JPH05346807A - ポンププラント運転制御装置 - Google Patents
ポンププラント運転制御装置Info
- Publication number
- JPH05346807A JPH05346807A JP18033892A JP18033892A JPH05346807A JP H05346807 A JPH05346807 A JP H05346807A JP 18033892 A JP18033892 A JP 18033892A JP 18033892 A JP18033892 A JP 18033892A JP H05346807 A JPH05346807 A JP H05346807A
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- Japan
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- pump
- learning
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- predicting means
- predicting
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- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract 7
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract 4
Landscapes
- Control Of Positive-Displacement Pumps (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Control Of Non-Electrical Variables (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 熟練運転員の運転制御技術を学習する複数の
学習手段と、知識を用いた推論手段と、流入量予測手段
を備えたポンププラント運転制御装置において、流入ゲ
ート操作等により大幅に変化する複数の運転状態を学習
可能にし、より精度の高い学習制御を実現するもの。 【構成】 学習手段としての水位予測手段１０及び要求
吐出量予測手段２０は、学習機能を有する予測手段１
３，１４，２２，２３を異なる運転状態に合わせて複数
備え、さらにそれぞれ異なるデータを学習した予測手段
１３，１４，２２，２３を運転状態に合わせて切替える
学習制御装置切替え判断部１５，２４を備えているも
の。
学習手段と、知識を用いた推論手段と、流入量予測手段
を備えたポンププラント運転制御装置において、流入ゲ
ート操作等により大幅に変化する複数の運転状態を学習
可能にし、より精度の高い学習制御を実現するもの。 【構成】 学習手段としての水位予測手段１０及び要求
吐出量予測手段２０は、学習機能を有する予測手段１
３，１４，２２，２３を異なる運転状態に合わせて複数
備え、さらにそれぞれ異なるデータを学習した予測手段
１３，１４，２２，２３を運転状態に合わせて切替える
学習制御装置切替え判断部１５，２４を備えているも
の。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はポンププラントにおける
複数のポンプの運転制御に適用される運転制御装置に関
する。
複数のポンプの運転制御に適用される運転制御装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】ポンププラントは図５に示したような構
成になっている。すなわち、河川又は貯水池などの水を
流入ゲート１より取り込み、沈砂池２を介してポンプ井
３に貯水する。ポンプ井３の水は制御された複数台のポ
ンプ４により汲み上げられ、吐出槽５へ供給される。
成になっている。すなわち、河川又は貯水池などの水を
流入ゲート１より取り込み、沈砂池２を介してポンプ井
３に貯水する。ポンプ井３の水は制御された複数台のポ
ンプ４により汲み上げられ、吐出槽５へ供給される。
【０００３】このようなポンププラントにおけるポンプ
４の従来の制御方法としては、降雨量及び降雨強度の２
つの気象情報や、ポンプ井３の水位、流入量及びポンプ
吐出量の３つの観測情報に基づいて、熟練運転員が経験
的に必要なポンプ４のポンプ台数と起動タイミングとを
判断し、運転計画を作成するものである。
４の従来の制御方法としては、降雨量及び降雨強度の２
つの気象情報や、ポンプ井３の水位、流入量及びポンプ
吐出量の３つの観測情報に基づいて、熟練運転員が経験
的に必要なポンプ４のポンプ台数と起動タイミングとを
判断し、運転計画を作成するものである。
【０００４】従来の別の制御方法としては、図６に示す
ように、気象情報及び観測事象を入力し、熟練運転員の
運転指令を出力として、学習機能を有する学習制御装置
に熟練運転員の運転制御技術を学習させ、これにより、
熟練運転員の判断と同等の運転制御指令を得る方法が開
発されている。
ように、気象情報及び観測事象を入力し、熟練運転員の
運転指令を出力として、学習機能を有する学習制御装置
に熟練運転員の運転制御技術を学習させ、これにより、
熟練運転員の判断と同等の運転制御指令を得る方法が開
発されている。
【０００５】また、図７に示すように、ポンプ井の水位
予測を行うための学習機能を有する単一の水位予測手段
１０と、この水位予測手段１０の出力を入力としてポン
プ吐出量を予測するための学習機能を有する単一の要求
吐出量予測手段２０と、この要求吐出量予測手段２０の
出力を入力としてポンプの運転計画を作成するための知
識を有する１つのポンプ運転計画手段３０と、この運転
計画手段３０の出力及び予測気象情報を入力としてポン
プ井流入量予測を行い、その出力を次時刻での水位予測
手段１０の入力とする機能を有する流入量予測手段４０
とを備え、水位予測手段１０及び要求吐出量予測手段２
０により熟練運転員の運転制御技術を学習させ、またポ
ンプ運転計画手段３０により熟練運転員の運転制御に関
する知識をルールの形で整理・格納し、これにより、熟
練運転員の判断と同等の運転制御指令を得る方法も従来
の制御方法として本出願人により開発されている。
予測を行うための学習機能を有する単一の水位予測手段
１０と、この水位予測手段１０の出力を入力としてポン
プ吐出量を予測するための学習機能を有する単一の要求
吐出量予測手段２０と、この要求吐出量予測手段２０の
出力を入力としてポンプの運転計画を作成するための知
識を有する１つのポンプ運転計画手段３０と、この運転
計画手段３０の出力及び予測気象情報を入力としてポン
プ井流入量予測を行い、その出力を次時刻での水位予測
手段１０の入力とする機能を有する流入量予測手段４０
とを備え、水位予測手段１０及び要求吐出量予測手段２
０により熟練運転員の運転制御技術を学習させ、またポ
ンプ運転計画手段３０により熟練運転員の運転制御に関
する知識をルールの形で整理・格納し、これにより、熟
練運転員の判断と同等の運転制御指令を得る方法も従来
の制御方法として本出願人により開発されている。
【０００６】更に、他の従来の制御方法としては、特開
平１−１１３８１０号公報、特開平１−１１３８１１号
公報及び特開平１−１１３８１２号公報に開示されてい
るように、熟練運転員の運転制御に関する知識をルール
の形で整理・格納し、流入量やポンプ井水位などの入力
データに従って、先の知識を用いた推論を行い、運転制
御指令を得る方法も知られている。
平１−１１３８１０号公報、特開平１−１１３８１１号
公報及び特開平１−１１３８１２号公報に開示されてい
るように、熟練運転員の運転制御に関する知識をルール
の形で整理・格納し、流入量やポンプ井水位などの入力
データに従って、先の知識を用いた推論を行い、運転制
御指令を得る方法も知られている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】熟練運転員の運転制御
技術を学習する複数の学習手段と、知識を用いた推論手
段と、流入量予測手段とを備えた従来のポンププラント
運転制御方法は、学習時に与えた熟練運転員の運転実績
データにより補完できる範囲で同等な運転制御を行おう
とするものであるが、流入ゲート操作等により大幅に変
化する複数の運転状態を、各学習手段の１つの学習制御
装置で学習させる際に、その学習精度を向上させにくい
という問題点があった。
技術を学習する複数の学習手段と、知識を用いた推論手
段と、流入量予測手段とを備えた従来のポンププラント
運転制御方法は、学習時に与えた熟練運転員の運転実績
データにより補完できる範囲で同等な運転制御を行おう
とするものであるが、流入ゲート操作等により大幅に変
化する複数の運転状態を、各学習手段の１つの学習制御
装置で学習させる際に、その学習精度を向上させにくい
という問題点があった。
【０００８】本発明はこのような問題点に対してなされ
たもので、より精度の高い学習制御を実現できるポンプ
プラント運転制御装置を提供することを目的とする。
たもので、より精度の高い学習制御を実現できるポンプ
プラント運転制御装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記目的に対し、本発明
によれば、ポンププラントのポンプ井の水位予測を行う
ための学習機能を有し並列型の複数の学習制御装置及び
それらの切替え判断部からなる水位予測手段と、この水
位予測手段の出力を入力としてポンプ吐出量を予測する
ための学習機能を有し並列型の複数の学習制御装置及び
それらの切替え判断部からなる要求吐出量予測手段と、
この要求吐出量予測手段の出力を入力としてポンプの運
転計画を作成するための知識を有するポンプ運転計画手
段と、このポンプ運転計画手段の出力及び気象情報を入
力としてポンプ井流入量予測を行いその出力を次時刻に
おける前記水位予測手段への入力とする機能を有する流
入量予測手段とを備えてなるポンププラント運転制御装
置が提供される。
によれば、ポンププラントのポンプ井の水位予測を行う
ための学習機能を有し並列型の複数の学習制御装置及び
それらの切替え判断部からなる水位予測手段と、この水
位予測手段の出力を入力としてポンプ吐出量を予測する
ための学習機能を有し並列型の複数の学習制御装置及び
それらの切替え判断部からなる要求吐出量予測手段と、
この要求吐出量予測手段の出力を入力としてポンプの運
転計画を作成するための知識を有するポンプ運転計画手
段と、このポンプ運転計画手段の出力及び気象情報を入
力としてポンプ井流入量予測を行いその出力を次時刻に
おける前記水位予測手段への入力とする機能を有する流
入量予測手段とを備えてなるポンププラント運転制御装
置が提供される。
【００１０】
【作用】水位予測手段において、まず過去の実績データ
を学習する。そして、複数の入力情報に対して制御変数
値を出力する。この際、ゲート開操作を行った直後と、
その後のゲート開状態とは、制御上の着目点が異なる別
々の運転状態となっているので、その状態別に学習デー
タを用意し、同一の入出力構造の複数の学習制御装置で
それぞれ別々に学習させ、制御時に各状態に対応する学
習制御装置に切替えを行う。
を学習する。そして、複数の入力情報に対して制御変数
値を出力する。この際、ゲート開操作を行った直後と、
その後のゲート開状態とは、制御上の着目点が異なる別
々の運転状態となっているので、その状態別に学習デー
タを用意し、同一の入出力構造の複数の学習制御装置で
それぞれ別々に学習させ、制御時に各状態に対応する学
習制御装置に切替えを行う。
【００１１】ポンプ吐出量予測手段においても、同様に
過去の実績データを、運転状態別に学習制御装置を用意
して別々に学習させ、制御時に学習制御装置の切替えを
行いながら、先の制御変数値を含む入力情報を入力して
別の制御変数値を出力する。
過去の実績データを、運転状態別に学習制御装置を用意
して別々に学習させ、制御時に学習制御装置の切替えを
行いながら、先の制御変数値を含む入力情報を入力して
別の制御変数値を出力する。
【００１２】次にその制御変数値を含む入力情報を計画
作成のための知識を有するポンプ運転計画手段に入力
し、その手段の持つ知識を参照してポンプ運転制御指令
を出力し、ポンププラントの制御を行う。更に、その運
転制御指令を含む入力情報を流入量予測手段に入力して
予測値を出力し、その出力を次時刻における水位予測手
段の入力情報の一つとする。
作成のための知識を有するポンプ運転計画手段に入力
し、その手段の持つ知識を参照してポンプ運転制御指令
を出力し、ポンププラントの制御を行う。更に、その運
転制御指令を含む入力情報を流入量予測手段に入力して
予測値を出力し、その出力を次時刻における水位予測手
段の入力情報の一つとする。
【００１３】
【実施例】図１は、本発明に係るポンププラント運転制
御装置を示すブロック線図である。図１において、符号
１０はポンププラントのポンプ井の水位予測を行うため
の学習機能を有する水位予測手段、２０はこの水位予測
手段１０の出力を入力としてポンプ吐出量を予測するた
めの学習機能を有する要求吐出量予測手段、３０はこの
要求吐出量予測手段２０の出力を入力としてポンプの運
転計画を作成するための知識を有する運転計画手段、４
０はこの運転計画手段３０の出力を入力としてポンプ井
の流入量予測を行い、その出力を次時刻の水位予測手段
１０の入力とするための流入量予測手段である。
御装置を示すブロック線図である。図１において、符号
１０はポンププラントのポンプ井の水位予測を行うため
の学習機能を有する水位予測手段、２０はこの水位予測
手段１０の出力を入力としてポンプ吐出量を予測するた
めの学習機能を有する要求吐出量予測手段、３０はこの
要求吐出量予測手段２０の出力を入力としてポンプの運
転計画を作成するための知識を有する運転計画手段、４
０はこの運転計画手段３０の出力を入力としてポンプ井
の流入量予測を行い、その出力を次時刻の水位予測手段
１０の入力とするための流入量予測手段である。
【００１４】水位予測手段１０及び要求吐出量予測手段
２０は、計算機上に実現したニューラルネットワークで
ある。ポンプ運転計画手段３０はエキスパートシステム
である。流入量予測手段４０は数値解析システムであ
る。
２０は、計算機上に実現したニューラルネットワークで
ある。ポンプ運転計画手段３０はエキスパートシステム
である。流入量予測手段４０は数値解析システムであ
る。
【００１５】水位予測手段１０において、予測手段１
３，１４は、降雨計測手段１１から得られる降雨量の時
系列情報と、流入量予測手段４０からの出力である流入
量予測値と、水位計測手段１２から得られる現在のポン
プ井水位と、ポンプ起動台数、吐出弁開度から決定され
るポンプ吐出量現在値とから、次時刻における水位を予
測し、予測水位として出力する。ただし、予測手段１
３，１４は同一構造で並列に組み込まれており、学習制
御装置切替え判断部１５で先の入力データから運転状態
を判断し、予測手段１３，１４のどちらを使用するべき
かを決定した後に、そのいずれかにより水位予測を行な
う。この学習制御装置切替え判断部１５は、流入ゲート
開後の１回目のポンプ操作が完了する前及び完了した後
で切替えの信号を出すというルールで構成されている。
これは、最初のポンプ操作がゲート開の影響による水位
の急激な上昇により行なわれ、それ以降は徐々に上昇す
る水位の上昇に対しポンプ操作が行なわれるためで、そ
れぞれ別々に学習することにより学習制御の精度が向上
する。図２に、この予測手段１３，１４の入出力値の変
化を表わす実施例を示す。なお、予測手段１３，１４
は、過去の異なる運転状態の実績データを各々オフライ
ンで学習した結果を有している。
３，１４は、降雨計測手段１１から得られる降雨量の時
系列情報と、流入量予測手段４０からの出力である流入
量予測値と、水位計測手段１２から得られる現在のポン
プ井水位と、ポンプ起動台数、吐出弁開度から決定され
るポンプ吐出量現在値とから、次時刻における水位を予
測し、予測水位として出力する。ただし、予測手段１
３，１４は同一構造で並列に組み込まれており、学習制
御装置切替え判断部１５で先の入力データから運転状態
を判断し、予測手段１３，１４のどちらを使用するべき
かを決定した後に、そのいずれかにより水位予測を行な
う。この学習制御装置切替え判断部１５は、流入ゲート
開後の１回目のポンプ操作が完了する前及び完了した後
で切替えの信号を出すというルールで構成されている。
これは、最初のポンプ操作がゲート開の影響による水位
の急激な上昇により行なわれ、それ以降は徐々に上昇す
る水位の上昇に対しポンプ操作が行なわれるためで、そ
れぞれ別々に学習することにより学習制御の精度が向上
する。図２に、この予測手段１３，１４の入出力値の変
化を表わす実施例を示す。なお、予測手段１３，１４
は、過去の異なる運転状態の実績データを各々オフライ
ンで学習した結果を有している。
【００１６】要求吐出量予測手段２０は、水位予測手段
１０からの出力であるポンプ井水位予測値、及びポンプ
井水位の時系列データから計算手段２１で計算される水
位変化率や上流水位とポンプ井水位との偏差情報から、
予測手段２２，２３にて次時刻で要求されるポンプ吐出
量を決定し、要求吐出量として出力する。ただし、水位
予測手段１０と同様に、予測手段２２，２３も同一構造
で並列に組み込まれており、学習制御装置切替え判断部
２４で運転状態を判断し、どちらを使用するべきかを決
定した後に、予測手段２２，２３のいずれかを用いる。
図３に、この予測手段２２，２３の入出力値の変化を表
す実施例を示す。なお、予測手段２２，２３において
も、過去の異なる運転状態の実績データを各々オフライ
ンで学習した結果を有している。
１０からの出力であるポンプ井水位予測値、及びポンプ
井水位の時系列データから計算手段２１で計算される水
位変化率や上流水位とポンプ井水位との偏差情報から、
予測手段２２，２３にて次時刻で要求されるポンプ吐出
量を決定し、要求吐出量として出力する。ただし、水位
予測手段１０と同様に、予測手段２２，２３も同一構造
で並列に組み込まれており、学習制御装置切替え判断部
２４で運転状態を判断し、どちらを使用するべきかを決
定した後に、予測手段２２，２３のいずれかを用いる。
図３に、この予測手段２２，２３の入出力値の変化を表
す実施例を示す。なお、予測手段２２，２３において
も、過去の異なる運転状態の実績データを各々オフライ
ンで学習した結果を有している。
【００１７】水位予測手段１０及び要求吐出量予測手段
２０の予測手段１３，１４及び２２，２３は、３層のニ
ューラルネットワークモデルで、入力を現在から過去３
０分間、５分間隔毎の時系列データ、出力を次時刻の水
位、または吐出量としたものである。これらのデータ
は、０〜１の範囲に規格化し、アナログ量として与え
る。また、学習データは、複数台のポンプが起動された
大雨時の熟練運転員の実績データとし、それらをＢＰ学
習法（誤差逆伝播学習法；Back Propagation）で繰り返
し学習させる。
２０の予測手段１３，１４及び２２，２３は、３層のニ
ューラルネットワークモデルで、入力を現在から過去３
０分間、５分間隔毎の時系列データ、出力を次時刻の水
位、または吐出量としたものである。これらのデータ
は、０〜１の範囲に規格化し、アナログ量として与え
る。また、学習データは、複数台のポンプが起動された
大雨時の熟練運転員の実績データとし、それらをＢＰ学
習法（誤差逆伝播学習法；Back Propagation）で繰り返
し学習させる。
【００１８】ポンプ運転計画手段３０は、要求吐出量予
測手段２０の出力である要求吐出量から必要なポンプ台
数を決定し、さらに推論エンジン３１がデータベース３
２内に格納されている各ポンプの使用履歴、および起動
時間、再起動冷却時間などの制限条件を参照し、最適な
運転ポンプおよびその運転計画を決定する。このポンプ
運転計画手段３０は、ルールの形で知識を整理したエキ
スパートシステムである。このルールとは、ポンプ起動
時には使用頻度の低いポンプを優先的に使用する、頻度
が同じならば冷却時間の長い方を使用する、などであ
る。図４に、このポンプ運転計画手段３０の入出力値の
変化を表す実施例を示す。
測手段２０の出力である要求吐出量から必要なポンプ台
数を決定し、さらに推論エンジン３１がデータベース３
２内に格納されている各ポンプの使用履歴、および起動
時間、再起動冷却時間などの制限条件を参照し、最適な
運転ポンプおよびその運転計画を決定する。このポンプ
運転計画手段３０は、ルールの形で知識を整理したエキ
スパートシステムである。このルールとは、ポンプ起動
時には使用頻度の低いポンプを優先的に使用する、頻度
が同じならば冷却時間の長い方を使用する、などであ
る。図４に、このポンプ運転計画手段３０の入出力値の
変化を表す実施例を示す。
【００１９】流入量予測手段４０は、降雨計測手段４１
からの出力として得られる降雨強度と、降雨予測手段４
２からの出力として得られる予想降雨量と、ポンプ運転
計画手段３０からの出力であるポンプ運転制御指令とか
ら、水位予測手段１０における予測手段１３，１４にて
次時刻で要求される流入量を流入量解析手段４３で計算
し、流入量予測値として出力する。この流入量予測手段
４０は、気象庁の地域気象観測システム「アメダス」か
らのリアルタイムの情報を、ＮＴＴ回線により取り込
み、対象地域の降雨流出モデルにより解析を行う。
からの出力として得られる降雨強度と、降雨予測手段４
２からの出力として得られる予想降雨量と、ポンプ運転
計画手段３０からの出力であるポンプ運転制御指令とか
ら、水位予測手段１０における予測手段１３，１４にて
次時刻で要求される流入量を流入量解析手段４３で計算
し、流入量予測値として出力する。この流入量予測手段
４０は、気象庁の地域気象観測システム「アメダス」か
らのリアルタイムの情報を、ＮＴＴ回線により取り込
み、対象地域の降雨流出モデルにより解析を行う。
【００２０】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、熟練運
転員の判断を学習した水位予測手段１０、要求吐出量予
測手段２０及び運転に関する知識を有するポンプ運転計
画手段３０により、熟練運転員と同等の運転制御がで
き、さらに、水位予測手段１０及び要求吐出量予測手段
２０における学習制御装置を異なる運転状態に合わせて
複数用意し、それぞれ異なるデータを学習させ、制御時
には運転状態に合わせて切替えて用いることで、より精
度の高い学習制御を実現し得る。
転員の判断を学習した水位予測手段１０、要求吐出量予
測手段２０及び運転に関する知識を有するポンプ運転計
画手段３０により、熟練運転員と同等の運転制御がで
き、さらに、水位予測手段１０及び要求吐出量予測手段
２０における学習制御装置を異なる運転状態に合わせて
複数用意し、それぞれ異なるデータを学習させ、制御時
には運転状態に合わせて切替えて用いることで、より精
度の高い学習制御を実現し得る。
【図１】本発明に係るポンププラント運転制御装置の一
実施例を示したブロック線図である。
実施例を示したブロック線図である。
【図２】水位予測手段の学習制御の一例を示した各種情
報の変化図である。
報の変化図である。
【図３】要求吐出量予測手段の学習制御の一例を示した
各種情報の変化図である。
各種情報の変化図である。
【図４】ポンプ運転計画手段の運転支援の一例を示した
入出力値の変化図である。
入出力値の変化図である。
【図５】ポンププラントの概念図である。
【図６】従来のポンププラント運転制御装置の一実施例
を示すブロック線図である。
を示すブロック線図である。
【図７】従来のポンププラント運転制御装置の一実施例
を示すブロック線図である。
を示すブロック線図である。
【符号の説明】 １０ 水位予測手段 １１ 降雨計測手段 １２ 水位計測手段 １３ 予測手段 １４ 予測手段 １５ 学習制御装置切替え判断部 ２０ 要求吐出量予測手段 ２１ 計算手段 ２２ 予測手段 ２３ 予測手段 ２４ 学習制御装置切替え判断部 ３０ ポンプ運転計画手段 ３１ 推論エンジン ３２ データベース ４０ 流入量予測手段 ４１ 降雨計測手段 ４２ 降雨予測手段 ４３ 流入量解析手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０５Ｄ 9/12 Ｃ 7314−3Ｈ (72)発明者 前本 勝由 兵庫県高砂市荒井町新浜二丁目１番１号 三菱重工業株式会社高砂製作所内
Claims (1)
- 【請求項１】ポンププラントのポンプ井の水位予測を行
うための学習機能を有し並列型の複数の学習制御装置及
びそれらの切替え判断部からなる水位予測手段と、この
水位予測手段の出力を入力としてポンプ吐出量を予測す
るための学習機能を有し並列型の複数の学習制御装置及
びそれらの切替え判断部からなる要求吐出量予測手段
と、この要求吐出量予測手段の出力を入力としてポンプ
の運転計画を作成するための知識を有するポンプ運転計
画手段と、このポンプ運転計画手段の出力及び気象情報
を入力としてポンプ井流入量予測を行いその出力を次時
刻における前記水位予測手段への入力とする機能を有す
る流入量予測手段とを備えてなるポンププラント運転制
御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18033892A JPH05346807A (ja) | 1992-06-15 | 1992-06-15 | ポンププラント運転制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18033892A JPH05346807A (ja) | 1992-06-15 | 1992-06-15 | ポンププラント運転制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05346807A true JPH05346807A (ja) | 1993-12-27 |
Family
ID=16081479
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP18033892A Withdrawn JPH05346807A (ja) | 1992-06-15 | 1992-06-15 | ポンププラント運転制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05346807A (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1867855A3 (en) * | 2001-02-01 | 2008-01-23 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Apparatus for and method of controlling plant |
| CN102953966A (zh) * | 2012-11-14 | 2013-03-06 | 南京中德保护控制系统有限公司 | 泵站群变频泵的自适应迭代控制方法 |
| CN105487499A (zh) * | 2014-10-06 | 2016-04-13 | 费希尔-罗斯蒙特系统公司 | 过程控制系统中的区域性大数据 |
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