセス量とプ
ロセスゲインを１にしたときのプロセスモデルの出力の
積分比から求め、無駄時間L_M及び一時遅れ係数β_Ｍを繰
り返し探索法を用いて求めるようにしたものである。第
５図にこの実施例の構成を示す。但し、データ収集部22
とモデリング部以外の部分は第１図と同じなので、記載
を省略する。第５図において、31はモデリング部であ
り、第１図のモデリング部23と同様の働きを有する。31
1は前処理部であり、第１図の前処理部231と同じ働きを
する。すなわち、データ収集部22に保持されたプロセス
量と操作量データをフィルタリングし、定常分、雑音を
除去する。312はプロセスモデルであり、プロセスモデ
ル232と同様に実際のプロセスを模擬する。このプロセ
スモデル312には前処理部311で前処理された操作量が入
力される。313はゲイン演算部であり、プロセスモデル3
12の出力及びプロセス量が入力され、プロセスモデル31
2のゲインを演算する。314は比較部であり、プロセスモ
デル312の出力及びプロセス量が入力され、これらの値
を比較する。315は内部パラメータ調整部であり、比較
部314の出力及びゲイン演算部313の出力が入力され、プ
ロセスモデル312の内部パラメータを変化させてプロセ
スモデル312の出力とプロセス量の差が十分小さくなる
ようにする。内部パラメータ調整部315の出力は第１図
に示した推定確度演算部24及び制御定数演算部25に入力
され、制御演算部20の制御定数が決定される。計算司令
部26はスイッチ32〜35を制御する。

次に、この実施例の動作を第６図に基づいて説明す
る。まず、第１図に示した計算指令部26が操作量及びプ
ロセス量を定期的に読み込み、それらの変動が大きいと
きのみ、以下の処理を行う。すなわち、前処理部311で
操作量とプロセス量の時系列データ｛PV｝、｛MV｝をフ
ィルタリングして定常分、雑音を除去した後、プロセス
モデル312によりプロセスモデルの出力を演算する。こ
の演算では、プロセスゲインK_Mを１とし、下記（４）式
により行う。

O_n＝β_ｎ・O_n-1 ＋（１−β_ｎ）・MV_F（ｎ−L_M） ……（４）但し、各係数の意味は前記（１）式と同じである。次
に、ゲイン演算部313にてプロセスゲインK_Mを下記
（５）式によって演算する。

K_M＝［Σ｛Ｏ（ｎ）・PV_F（ｎ）｝／｛ΣＯ（ｎ）^２｝
……（５）但し、Ｏ（ｎ）は前記（４）式によって求めた値、す
なわちプロセスゲインK_Mを１としたときのプロセスモデ
ル312の出力である。この演算はあらかじめ規定された
最大繰り返し回数に達するか、またはプロセスモデル31
2の出力O_nとゲイン演算部313で演算したプロセスゲイン
K_Mの積がプロセス量の時系列データPV_Fに十分近付くま
で行われる。これらの条件がいずれも満たされないと、
この差が小さくなるようにプロセスモデル312の無駄時
間L_M、一次遅れ係数β_Ｍを調整して、再度プロセスモデ
ル312を起動して前記（４）式により出力を演算し、
（５）式によりプロセスゲインK_Mを演算する操作を繰り
返す。条件が満たされると、推定確度演算部24により、
プロセスモデル312の確度Ｋを演算し、この推定確度が
あからじめ定められた値より小さいと、制御定数演算部
25は求められた一次遅れモデルのプロセスモデル312か
ら、Ziegler−Nichols法により比例、積分、微分定数、
すなわち制御定数を演算する。制御演算部20はこの新た
に求められた制御定数を用いて、操作量を演算する。な
お、内部パラメータ調整部315はシンプレックス法を用
いた繰り返し探索法により、無駄時間L_M及び一次遅れ係
数β_Ｍを求めるようにする。また、繰り返しの最初でプ
ロセスゲインK_Mが必要な場合は、前回のプロセスゲイン
K_Mの値を用いるようにする。この実施例ではプロセスゲ
インK_Mは無駄時間L_M及び一次遅れ係数β_Ｍが定まると自
動的に定まるので、繰り返し探索の回数を少なくするこ
とが出来る。

内部パラメータ調整部がプロセスモデルの内部パラメ
ータを探索する方法として、例えばシンプレックス法を
用いる事が出来る。シンプレックス法はRⁿ上にある幾何
的配置をもったいくつかの点を取り、それらの点で目的
関数の値を比較する事によって探索を行うものであり、
例えば日科技連から出版されている非線形計画法（今野
浩、山下浩著）の284頁〜287頁に記載されている。しか
し、通常のシンプレックス法は入出力データは離散値を
原則としているために目的関数も離散値の空間となり探
索点が部分空間に入り込むと探索が出来ないという課題
があった。また、時定数、無駄時間などのパラメータは
正数でなければならないという制約もあった。第７図に
シンプレック法を用い、かつ前記のような制約を排除し
た探索の手順を示す。なお、この図において、データ収
集部22が収集したプロセスデータをRⁿ上の幾何学的な点
ｘとし、この点の関数ｆ（）を目的関数とする。探索は
目的関数ｆ（）の値を比較することによって行う。ま
た、点ｘの内ｆ（）の最大値を与える点をx^h、２番目に
大きな値を与える点をx^s、最大値を与える点をx^l、点ｘ
を頂点とする図形の図心をx^mとする。さらに、鏡映 x^r＝（１＋α）・x^m−αx^h α＞０拡張 x^e＝γ・x^r＋（１−γ）・x^m γ＞１収縮 x^c＝β・x^h＋（１−β）・x^m β∈（0,1）縮小全ての頂点をx^lの方向へ縮小する。

を定義する。第７図において、初期化を行った後に最初
のシンプレックスすなわちRⁿ上の（ｎ＋１）個のアフィ
ン独立な凸包を生成する。次に、前述したx^h、x^s、x^l、
x^mを決定する。そして、収束するかを判定する。収束の
判定は、が満足されることで行う。但し、である。収束条件が満たされると、１回目の収束であれ
ばその点で最初のシンプレックスを生成して、x^h、x^s、
x^l、x^mの決定の所から繰り返す。２回目以上の収束であ
れば終了する。収束しないときは、x^r、ｆ（x^r）を求
め、ｆ（x^r）≦ｆ（x^s）が満たされるかを判断する。満たされないと、ｆ（x^r）＜ｆ（x^h）であるかを判断し、これが満たされているとx^hをx^r置き
換え、満たされないとそのままでx^c及びｆ（x^c）を求め
て、ｆ（x^c）＜ｆ（x^h）を判断する。この式が満たされているとx^hをx^cで置き換
え、満たされていないとxⁱを（xⁱ＋x^l）/2で置き換え
て、x^h、x^s、x^l、x^mの決定の所に戻る。一方、ｆ（x^r）≦ｆ（x^s）が満たされていると、ｆ（x^r）≧ｆ（x^l）が満たされているかを判断し、満たされていないとx^e、
ｆ（x^e）を求めて、ｆ（x^e）＜ｆ（x^l）を満足するかを判断し、満足すればx^hをx^eで置き換え、
満足しないとき及びｆ（x^r）≧ｆ（x^l）が満たされてい
るときはx^hをx^rで置き換えてx^h、x^s、x^l、x^mの決定の所
に戻る。この実施例では通常のシンプレックス法に対し
て、１回目の収束のときにその点でシンプレックスの生
成して再度シンプレックス法を適用することにより、部
分空間に入り込むことを防ぎ、かつ負のパラメータをも
適用できるようにしたものである。なお、この実施例で
は初期多角形の辺の成分の長さをサンプリング周期より
長くし、かつ最低１回初期多角形を作り直すようにした
が、どちらか一方のみを行うようにしてもよい。

第８図にさらに他の実施例を示す。第１図の実施例で
は制御動作に先立って比例・積分・微分係数の初期値及
びサンプリング周期を設定しなければならない。この設
定が適当でないと制御定数の自動調整がうまく出来ず、
制御特性が悪化する。この実施例ではこの様な事態を避
けるために、制御定数及びサンプリング周期を前もって
チューニングするようにしたものである。なお、第１図
と同じ要素には同一符号を付し、接滅を省略する。第８
図において、40はステップ入力印加手段であり、プロセ
ス21にステップ状の操作量を印加する。この操作量の入
力により、プロセス量は第９図に示すように徐々に増加
する。41は第１の監視手段であり、プロセス21の出力で
あるプロセス量を監視し、ステップ入力印加手段40によ
ってステップ状の操作量が印加された後、プロセス量が
第１の所定値例えばフルスケールの１％になるまでの時
間幅t₁すなわち第１の時間幅を測定する。42はサンプル
周期計算手段であり、第１の監視手段41によって測定さ
れた第１の時間幅が入力され、この値からデータ収集部
22がサンプリングする周期を計算する。43は第２の監視
手段であり、プロセス21の出力であるプロセス量を監視
し、ステップ入力印加手段40によってステップ状の操作
量が印加された後、プロセス量が前記第１の所定値より
大きい第２の所定値例えばフルスケールの２％になるま
での時間幅t₂すなわち第２の時間幅を測定する。44はサ
ンプル周期修正手段であり、第２の監視手段43が測定し
た第２の時間幅が入力され、サンプル周期計算手段42が
計算したサンプル周期を修正する。45はサンプラを構成
するスイッチであり、最初はサンプル周期計算手段42が
計算した周期毎に、後にはサンプル周期修正手段44によ
って修正された周期毎にオンにされ、プロセス量データ
がデータ収集部22により収集される。この収集されたデ
ータはモデリング部23に入力され、第１図で説明したよ
うにプロセスモデルの出力が収集されたプロセス量と一
致するようにその内部パラメータを調整して、この内部
パラメータにより制御定数が演算される。

次に、この実施例の動作を第10図フローチャートに基
づいて説明する。この動作は制御の初期において一定周
期毎に実行される。最初に初期スタートであるかが判断
され、初期スタートであるとプロセス21にステップ状の
操作量を印加する。最初のステップでないときは、プロ
セス量を監視して、次の３つのステップのいずれかに該
当するかを判断する。いずれのステップにも該当しない
と、何もしないで終了する。

プロセス量PVがフルスケールの１％を越えたとき。

プロセス量PVがフルスケールの２％を越えたとき。

プロセス量PVが一定値に整定するか、サンプル周期修
正手段44で求めたサンプル周期の整数倍になったとき。

ステップに該当すると、プロセスにステップ状の操
作量を印加してからの経過時間t₁すなわち第１の時間幅
を計測し、この時間の整数分の１をサンプル時間t_sとす
る。例えば、 t_s＝t₁/4 とする。ステップに該当すると、プロセスにステップ
状の操作量を印加してからの経過時間t₂すなわち第２の
時間幅を計測し、この時間幅t₂がステップ１で求めた時
間t₁の２倍より大きいか否かを判断する。t₁の２倍より
大きいと、 t_s＝t₂/4 として、既に求めたプロセス量を内挿してこの新しいサ
ンプル時間t_sでプロセス量をサンプリングした値に修正
する。ステップに該当すると、プロセス量のデータ収
集を終了し、データ収集部22に集積したプロセス量及び
操作量の時系列データ｛PV｝、｛MV｝を整理して、この
時系列データに基づいてモデリング部23によりプロセス
モデル232の内部パラメータを調整して、制御定数を求
める。この制御定数を初期値とする。以後はこのサンプ
ル時間t_sの周期でデータを収集し、第２図で説明した手
順により制御定数を計算する。

なお、この実施例では制御の初期に１回だけステップ
状の操作量を印加するようにしたが、定位系の場合は第
11図（Ａ）のようにプロセス量PVが収束するが、積分系
の場合は同図（ｂ）のようにオフセットが残る。従っ
て、プロセス量が整定した後、逆方向にステップ状の信
号を加えてオフセットを除去した後にプロセスデータの
サンプリングを継続するようにする。また、プロセス量
の変化が許容範囲を越えた場合は、整定する前であって
も逆方向にステップ状の信号を加え、プロセス量が過大
にならないようにする。さらに、オフセット量から、プ
ロセスが積分系であるか否かを判別する事も出来る。な
お、第11図（ｂ）において、ステップ状の操作量を印加
する時間Ｔは、所定時間あるいはプロセス量の変化分が
ΔP^maxより大きくなるようにする。

また、これらの実施例ではモデリング部の内部パラメ
ータからZiegler−Nichols法により制御定数を求めるよ
うにしたが、最小２乗法や最尤度法を用いるようにして
もよい。

＜発明の効果＞以上、実施例に基づいて具体的に説明したように、こ
の発明ではプロセスデータをデータ収集部で集積し、か
つプロセスデータに変動が生じた時のみモデリング部を
起動してプロセスモデルの内部パラメータを調整し、さ
らにプロセスモデルの推定確度を計算して、これらから
制御定数を求めるようにした。その為、同定信号が不要
になるので、プロセスに余計な外乱を与えることがなく
なるという効果がある。

また、プロセスモデルの推定確度を演算するようにし
たので、モデルが不適応と判断した時は制御定数の調整
を減少または停止することが出来るので、プロセス制御
装置の暴走を防止することが出来る。

また、プロセスデータを一旦データ収集部に集積しな
がらプロセスモデルの計算を行うので、データ収集の為
の時間が不要になる。

またプロセスゲインをプロセス量及びプロセスモデル
の出力から演算することにより、探索時間を短縮するこ
とが出来る。

また、探索法としてシンプレックス法を用い、最初の
収束の後１回シンプレックスを作り直すようにしたの
で、部分空間に入り込むという欠点を除去出来る。

さらに、制御の最初でステップ状の操作量をプロセス
に与え、その時のプロセス量の変化からサンプリング周
期及び制御定数の初期値を求めるようにしたので、より
適格な制御を実現できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係るプロセス制御装置の一実施例を示
す構成図、第２図はその動作を説明するためのフローチ
ャート、第３図及び第４図は第１図実施例の動作説明の
為の特性曲線図、第５図及び第６図は他の実施例の構成
及び動作を示す図、第７図はシンプレックス法を用いた
探索法のフローチャート、第８〜第11図はさらに他の実
施例を示す図、第12〜第15図は従来のプロセス制御装置
の構成図である。 20……制御演算部、21……プロセス、22……データ収集
部、23……モデリング部、24……推定確度演算部、25…
…制御定数演算部、26……計算司令部、40……ステップ
入力印加手段、41……第１の監視手段、42……サンプル
周期計算手段、43……第２の監視手段、44……サンプル
周期修正手段、232,312……プロセスモデル、233,315…
…内部パラメータ調整部、

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】プロセス量と設定値が入力され、これらの
値からプロセスの操作量を演算して前記プロセスに出力
する制御演算部と、前記操作量及び前記プロセス量を所定の時間収集するデ
ータ収集部と、その内部にプロセスモデルを含み、このデータ収集部で
収集した前記操作量が入力され、前記プロセスモデルの
出力が前記データ収集部で収集した前記プロセス量に最
も整合するようにその内部パラメータを調整するモデリ
ング部と、このプロセスモデルの確かさを演算する推定確度演算部
とを有し、前記操作量またはプロセス量が所定の値以上変動したと
きに前記モデリング部を起動し、このモデリング部及び
前記推定確度演算部の出力から前記制御演算部の制御定
数を求めるようにしたことを特徴とするプロセス制御装
置。
【請求項２】プロセスモデルの内部パラメータの１つで
あるゲイン定数を、プロセスモデルのゲイン定数を１に
したときの前記プロセスモデルの出力とプロセス量から
求めるようにしたことを特徴とする請求項第１項記載の
プロセス制御装置。
【請求項３】プロセスモデルの内部パラメータを調整す
る為にシンプレックス法を用い、かつ初期多角形の辺の
成分の長さを前記データ収集部が収集するサンプリング
周期より長くしたことを特徴とする請求項第１項記載の
プロセス制御装置。
【請求項４】プロセスモデルの内部パラメータを調整す
る為にシンプレックス法を用い、かつ内部パラメータが
収束した後最低一回その座標にて初期多角形を作り直し
て探索するようにしたことを特徴とする請求項第１項記
載のプロセス制御装置。
【請求項５】プロセス量と設定値が入力され、これらの
値からプロセスの操作量を演算して前記プロセスに出力
する制御演算部と、前記操作量及び前記プロセス量を所定の時間収集するデ
ータ収集部と、前記プロセスにステップ入力を印加するステップ入力印
加手段と、プロセス量が所定の第１のレベルだけ変化するまでの第
１の時間幅を監視する第１の監視手段と、前記第１の時間幅を分割した値をサンプリング周期と
し、このサンプリング周期で前記データ収集部によりプ
ロセス量をサンプリングするサンプリング周期計算手段
と、プロセス量が前記第１のレベルより大きい第２のレベル
に変化するまでの第２の時間幅を監視する第２の監視手
段と、この第２の時間幅及び前記第１の時間幅から前記サンプ
リング周期計算手段が算出したサンプリング周期を修正
するサンプリング周期修正手段と、前記データ収集部が収集したプロセスデータからプロセ
スモデルにより制御定数を演算するモデリング部とを有
し、制御の最初に前記ステップ入力印加手段によりプロセス
にステップ状の操作量を印加し、その時のプロセスの時
系列データからモデリング部を起動して制御定数を求め
るようにした事を特徴とするプロセス制御装置。