JPH0325601A - プロセス制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 Ｅ発昭的Ｊ （産業上の利用分野） 本発明は、プロセスを安定に制御するプロセス制ａｌｌ
装置に関する （従来の技術） プラントなどのプロセスを制御する従来のプ［１ヒス制
御装置としては、系を安定に保持するため、安定性を論
理回路を用いて判別する論理型安定性判別手段、及び該
手段で判別された判別結果に基いて、例えば制御器のゲ
インを調整する操作手段を備えたものの例がある。

その一例を第５図示した。

図示のように、このプロセス制ａＳ置は、プラントのプ
ロセス１を制御する制御器２と、この制御器２に目標ｉ
１１ｒを与える目標値発生器３と、前記目標値発生器３
から出力される目標値ｒ及び制御器２から出力する操作
信号Ｕ並びにプロセス１の出力ｙを入力し安定性を判定
する論理型安定判別装置４と、この判定装置４が出力す
るアラーム信号ＡＲＭを入力しモニタ表示すると共に、
この表示を参照してオペレータにより入力される信号Ｃ
Ｓで前記制御器２の制御定数を調整する安全運転保持装
置５を備えて構成されている。

ここに、前記論理型安定性判別装置４は、第６図に示す
ように、偏差信号ｅ及びこの時間微分値ｅ′の直交座標
を用いて、制御系が安定領域Ｓ＾内にあるか、不安定領
ｉａｓｎ内にあるかを判別し、判定結果に応じてアラー
ム信号ＡＲＭ信号を出ノノするという比較的単純なもの
である。

また、前記論理型安定性判別装置４は、第７図に示すよ
うに、偏差信号ｅをしきい値±Ｏｏで比較して交点６を
求め、交差回数ｎがしきい値ｎｏより多い場合には、系
が振動状態に右るとしてアラーム信号ＡＲＭを出力する
。

オペレータは、安全運転保持装置５の図示しないモニタ
を監視して、アラーム信号ＡＲＭが出力されたとき、言
い換えれば制御系が不安定となったとき、図示しないキ
ーボードから制御ｉ！！ｉ２に所定の制御定数を変更す
る指令ＣＳを出力する。

（発明が解決しようとする課題〉 しかしながら、上記の如き従来よりのプロセス制御装詔
にあっては、論理型安定性判別装詩４は、第６図に示す
ように偏差信＠ｅやその微分餡ｅ′をしきい値と比較す
ることでＩｌｌ　ｔｉｌｌ系の安定状態を判別したり、
第７図に示すように偏差信＠ｅをしきい値±ｅＱと比較
し振動の有無を判定するような単純な構成であったため
、判定結果が正確であると言い難く、また判定結果を制
御系に反映させるのが難かしいという問題点があった。

まＩこ、目標値のステップ変化等に対する過渡時におい
て追従ｍ差が増大する場合や、観測信号にノイズが重畳
するといった場合には、しきい値や振動状態の判定条件
をどの様に設定するかが論理的に自明でないため、適切
に安定性の判定を行えるようなＩＦ−ＴＨＥＮ形の論理
アルゴリズムを６つ安定性判別装置を構成することが、
非常に困難である。

さらに、従来のプロセスυ１１１ｌ装置にあっては、論
理型安定性判別装ｔＩ４は、例えばアラーム信号ＡＲＭ
を出力するだけであるため、この判別結果を制御系に自
動的に反映させるのは困難であり、結局、オペレータの
介在が必要とされるという問題があった。

そこで、本発明は、プロセスの安定性を確実に判別し、
以ってプロセスを安定にＩＩ１御可能のプロセス制ｎ装
胃を提供することを目的とする。

［発明の構成Ｊ 〈課題を解決するための手段〉 上記課題を解決する本発明のプロセス制御装置は、プロ
セスを制御する制御器と、該制御器に制御目標値を与え
る目標値発生器と、これらプロセス及びｉｌｌ御器並び
に目標値発生器から成る制御系の入出力信号の中から適
宜選択ざれた入出力信号をそのまま又は適宜加工して入
力し前記制御系の安定性を判別するニューラルネットワ
ーク型の安定性判別手段と、該手段の判別結果を入力し
前と 記ｖ１御器の制御定数や前記目標値発生器０目標値を調
整するｉｌｌ　ｔｉｌｌ系調整手段を設け、前記安定性
判別手段に判別結果を適正化する学謂機能を内蔵させた
ことを特徴とする。

また、上記プロセス制御ｖＡ置において、前記安定性判
別手段の学晋様能は、前記制御系の実際人出力信号をそ
のまま又は適宜加工して入力し、判別結果を教示データ
に合わせるよう、オンラインで学習することを特徴とす
る。

さらに、上記プロセス制１Ｉｌ５ｉＡ置において、前記
安定性判別手段の学晋機能は、前記制御系の実際入出力
信号に代わるモデル信号を入力し判別結果を教示データ
に合わせるよう、オフンインで学習することを特徴とづ
る。

またさらに、プロセス制御装置において、前記学肖機能
に与える教示データは，時系列信ｇパターンの全体また
は部分パターンまたは部分パターンの組合せパターンに
対して与えられ、これらパターン及び教示データの組み
合せにより、少ない教示で有効な学習効果を得ることを
特徴とする。

（作用〉 本発明のプロセスｌｂｌＪ　１１１　＠　ＩＩは、プロ
セスを制御ずる制御器と、これにｔｉｌｌ　ｔｉｌｌ目
標値を与える目標値発生器とを備え、ＰＩＤＩＩＪ御の
如き通常のプロセスυ！御を実行する。加えて、これら
制御系の入出力信号またはその加工信号を入力し、系の
安定性を判別するニューラルネットワーク型の安定性判
別手段と、この手段が出力する判定結果を前記制御系に
反映させる制御系調整手．段が設けられ、安定性の判定
結果はｉｌｌａ系に反映される。ここに前記ニューラル
ネットワーク型の安定性判別手段には前記制御系の入出
力信号に対し所望の安定性判定結果を出ノノさせる学消
機能が設けられるので、前記安定性判別手段は、より正
確な安定性判別結果を出力する。

また、本発明のプロセスｔｉｌ１１Ｉｌ装置では、前記
学習機能を前ｆｋ！　ＩＩＩ　ｙＡ系に対しオンライン
またはオフラインで作動させるので、プロセス稼働の状
態で正確な学習効果を得ることができ、また他のプロセ
スデータを与えるなどにより大きな学消効果を期待する
ことができる。

さらに、本発明のプ口セス制御装置では、前記学岡機能
に与える教示データを、時系列信号パターン全体または
部分または部分の組合せに対して与えるので、一つの時
系列信号パターンで多くの教示情報を与えることができ
、少ない教示で大きな学茜効果を得ることができる。

（実施例） 以下、本発明の実施例を示す。

第１図は本発明の一実施例を示すブロック図である。

図示のプロセス制御装置は、従来例と同様のプロセス１
を制御する制ｔＩｌ器２と、このＩＩ１御器２に目標葡
ｒを与える目１１ｉＩ発生器３を備え、制御器２は目標
値ｒとプロセス１の出力ｙの偏差信号ｅを入力し、この
偏差信号ｅｌｆｉビｏ（０）となるよう、例えば通常の
ＰＩＤＩｌｌｔｌを行うため、操作信＠Ｕを出力する。

前記目標値信＠ｒ及び偏差信＠ｅ並びにプロセス出力Ｖ
はニューラルネットワーク型安定性梱別装圃７に入力さ
れるようになっている。

この安定性判別装置７は、第２図に示すようなニコーラ
ルネットワークで構成されている。このニューラルネッ
トワークは、多段配置される複数のニューロン素子Ｎを
リンクＬで接続したものであり入力信＠Ｑｏに対し安定
性指数ＱＩ及び振動指数０２を出力するようになってい
る。前記リンクしには重みＷが付けられ、この重みＷを
変化させることで所定の学酒を行うようになっている。

前記入力信号Ｑｏは、前記目標値信号ｒ，偏差信号ｅ，
操作信号Ｕ，プロセス出力ｙの他、偏差信号ｅの時間微
分値ｅ′や、これら信号の特徴値など適宜加工した信号
とすることもできる。また、学習時には、学習用のモデ
ル信号あるいは教示データが入力されるものである。

再度第１図において、前記プロセス制ｔｉｌｌ装置には
、前記判別結果Ｑ＋　，Ｑ２を入力し、適宜モ二夕表示
すると共にこれら結果Ｑ．＋　．Ｑ２に基いて、前記制
御器２のｉｌｌ　ＩＩＩ定数を自１１Ｊ調整するための
調整信号ＣＳＳを出力する安全運転監？ｌ１装置８が設
けられている。

第３図は判定方式を示す説明図である。

まず（ａ）図に示す偏差信号の観測波形ｅ（ｔ）１にお
いて、本例では、これを安定であると判定させることが
できる。

つまり従来例において、この波形では偏差信号ｅがしき
い値士ｅｏを度々超しているため、不安定であると判定
するが、本例では、図示のパターンを第２図に示すニュ
ーラルネットワークに入力させて学習させ、これを安定
であると判別させることが可能である。

また、ニューラルネットワークの出力信号Ｑ１Ｑ２を例
えばＯ〜１の指数で表現できるので、安定性、不安定性
を確実に捉えることができ、これを安全運転監視装置８
に転送して、ｉｌｌｔｌｌｌ器２に系がより安定となる
ｖＪ御定数を設定することができる。

同様に、（ｂ）図において、見た目に安定な波形ｅ《【
）２をより厳密に定義して不安定、かつ振動的であると
表現し、これを学習させることもできる。

さらに、《０図に示すように、目標饋信月『の変化時で
あることを条件として、過渡時にしきい値±ｅｇを超え
る波形ｅ（ｔ）３も安定であると表現し、これを学酒さ
せることもできる。

第４図は学習方式の一例を示す説明図である。

本例では、制御系の安定性を判別させるものとして、数
値が大きなほど不安定であると定義し、例えばパターン
Ｐｅに対しては図示するようなＯ〜１の指数で判別輪を
定めている。

また、判別値は、パターンｐｅ全体で、及び２．４区分
のパターンで、さらに各区分毎のパターンで指定されて
いる。

つまり、図示の例では、パターンｐｅに対し全体的には
０．９（相当不安定）であると判別されるけれども、部
分的には安定部分もあり、複数区分に対しも例えば０．
５（普通）、０．３（安定）たパターン例ｐｅに対する
判別値は、第２図に示すニューラルネットワークに教師
信号ＴＳとして与えられる。ニューラルネットワークは
、このパターン例と教師信号の組合せから成る教示デー
タに基いて、リンクＬの重みＷを変化させ、第４図に示
すようなパターンｐｅに対しては第４図に従うような判
別鎖を出力するよう学習する。このような学習を多数の
教師データに対して繰り返す。

学習は、オンラインまたはオフラインで行うことができ
る。

オンラインの学習は、第２図において、プロセス制御系
の入出力信＠Ｑｏを入力し、安定性判別結果が第３図に
示すようになるようリンクＬの重みＷを変化させてゆく
ものである。

またオフラインの学習は、第４図に示すパターンＰｅの
ようなａ差信号ｅのパターン群を偏差信＠ｅの入力端子
から入力し、それぞれのパターンに対する判別結果が第
４図に示すような指定の判別鎖になるようリンクＬの重
みＷを変化させてゆくものである。

以上の学習例では、説明を容易とするため最も簡単なモ
デルで示したが、判別パターンは偏差信号ｅについての
みでなく、その微分信号６１　、その他各種の特ｔｌｌ
ｌｆｉとすることもできる。また、判別結果は安定性に
ついてのみ示したが、振動性であってもよく、さらにこ
れらの組み合わせであってもよい。

さらに、教示データは、′同一種のｌＩｉＩＪ　ＩＩＩ
系を備えた他のプラントの実データであってもよい。

以上により、本例のプロセスＩＩ，｛Ｊ　ＩＩＩ装置で
は、第４図に示すような教示データを用いてニューラル
ネットワーク型安定性判別装ｒｌ７に学習をさせること
ができ、これから出力される判別結果Ｑ＋０２に基いて
制御器２に適正な制御定数を自動的に設定することがで
きる。

学習法としては、Ｒ　ｕｉｅｌｈａｒｔらの文献（　Ｎ
　ａｔｕｒｅ　，ｖｏｌ　，３２３，ｌ）ｌ）．５３３
−５３６．１９８６〉に示されるパックプロバゲーシコ
ン法と呼ばれる方法やその改良法などが用いられる。学
習は、予め対象プロセス系の実運転中のデータをトレー
ニングデータとして、予備学習を行い、そのうち、実運
転中に実データを取り込みながら、オベレー゛タの判断
を教師信号として更に学習の精密化を図るようにするこ
とができる。

また、第３図に示すように観測信号にノイズが重畳した
り、目標値変化に伴って過渡的にｉ差信号の絶対値が増
大するといった場合に、安定性監視をパターン認識的判
断で行うため、ノイズや目標紡変動に強い一方、経年変
化に対しても適宜実運転中に再学習を実施することで容
易に対応できるため、信頼性・安定性のみならず非常に
柔軟なプロセス制御装置を構成することができる。

本発明は、上記実施例に限定ざれるものではなく、その
要旨を逸脱しない範聞で適宜変形して実施できる。

［発明の効果］ 以」二の通り、本発明は特許請求の範囲に記載の通りの
プロセス制御装買であるので、学習機能を備えたニュー
ラルネットワーク型の安定性判別装置により適正な安定
性判別結果を出力させることができ、安全運転監視装四
を介して制御系を安定に制御することができる。

また、ニューラルネットワークの学習はオンライン，オ
フラインで行えるので、学習効果を一層高めることがで
きる。

さらに、学習は時系列パターンの部分または部分の絹み
合わせ並びに全体パターンに対して行えるので、少ない
教示データで大きな教示効果を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係るプロセス制御装ガを示
すブロック図、第２図は二ｊ−ラルネットワーク型安定
性判別ＩＡ置の説明図、第３図は判別方式の説明図、第
４図は教示データの説明図、第５図は従来のプロセス制
御装置の一例を示すブロック図、第６図及び第７図は上
記実施例で用いられる安定性判別方式及び振動性判別方
式の説明図である。 １・・・プロセス ２・・・制御器 ３・・・目ｔａｌｉａ発生器 ７・・・ニューラルネットワーク型安定性判別装置８・
・・安全運転監視装置

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）プロセスを制御する制御器と、該制御器に制御目
   標値を与える目標値発生器と、これらプロセス及び制御
   器並びに目標値発生器から成る制御系の入出力信号の中
   から適宜選択された入出力信号をそのまま又は適宜加工
   して入力し前記制御系の安定性を判別するニューラルネ
   ットワーク型の安定性判別手段と、該手段の判別結果を
   入力し前記制御器の制御定数や前記目標値発生器の目標
   値を調整する制御系調整手段を設け、前記安定性判別手
   段に判別結果を適正化する学習機能を内蔵させたことを
   特徴とするプロセス制御装置。
2. （２）請求項１に記載のプロセス制御装置において、前
   記安定性判別手段の学習機能は、前記制御系の実際入出
   力信号をそのまま又は適宜加工して入力し、判別結果を
   教示データに合わせるよう、オンラインで学習すること
   を特徴とするプロセス制御装置。
3. （３）請求項１に記載のプロセス制御装置において、前
   記安定性判別手段の学習機能は、前記制御系の実際入出
   力信号に代わるモデル信号を入力し判別結果を教示デー
   タに合わせるようオフラインで学習することを特徴とす
   るプロセス制御装置。
4. （４）請求項１に記載のプロセス制御装置において、前
   記学習機能に与える教示データは、時系列信号パターン
   の全体または部分パターンまたは部分パターンの組合せ
   パターンに対して与えられ、これらパターン及び教示デ
   ータの組み合せにより、少ない教示で有効な学習効果を
   得ることを特徴とするプロセス制御装置。