JPH0314002A - プロセス特性模擬装置 - 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】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） この発明は、プラントの特性を自動学習し、その挙動を
再現したり模擬したりするプロセス特性模擬装置に関す
るものである。

（従来の技術） プロセスの動特性を知ること、あるいは、計算機上で再
現させることは、制御系の解析、設計に不可欠であり、
古くからこれに係わる研究かなされてきた。このため、
今日においてはプラント特性、とりわけ動特性を同定す
るためのさまざまな手法が存在する。

これらの手法のうち、オフライン同定法としての、例え
ば、周波数応答法、インパルス応答法、ステップ応答法
等はシステムに特定の試験信号を加え、その出力を観測
することによりシステムの動特性を求めるもので、これ
らは制御系の解析に広く用いられている。

これに対して、線形回帰モデルを用いた最小自乗法、確
立近似法、最尤推定法等のオンライン同定法も数多く提
案され、これらもかなり広く用いられている。

第３図はオンライン同定法を採用した従来のプロセス特
性模擬装置のブロック図である。

この装置は、模擬対象プロセスｌと同一の信号を入力し
、その挙動を模擬するモデル２と、プロセス１の出力信
号とモデル２の出力信号とを比較し、その偏差分に応じ
てモデル２のパラメータを調整するパラメータ調整機構
３とを備えている。

ここで、モデル２が線形回帰モデルであるとすれば、人
力信号ｕ（ｔ）と出ノｊ信号ｙ（ｔ）とは次式に示す関
係にある。

ｙ（ｔ）−ａｏＵ（ｔ）＋ａｌＵ（ｔ−Δｔ）＋　　・
　＋ａｎｕ（ｔ−ｎΔｔ）＋Ｗ（Ｌ）（ｂ　ｌｙ　（ｔ
−Δｔ）＋ｂ２ｙ（ｔ−２Δ１）十−・−＋　ｂ、ｙ（
Ｌ−ｎ　　Δｔ）ｌ　　　・・・（１）ただし ａｌ、ｂｌ二対象に応じて異なるパラメータｔ　：時間 Δｔ　：データのサンプリング周期 である この従来のプロセス特性模擬装置においては、パラメー
タ調整機構３が模擬対象プロセスの実出力信号）’（ｔ
）とモデル２の出力信号ｙ（ｔ）との誤差信号ｅ（ｔ）
に基づいて、例えば、最小自乗法等により誤差信号ｅ（
ｔ）が最小になるようにモデル２のパラメータを修正す
ることにより、モデル２に対してプロセス１の挙動をよ
り正確に模擬させようとするものである。

（発明が解決しようとする課題） 上述した従来のプロセス特性模擬装置においては、非線
形の強いシステム、数式化することが困難であいまい性
の強いシステム、高ノイズ性のシステム等に対して必ず
しも十分な性能が得られないという問題点があった。

この発明は上記の問題点を解決するためになされたもの
で、非線形の強いシステム、定式化が困難であいまい性
の強いシステム、あるいは、高ノイズ性システムの特性
を良好に模擬することのできるプロセス特性模擬装置を
得ることを目的とする。

〔発明の構成〕

（課題を解決するための手段） この発明は、プロセス中の第１の信号および第２の信号
のうち、前記第１の信号およびプロセス特性模擬装置自
体の出力信号の各時系列信号を得る遅延手段と、前記時
系列信号に重み係数を乗じた値を加算し、得られた値に
別の重み係数を乗じて加算する操作を複数回実行してプ
ロセス特性模擬装置自体の出力信号とする演算手段と、
この演算手段の出力信号と前記第２の信号とを比較して
その偏差分を出力する比較手段と、この比較手段の出力
偏差分が最小になるように、神経回路網模擬計算により
前記演算手段の重み係数を修正する係数修正手段とを備
えたことを特徴とするものである。

（作　用） この発明においては、プロセスの入力信号の時系列信号
および自己の出力の時系列信号を取込むと共に、生体の
神経回路を模擬したニューラルネットワークモデルとな
っている演算手段の重み係数を、例えば、バックプロパ
ゲーション等の学習則を有する神経回路網模擬計算によ
って修正しているので、非線形の強いシステム、定式化
が困難であいまい性の強いシステム、あるいは、高ノイ
ズ性システムの特性を良好に模擬することができる。

（実施例） 第１図はこの発明の一実施例の概略構成図である。同図
において、プロセス１の特性を模擬するプロセス特性模
擬装置４は、装置自体の出力信号を取り込んで順次遅延
させるようにカスケード接続された（Ｉｌｌ−１）個の
遅延器５と、プロセス１の入力信号を取り込んで順次遅
延させるようにカスケード接続されたｎ個の遅延器５と
を有し、これらの遅延器５の初段の入力信号及び各出力
信号をそれぞれ分配器６によって９個に分配するように
なっている。また、これらの分配器６の各分配信号は、
加重係数を乗じる加重器７を介して、互いに異なる分配
器の出力信号を加算する９個の人力加算および出力器８
に加えられる。これらの人カ加算および出力器８の出力
信号はそれぞれ加重係数を乗じる加重器７を介して入力
加算および出力器９に加えられ、この入力加算および出
力器９の出力信号がプロセス特性模擬装置４の出力信号
となっている。また、プロセス１の出力信号とプロセス
特性模擬装置４の出力信号とを比較する比較器１０を有
し、その偏差信号が係数修正手段１１に加えられ、この
係数修正手段１１が加重器７の値を修正するように構成
されている。

ここで、プロセス特性模擬装置４は合計３個の演算層、
すなわち、時系列信号を分配器６で分配し、加重器７で
加重係数を乗じる１層と、各加重型出力を入力加算およ
び出力器８で加算する２層と、加算された信号に対して
加重器７が加重係数を乗じ、入力加算および出力器９で
加算する最終層とでなっている。

上記のように構成された本実施例の動作を以下に説明す
る。

先ず、プロセス１の入力信号ｕ（ｔ）がプロセス特性模
擬装置４に入力され、このプロセス特性模擬装置４から
出力信号ｙ（ｔ）が出力されたとする。このうち、入力
信号Ｕ（【）をカスケード接続されたｎ個の遅延器５に
加えることにより時系列データｕ（ｔ）、ｕ（ｔ−Δｔ
）、ｕ（ｔ−２Δｔ）・・・ｕ（ｔ−ｎΔｔ）が得られ
、出力信号ｙ（ｔ）をカスケード接続された（Ｉｌｌ−
１）個の遅延器５に加えることにより時系列データｙ（
ｔ−Δ【〉。

ｙ（ｔ−２Δｔ）・・・ｙ（ｔ−ｍΔｔ）が得られる。

これらの時系列データは分配器６でそれぞれ９個に分配
され、分配信号ａ　　（１−１−ｍ＋ｎ、ｊ−１−Ｎ　
）が出力される。

ｊ この分配信号ａ１ｊは加重器７によって加ｆｆｉ′係数
が乗じられ、信号ｂ　、とじて９個の入カ加９およびＪ 出力器８で加算されて加算信号Ｃ，（＋−１〜ｇ）が得
られる。また、これらの加算信号Ｃ５はそれそれ加重器
７によって加重係数が乗じられ、加算信号ｄ、として入
力＞ＪＩＪ算および出力器って加算されてプロセス特性
模擬装置４自体の出力信号２（Ｌ）とされる。そして、
出力信号ｙ（Ｌ）は比較器１ｏによってプロセス１の出
力信号ｙ（ｔ）と比較され、その偏差信号ε（Ｌ）が係
数修正手段１１に加えられる。

ここで、係数修正手段１１の挙動は、学習過程と出力過
程との二つに大別され、学習過程においでは各加重器７
の加重係数を、自己出力ｙ（ｔ）と模擬対象プロセス１
の出力ｙ（ｔ）の誤差エネルギーＥすなわち次式 ％式％（２） が最小になるように公知のパックプロパゲーション等の
手法によって修正し、ある許容誤差になりた状態すなわ
ち出力過程においてこの時の加重器７の値を定値とする
信号ｘ１〜ＸＪを出力する。

この場合、出力信号ｙ（ｔ）やｙ（Ｌ）に対して時系列
入力データｕ（ｔ）、ｕ（ｔ−ΔＬ）、ｕ（ｔ−２Δｔ
）・・・ｕ（ｔ−ｎΔｔ）を用いるのでむだ時間を有す
るプロセスに対しても構造的に特性を再現することが可
能であり、さらに、自己出力ｙ（ｔ）の過去の時系列デ
ータｙ（Ｌ−Δｔ）、　ｙ（ｔ−２Δ【）・・・ｙ（を
−請Δ【）を用いているので、これらが状態変数として
働くことから１次あるいは高次遅れを有するプロセスに
対しても構造的に特性を再現することが可能となる。

従って、この実施例によれば、特性が未知であったり、
又、数式的にとらえ難いプロセスであっても、プロセス
特性模擬装置４が生体の神経網回路を模擬した構造を有
するため、比較的柔軟に、その特性を模擬できる。また
、プロセス１の人力信号の時系列信号および自己の出力
の時系列信号を分配器６に取り込むことにより、むだ時
間や遅れを存するプロセスに対しても十分にその特性を
模擬することができる。

第２図はこの発明の他の実施例の概略構成図であり、図
中、第１図と同一の要素には同一の符号を付してその説
明を省略する。ここでは、カスケードに接続された（＋
ｇ−Ｌ）個の遅延器５に対して、装置自体の出力信号ｙ
（ｔ）とプロセス１の出力信号ｙ（ｔ）とを切替スイッ
チ１２によって切替え人力ｎＪ能にすると共に、学習過
程で信号ｙ（ｔ）を人力して分配器６に過去の時系列デ
ータｙ（を−Δｔ）。

ｙ（ｔ−２Δｔ）・・・ｙ（ｔ−ｍΔｔ）を加え、出力
過程では信号ｙ（ｔ）を入力して分配器６に過去の時系
列データｙ（ｔ−Δｔ）＝　ｙ（ｔ−２Δｔ）・・・ｙ
（ｔ−ｍΔｔ）を加えるようにしたものである。

このような構成によっても、上記実施例と同様に、特性
が未知で、数式的にとらえ難いプロセスに対してもその
学習機能により柔軟にその特性を模擬することができ、
さらに、装置自体の人力信号にプロセス入力の時系列デ
ータ、プロセス出力の時系列データを用いているのでむ
だ時間や遅れのあるプロセスの模擬にも極めて有効であ
る。

なお、上記二つの実施例は、プロセス１に単一の入力信
号ｕ（Ｌ）が加えられ、しかも、プロセス１から単一の
出力信号ｙ（ｔ）が出力されることに対応した構成にな
っているが、プロセス１に次の入力信号 を加える場合でもこれと同様に構成することができ、ま
た、プロセス１から次の信号 が出力されても、あるいは、プロセス特性模擬装置４の
出力信号ｙ（ｔ）が であっても同様な構成により同様の機能を持たせること
ができる。

なおまた、上記実施例ではプロセスの入力信号と出力信
号との関係を模擬する構成になっていたが、本発明はこ
れに限定されるものではなく、プロセスの如何なる場所
であっても、要は物理量に対応する第１の信号および第
２の信号の関係を模擬するものの殆ど全てに本発明を適
用することができる。

〔発明の効果〕

以上の説明によって明らかなように、この発明によれば
、プロセスの入力信号の時系列信号および自己の出力の
時系列信号を取込むと共に、生体の神経回路構造を用い
ているので、非線形の強いシステム、定式化が困難であ
いまい性の強いシステム、あるいは、高ノイズ性システ
ムの特性を良好に模擬することができるという効果があ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例の概略構成図、第２図は他
の実施例の概略構成図、第３図は従来のプロセス特性模
擬装置のブロック図である。 ５・・・遅延器、６・・・分配器、７・・・加重器、８
，９・・・入力加算および出力器、１０・・・比較器、
１１・・・係数修正手段、１２・・・切替スイッチ。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 物理量に対応する第１の信号および第２の信号の相互関
   係をプラント特性として模擬するプロセス特性模擬装置
   において、前記第１の信号およびプロセス特性模擬装置
   自体の出力信号の各時系列信号を得る遅延手段と、前記
   時系列信号に重み係数を乗じた値を加算し、得られた値
   に別の重み係数を乗じて加算する操作を複数回実行して
   プロセス特性模擬装置自体の出力信号とする演算手段と
   、この演算手段の出力信号と前記プロセスの第２の信号
   とを比較してその偏差分を出力する比較手段と、この比
   較手段の出力偏差分が最小になるように、神経回路網模
   擬計算により前記演算手段の重み係数を修正する係数修
   正手段とを備えたことを特徴とするプロセス特性模擬装
   置。