JPS6326539A - 計量供給方法及びシステム - 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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は計量供給方法及びシステムに係り、特に確率制
御ＴＪを用いる方法及びシステムに関する。

〔発明の概要〕

本発明は、実際の重量状態と重量流量状態のフィルタ推
定値を求めるために、カルマンフィルタリング過程を利
用している。これらのフィルタ推定値は、重量測定に影
響を及ぼすプラントおよび測定ノイズ過程のモデル化と
分類化とを合わせて用いることによって、実際の重量流
量状態を制？１するのに利用される。ノイズの分類が決
定され、それぞれの分類に対して確率モデルが作られる
。

推定重量流量信号は、推定重量と、システムに影響を及
ぼすノイズ過程の確率モデルとに基づいて、求められる
。ノイズ過程モデルは、その効果の大きさとその起こる
確率とに従って変更される。

それから、推定！ｉ量流量状態信号は、所望の重量流量
設定値と比較される。その結果得られる誤差信号は、所
望の重ｉｔｓ量を得るように排出アクチュエータを制御
するのに使われる。

本願ｗＩ１発明の計量供給方法は、 ある量の材料を貯蔵する段階と、前記材料を排出する段
階と、貯蔵された材料すなわち排出されつつある材料の
重量を検知する段階と、前記検知重量を実際の重量状態
とは異ならせてしまう少なくとも一つのノイズ過程に対
するモデルを使うて、前記検知重量から、前記計量され
る材料の実際の重量状態の推定値と、排出されつつある
材料の実際の重量流量状態の推定値とを求める段階と、
前記実際の重量状態の前記推定値と前記検知重量との差
を決定する段階と、前記差の大きさと、前記差の大きさ
の生じる確率とに基づいて、前記ノイズ過程モデルを変
更する段階と、前記実際の重量流量を所望の重量流量に
保つように、前記実際の重量流量状態の前記推定値を使
って前記材料の排出を制御する段階とを有することを特
徴としている。

本願第３発明の計量供給方法は、 ある量の材料を容器内に貯蔵する段階と、制御可能な排
出手段を使って前記材料を排出する段階と、 貯蔵された材料すなわち排出されつつある材料の重量を
検知する段階と、 ノイズモデルを得るために、前記検知重量を前記材料の
実際の重量状態とは異ならせてしまう少なくとも１つの
ノイズ過程をモデル化する段階と、前記検知重量と前記
ノイズ過程モデルとに基づいて、カルマンフィルタリン
グ過程を利用して、前記計量される材料の推定ｊｌ！状
態と、排出されつつある材料の推定重量流量状態とを計
算する段階と、 前記推定重量状態と前記検知重量とから測定残差を計算
する段階と、 前記測定残差の標準偏差を計算する段階と、前記標準偏
差を使って、前記測定残差の起こる確率を計算する段階
と、 前記測定残差と、前記測定残差の起こる確率とに基づい
て、前記ノイズ過程モデルを変更する段階と、 実際の重量流量を実質的に所望の重量流量に保つように
、前記実際の重を流量状態の前記推定値を利用して前記
材料の排出を制御する段階と、前記変更段階を繰り返し
実施することによって得られる変更されたノイズ過程モ
デルを順次利用して、前記材料の排出を制御するための
前記計算段階にしたがって、前記実際の重量流量状態の
新しい推定値を繰り返し計算する段階とを育する、こと
を特徴としている。

また、本願第３発明の計量供給システム：よ、材料を貯
蔵する手段と、 前記貯蔵手段から材料を排出する手段と、貯蔵された材
料すなわち排出されつつある材料のＸ量を検知する手段
と、 前記検知重量を計量されつつある材料の実際の１量と；
＝異ならせてしまう少なくとも１つのノイズ過程に対す
るモデルを使って、前記検知重量がら、排出されつつあ
る材料の重ｉ＆量状、聾の推定値を求める手段と、 前記検知重量と前記推定重量状態との差に等しい測定残
差を計算する手段と、 前記ノイズモデルを変更する手段と、 前記測定残差の標準偏差を計算する手段と、前記測定残
差と前記標′＄偏差との比に基づいて、分布関数を計算
する手段と、 前記分布関数と前記測定残差とに基づいて、前記モデル
の分散を計算する手段と、 前記貯蔵手段から材料を所望の重量流量で排出するため
に、前記重量流量状態の推定値に従って前記排出手段を
制御する手段とを有することを特徴としている。

〔実施例〕

この計量供給システムでは、ホッパまたはその他の容器
に貯蔵された固体または液体コ；、スク′ツユーフィー
ダ、コンベヤ、ポンプ、バルブ等の４切な通常の排出ア
クチュエータによって排出される。排出アクチュエータ
は電動モータで駆動される。このシステムはまた、ホッ
パ内の材料すなわち排出されつつある材料の重量を検知
するための、そして検知された重量状態を示す信号を発
生するための、はかり等の重量検知装置を含む、ｍ１ｉ
ｔ検知装置で発生した信号は、重量信号プロセッサに入
力される。このプロセッサは、一方で、重量の変化状態
すなわち排出されつつある材料の重量流量状態の推定値
を表す信号を発生する。それから、重量流量状態の推定
値は、フィードバックループにおいて、推定重量流量状
態を所望の設定室！ｔｃ量に一致させるようにモータを
ｔｌ制御するのに利用される。

第１図において、ホッパ１０内に貯蔵された材料は、フ
ィードスクリューモータ１２で駆ｖＪされるフィードス
クリュー１１によって排出される。

はかり１３は、ホッパ１０とフィードスクリュー１１と
モータ１２の合計型口を犯定して、泥足重量信号ＷＩＩ
ｌを発生する。なお、コンベヤ計回供給装置では、はか
り１３は、コンベヤの長さの少なくとも一部の上に排出
されつつある材料の重量を検知することになろう。信号
Ｗ、は、コンピュータ１５内の重量信号プロセッサ１４
に入力される。

このプロセッサは、泥足ｉ　ｆｆｌ　Ｗ　、に基づいて
、材料の重量流量状態の推定ｉｗ、を発生する。作業者
は、所望の重量流量状態個Ｗｒｄを制御パネル１６から
入力する。推定重量流量状態Ｗ、は、総和接続点１７に
よって所望の重量流ｆｆｌ　Ｗ　、ｄと比較され、誤差
信号状態Ｗｒｅを発生する。この誤差信号状態は、モー
タ制御信号ＩＨを１Ｈするために、モータ制御装置１８
で利用される。モータ制御信号■８はモータ駆動装置１
９に入力される。このようにして、推定重量流量状態Ｗ
ｒと、実際の重量流量は、所望の設定ＩａＷｒｄに一致
させられる。

重量センサは、もちろん、不規則なそして規則的な、機
器からのおよび周囲からの誤差を受ける。

このセンサは、内部の電気的ノイズの理由だけでなく、
センサの物理的演性や外部の電気的ノイズの理由によっ
ても、誤差のある結果を生じる。

ざらに、材料ホッパとフィードスクリューとモータとを
含む物理的なプラントも、外乱を受けやすい。これらの
プラント外乱過程は次のものを含む。フィードスクリュ
ーの慨械的な運動またはホッパ内部に設けられた材料ミ
キサーの澄械的な運動による振動ノイズ。でこぼこの材
料による変動したすなわち一様でない出力供給または一
様でないスクリュー排出。時々の、そして一定しない補
充速度での、ホッパへの材料の補充。フィーダの衝突や
、工具などの外部重囲の落下や持ち上げなどの、故意で
ない、非周期的な、重ね合わされたホッパの外乱。同や
、隣りの機械や、通過する車両などの、環境の効果によ
る、周期的および非周期的なホッパの外乱。

それから、一般に、重量測定は、減量供給システムの挙
動に関する生の情報のみを生み出すもので、それ自体で
は、システムの状態を評価して最終的にＶ全流量を１ｌ
ＪＩＥｌするには不十分なものである。

第２図には、離散時間材料排出システムの数学的モデル
が示されている。時刻に＋１における材料の実際の重量
状態は、総和接続点２１で作られける実際の重量流量状
態Ｗ、　（ｋ）にサンプリング時間Ｔを掛は算したもの
との総和を作る。このＴの掛は鐸は、重困流発状！ｇＷ
、の時間積分を表わす。実際の重量状態信＠Ｗ（ｋ÷１
）は、遅延ブロック２２に入力され、実際の重量状態信
号Ｗ（ｋ）を作る。測定重量信号Ｗ■（に）は総和多読
１点２３で作られ、この接続点では訓定ノイズ過Ｆｉｎ
　（ｋ）に実際の垂母状態信＠Ｗ（ｋ）を加４する。

時刻に＋１にあける実際の重量流量状態Ｗ、　（ｋ＋１
）は総和接続点２４で作られ、この接続点ではく 時刻車にあ【ブる実際の重ヱ流【状態Ｗ、　（ｋ）と、
重量流穀に対するモータ制御の効果ｕ２（ｋ）と、重Ｊ
ｉ流量プラントノイズ過程Ｗ２　（ｋ）との和を作る。

時刻率にあける重量流量状態Ｗ、　（ｋ）は、遅延ブロ
ック２６を介して、実際の重量流量状態許に中１ 、障）から作られる。

第２図のブロック図は、次の数学的等式を概略的に示し
ている。

Ｗ（ｋ＋り雷　Ｗ（ｋ）−１−ＴＷ、（ｋ）＋　Ｌｔｙ
（ｋノナｗ、ＣすＷｒ（ｋ＊１）　＝　Ｗ、（ｋ）　＋
　ｕ２　（ｋ）　＋　１４／２　（ｋ）Ｗ轡（ｋ）　−
Ｗ（ｋ）＋　ｎ　Ｃｋ）ただし、 ｋ　　−１，２，３，・・・ Ｗ（ｋ）は時刻上の実際の垂１状態 Ｗｒ　（ｋ）は時刻キの実際の重１流最状態Ｗ、　（ｋ
）は時刻ｉの重量測定厘 ■はサンプリング間の時間間隔 ｕｌ（ｋ）は実際の重量状態に対するモータ制園の効果 ｕ２（に）は実際の重量流量状態に対するモータ制御の
効果 ｎ　（ｋ）は測定ノイズ Ｗｌ　（ｋ）はプラントｉｔノイズのゆらぎＷ２　（ｋ
）はプラントｍ１＝＝ノイズのゆらぎ重量状態Ｗと重量
流量状態Ｗ、は状態変数として知られている。重量流量
状態は重量状態の時間信号ＷＩｉｌから間接的に検知す
ることができるだけである。なお、ノイズ過程ｎ、Ｗ１
　、Ｗ２は避けられないものであり、常にシステム内に
存在している。測定重量信号Ｗ、だけを使うだけで、プ
ラントおよび測定ノイズ過程を知らずに、ｕｌとｕ２と
を介して排出を＄り御すれば、常に劣悪なシステムとな
る。

第３図は、本発明による、離散時間重量信号プロセッサ
とモータ制御１ｉＩｌｌ装置とに結合された、実際黒符
号を付けである。重量信号プロセッサは、実際の重量状
態のフィルタ推定口Ｗ（ｋ）と重量流量状態のフィルタ
推定！ｉｉＷ、　（ｋ）を求めるために、カルマンフィ
ルタリング過程を利用している。重量流量状態のフィル
タ推定ｆＭＷ、　（ｋ）は、第３図で概略的にそして第
５図で詳細に示すように、モータ制御信号■８とモータ
制！＋１ＬＪ１（ｋ）　、　ＬＪ２　（に）とを計算す
るために、モータ％ＩＪ御装置１８において利用される
。モータ制ｔｇｌｕ、　（ｋ）　、　Ｌ１２　（ｋ）は
、それぞれ、実際の重量状態Ｗ（ｋ）と実際の重量流量
状態Ｗ、　（ｋ）とに対する数学的影響である。

これらは、准定重凹状悪Ｗ　（ｋ）と推定重量流量状態
Ｗ、　（ｋ）の予測過程に６いて使用される。

第３図の下のほうには、第１図で示した信号プロセッサ
１４と総和接続点１７とモータ制御装買１８とがある。

信号プロセッサはカルマンフィルタとして形成され、そ
の構造は、実際のシステムの数学的モデルに一致してい
る。総和接続点２７と２８は、実際のシステムにおける
総和接続点２１と２４の機能を果たしている。遅延ブロ
ック２９と３１は、それぞれ、実際の遅延ブロック２２
と２６の機能をモデル化している。

定残差としても知られているもので、次の重臣状態推定
値Ｗ（に十１）をｇ１膵するために、ゲインにユ（ｋ）
を掛は算されて総和接続点２７に入力される。

を計算するために、ゲインに、、（ｋ）を掛は算されて
総和接続点２８に入力される。ゲインに、→陣とに、峡
畔はカルマンゲインとして知られており、ＷとＷ、の真
の値に対する、推定重量状態Ｗと推定重曇流琵状ｇＷｒ
の誤差共分散に従う変数でおる。一方で、ノイズ過程ｎ
、Ｗ１　、Ｗ２を考慮している。カルマンゲインＫｔ＋
とＫ１４ｒの計算の詳細は、以下に第４図を参照して説
明する。

ノイズ過程ｎ、Ｗ１　、Ｗ２の効果はカルマンゲインの
計算で使われるので、さまざまなノイズ過程と、状態変
数ＷとＷｒに対するその効果とを定めることが重要であ
るのみならず、ざらに、その大きざをモデル化してその
大きざをカルマンゲインの計算に含めることも重要なこ
とである。

各ノイズ過程は、次式のノイズ共分散を持つゼロ平均の
白色過程としてモデル化される。

Ｒ（ｋ）＝σ７ ただし σ。は測定ノイズ過程の分散 σ、１は重量に唇彰饗を及ぼすプラントノイズ過程の分
散 ６ｗ２は重ｉ流量に余彰響を及ぼすプラントノイズ過程
の分散 σ１１　、　ｗ２はプラントノイズ過程Ｗ１とＷ２の共
分散 上述したように、プラントノイズ過程Ｗ１とＷ２は、そ
れぞれ、重ｉノイズのゆらぎと重ｔｉｔノイズのゆらぎ
である。特定のシステムにおいては、ｓｗａｍノイズの
ゆらぎＷ２は、たとえばてこぼこのすなわち−様でない
材料が送り出されることによる、定期的なノイズ過程で
ある。重量ノイズ過程Ｗ１は、通過車両や、材料ホッパ
に対する物理的衝撃などの、極めて予測し難いノイズ源
による不定期な過程である。測定ノイズ過程ｎも、不規
則なおよび規則的な、測定器械および排出システムの誤
差による、定期的なノイズ過程である。

たとえば、フィードスクリューまたは材料ミキサーから
の撮動は、重量センサの不正確さに加えて、測定ノイズ
過程ｎに寄与する。

分散σ。は、実際のシステムから、実験的にまたは経験
的に決定される。たとえば、材料排出システムを、重量
の減少無しに操作すれば、分散σ、は一還の重Ｒ測定Ｗ
、　（ｋ）から計算できる。

分散σＷ２は、機械の動作仕様から計算できる。たとえ
ば、もし所望の重足流」偏差（σ間）が特定されれば、
６ｗ２はσ８．に比例させることができる。

これとは逆に、プラントノイズ過程Ｗ１は、予測不可能
であって、分散Ａを持つものとしてモデル化される。こ
こで゛、Ａは、検知された測定残差の大きざから決定さ
れる。この過程とＡの計算の詳細は、以下に第４Ｂ図を
参照して説明する。

結局、プラントノイズ過程は典型的には互いに関係しな
いので、σ　　　はゼロに等しい。

ｗｌ、ｗ２ プラントノイズ共分散マトリックスＱ　（ｋ）は、次の
ようにして決定される。最初に、Ｑ　（ｋ）をＱＯに等
しいと置く。ただし、 次に１、測定残差の大きさと、残差のその大きざが起こ
る確率とからＡが計算される。それから、Ｑ　（ｋ）を
Ｑｌに置き換える。ただし、第４Ａ〜４０図において、
信号プロセッサ１４（第１図）で実行される処理ステッ
プが示されている。この処理がスタートした債で、次に
示すパラメータがステップ４１で初期化される。

Ｗｒｄ・・・所望の重量流量設定値 σ、・・・測定ノイズｎの標準偏差 σｗｄ・・・重量流量の所望の標準偏差Ｔ・・・重量信
号（Ｗｌ、ｌ）サンプリング間隔Ｇ・・・モータ制６１
装置のゲイン定数τ１・・スクリューモータの時定数 Ｔｄ・・・フィードモータに関連する伝達遅れＦＦ・・
・フィードスクリューモータのフィード因子 ステップ４２では、分散σ、２が、重ｌｉｌ流量の所望
の標準偏差σ、ｄから計算される。これは、所望の重！
流量誤差分散（σｗｒ−σ同）と、パラメーりＴ、ａ、
、σｗ２との間の公知の定常状態関係に基づいた、繰り
返しの計算である。この繰り返しの計算は、添付の原始
コードリストの４９９９行から５２２０行までのルーチ
ンに示されている。ステップ４３では、次に示す変数が
すべてゼロに初期化される。

ＷＣｐ・・・重量制御信号 ＬＪＩ、ｕ２・・・それぞれ、１ｉｉＩ６よびｍεＦｆ
ｉに会彰響を及ぼすモータ制御 ステップ４３ではまた、モータが最初は所望の速度で動
くように、フィードスクリューモータ信号ＩＨが所望の
レベルに初期化される。あるいは、モータが最初は停止
しているように信号ＩＨがゼロに初期化される。

ステップ４４ではカウンタｋがゼロに設定され、制御１
１１処理はステップ４５に進む。このステップ４５では
、最初の重１サンプルＷＩＩｌ（１）が得られる。

制ＷＪ５Ｉ！ｌ理は次に判定ブロック４６に進み、ここ
でが壬ｔ、ＩＩＩ処理は第４Ｂ図の処理ステップに道む
。

そうでなければ、制御１処理は判定ブロック４７に進み
、ここでは、もしに＋１が２に等しくなければ、制御処
理はブロック４Ｂに進んで、カウンタｋが増分される。

そして、別の重量サンプルがブロック４５で得られる。

もし、判定ブロック４７でに＋ｉが２に等しいと判定さ
れたら、制御処理はブロック４９に進み、ここでは、フ
ィルタの初期化が始まる。

ブロック４９では、最初の重量状態推定ｉｗが、の重量
測定値の差をサンプリング時間Ｔで割り算したものに等
しく設定される。このように、重量と重量流量に対する
最初の推定値は、Ｒ後の重量信号とその単純時間微分と
を利用して求まる。ブロック４９ではまた、時刻に−３
における１発状態の予測推定値が、時刻に−２における
推定重量状態状態にＴを掛は算してこれに時刻に−２に
おける推定重量状態を足し算したものに等しく設定され
る。また、時刻に−３における重量流量状態の予測推定
値は、時刻に−２にあける推定重＠流日状態に等しく設
定される。

重量状態と重量流量状態の、推定と予測とがブロック４
９で初期化された後、制御処理はブロック５１に進み、
ここでは、誤差共分散マトリックスＰの四つの成分が初
期化される。

誤差共分散マトリックスＰは次の形を取る。

ただし、 σｆは＠母誤差の分散 σ軒は重最流二誤差の分散 σｒ、Ｗｒは重量誤差と重母流量誤差の共分散誤差共分
散マトリックスＰがブロック５１で初期化された後、制
御ａ処理はブロック４８に進み、ここでは、カウンタｋ
が増分されて、別の重量サンプルがブロック４５で得ら
れる。フィルタがいったん初期化されると、ｋ＋１は２
より大きくなり、判定ブロック４６によって制ｙＡ５１
！ｌ！理は第４Ｂ図のブロック５６へと進む。

ブロック５６では、プラントノイズ共分散マトリックス
Ｑ　（ｋ）はＱｏに等しくこ２定され、制仰処理はブロ
ック５７に進む。ここでは、誤差共分散マトリックスＰ
は次のマトリックス方程式を使って更新される。

Ｐ（ｋ、ｌ１ｋ）　、　ＴＰ（ｋＪｔ）Ｆ’すＱ　Ｃｋ
）ただし、 Ｐ（ｋ＋１１ｋ）は、ｋに至るまでの測定値が与えられ
たときの、時刻に＋１におけ る誤差共分散マトリックスＰの予 １１ｍ値 Ｐ（ｋｌｋ）は、ｋに至るまでの測定値が与えられたと
きの、時刻ｋにおける誤差共 分散マトリックスＰ Ｆ′はＦの転置行列 Ｑ　（ｋ）は時刻ｋにおけるプラントノイズ共分散マト
リックス なお、Ｐマトリックスの対角成分（σマとσ訃）は、推
定処理を実施する手段である。数学的には不可能である
けれども、もし重量誤差の分散σマと垂Ｗｉ流１誤差の
分散σ訃とが両方ともゼロのときは、推定は完全となる
。すなわち、真の状態と同じになる。実際問題としては
、これらの誤差分散を最小にすることだけが実現できる
。

制御！ｌ理は、それから、ブロック５８に進み、ここで
は、測定残差は次の式を使って計算される。

ただし、 Ｗ　（に＋１１に）は時刻ｋ１．：至るまでの測定値が
履 与えられたときの、時刻に＋１ における測定残差 Ｗ　　（ｋ＋１）は時刻に＋１にあける重量測定値、１ Ｗ（ｋ＋１１ｋ）は時刻ｋに至るまでの測定値が与えら
れたときの、時刻に＋１にお ける推定重量状態 制＠処理は、それから、ブロック５９に進み、ここでは
、測定残差分散が次のマトリックス方程式を使って計算
される。

ただし、 Ｈ−［１０１ Ｈ′はＨの転置行列 ｐ　＜ｋ＋１１　ｋ＞はブロック５７で計算されるＲ（
ｋ÷１）は時刻に＋１にあける測定ノイズ分散（実際は
σ、） 利ＩＩｌ処理は、それから、判定ブロック６０に進み、
ここでは、現在のサイクルの間に、第４Ｂ図に示すルー
プを通過して分散Ａがすでに計算されたか否かを判定す
るために、標識」がテストされる。もし分散Ａがまだこ
のサイクルで計算されていなければ、制御理はブロック
６１に進み、ここでは、変数Ｘが、測定残差ＷＩＩｌ（
ｋ＋１１　ｋ）ヲ定数ｑと測定残差の１！Ａ準偏差（ブ
ロック５９で計算された分散の平方根）とご割り算した
ものに等しくなるように設定される。定数ｑは３≦ｑ≦
５の範囲が好ましいが、本発明の範囲から逸脱しない限
り、この範囲以外の値もゆるされる。

適応分布関数ｆ　（ｘ）も次の式によってブロック６１
で計算される。

ただし、２≦ａ≦４ この範囲以外の値も、本発明の範囲を逸脱しない限り許
される。使用する特定の計重供給装置に小にするように
、そして、非周期的なホッパのゆらぎ（たとえば補充作
業）の有害な効果を最小にするように、実験的に決定さ
れる。

ｆ　（ｘ）は、現在の測定残差の原因が、それ以前の誤
差共分散マトリックスＰ（ｋ＋１１ｋ＞（ブロック５７
で計算される）で示される原因以外のものに起因してい
る確率、すなわち、測定ノイズｎ　（ｋ）と重囲流量ノ
イズｗ２　（ｋ）とに起因する確率を表わす。

ちり画処理は、それから、ブロック６２に進み、ここで
は、分散Ａが、適応分布関数ｆ　（Ｘ）と、測定残差を
１２で割り算したものとの積として計算される。これに
よりＡに対して−様な分布が得られる。

制御！処理は、それから、ブロック６３に進み、ここで
は、マトリックスＱ（ｋ）がＱｌに等しく設定され、標
識ｊは、ブロック５７に戻る前にブロック６４で１に等
しく設定される。

それから、Ｑ　（ｋ）の新しい値を使って、ブロック５
７で誤差共分散マトリックスが計算される。

測定残差はブロック５８で再び計算され、測定残差分散
はブロック５９で再び計算される。次に、標識ｊが現在
は１なので、制ｔＥ処理はブロック６０からブロック６
５に進み、ここでカウンタｊがゼロにリセットされる。

制御処理は、それから、第４Ｃ図のブロック６６に進む
。

第４Ｃ図において、フィルタゲインにはブロック６６で
次のマトリックス方程式を使って計算される。

Ｉ Ｋ　（ｋ？リ−ＰＣｋｍｋ）Ｈ’［ＨＰ（ｋ＋１ｌＫ）
Ｆ４’＋　ＲＣｋｒｊ）コただし、 Ｋ、　（ｋ＋１）は時刻に＋１における重量カルマンゲ
イン に、、（ｋ＋１）は時刻に＋１に６ける重ｔｒａｍカル
マンゲイン その他の変数はすべて、すでに定義されまたは計算され
ている。

それから、時刻に＋１に至るまでの測定値が与えられて
いるときの、時刻に＋１における、予測型１状態Ｗと、
予測重量流量状態Ｗ１は、次の式を使ってブロック６７
で計算される。

Ｗ（ｋ＋ｌｌＫ◆Ｉ）−Ｗ（ｋやＩＪＫ）中Ｋｗ（ｋナ
リＷＭ（ｋ中１１Ｋ）Ｗ、Ｃｋ中＋ｌｒ寺りｇＷ、（ｋ
寺ｆｌｋ）中に、、（ｋ：÷すＷ、Ｃｋ中１１とまただ
し、すべての変数はすでに定義されかつ計算されている
。

制ｔ［Ｉ５１！ｌ理は、それから、ブロック６８に進み
、ここでは、誤差共分散マトリックスＰが更新される。

ブロック６８内の式に現れるマトリックスＩは単位行列
である。その他のすべての変数はすでに定義されかつ計
算されている。

制御処理は、それから、ブロック６９に進み、ここでは
、時刻に＋１に至るまでの測定値が与えられたときの、
時刻に＋２に対して、推定型」状値が、次の式を使って
計算される。

Ｗ（ｋ＋２７Ｖ＊ｆ）ｓＷｃｋ＋ｒＪｌ＋υ”７％（ｂ
ｌｌＫ”ｌ）”ｕｌ　Ｃｋ＋りただし、 Ｕｌ　（ｋ＋１）は時刻に＋２における重量状態に毒影
旨を与えると予測される、時 刻に＋１における適用されるモー タ制御の値 ｕ２　（ｋ＋１）は時刻に＋２における型口流量状態に
無影響を与えると予測される、 時刻に＋１における適用されるモ ータ制御の値 その他のすべての変数はすでに定義されかつ計算されて
いる。

制御処理は、それから、ブロック７１に進み、ここでは
、モータ制御が更新される。ブロック７１内で実施され
る処理ステップの詳細は第５図に示されている。

ｋが増分されてループの全体を繰り返したことになる。

なあ、ループを通過するに要する時間は、サイクル毎に
わずかに異なるかもしれないので、サンプリング間ＶＡ
Ｔは間隔毎にわずかに違っている。好適な実施例では、
Ｔは０．７５≦Ｔ≦２−０秒の範囲にある。ただし、こ
の範囲以外の時間間隔でも、許容できる結果を生じ）ｑ
る。Ｔの各サイクルでの再計算は第６Ｆ図に示されてい
る。

第５図において、ブロック７２では、重は訳旦誤差信号
Ｗｒｅは、所望の重１流団設定国Ｗ１゜と、第４Ｃ図の
ブロック６９ですでに計算した重囲流量状態推定ｉｗ、
との差として計算される。制御処理は、それから、ブロ
ック７３に進み、ここでは、１曇変化速度ＩＪＩＩ信号
Ｗｒｃが、ゲインＧと重量流量誤差Ｗｒｅとの積として
計算される。それから、モータ信＠ＩＭが、重量変化速
度制御信号Ｗｒｃをフィード因子ＦＦで割り拝したもの
に等し、くなるように調整される。フィード因子ＦＦは
、モータ信号ＩＨとモータ速度の間の非線形関係を補慮
するように、重量流量状態変数をモータ速度信号に変換
するのに使われる。

−ｉｌＪ御処理は、それから、ブロック７４に進み、こ
こでは、モータ制御ｕ１とｕ２が計算される。

これらの計算は、材料排出システムのｔｉ１１部分のモ
デルを表わす。これは、第３図と第４Ａ図〜第４Ｃ図の
処理ステップとに示される？！定モモデルなわちフィル
タリングモデルとは明確に異なっている。

ブロック７６では、過去の重二υｊ即信号Ｗ。−ちょう
ど計算された重量ちＱｌｌ信号Ｗ、。に等しくなるよう
に設定される。

ステップ７７では、計算されたモータ信号ＩＨがモータ
ｉｌ’Ｊ　ｔＥ　Ｈ置に出力されて、材料の排出速度を
制御する。

強調すべき点は、本発明のカルマンフィルタ過程は、一
つの計算時間ｒＸｉ１隔から次の時０間隔へと持ち越す
ことになる記憶すべき男根が非常に少なくて済むような
反復過程であるということにある。

したがって、本発明は、マイクロプロセッサのプログラ
ムメモリを再プログラムすることによって、また、以前
から存在するランダムアクセスメモリを使用することに
よって、現行の材料排出システムでの利用に容易に適用
することができる。

第６Ａ図〜第６Ｆ図は、閉ループコンピュータ制御の下
での、実際の計ｉ供給システムの動作をグラフで示した
ものである。

このシステムはサイクルがＯでスタートし、そのときの
初期パラメータは、Ｔ−１，３，Ｗｒｄ−５００，ＦＦ
−０，３，ｑ−３，ａ−２である。このシステムは、ス
タートして約１００回の計算サイクルを実行し、その間
、組手麦粉を供給し続ける。自然のプラントノイズと測
定ノイズの両方が存在する。ざらに、このシステムのホ
ッパは次に示す故恩の外乱を受ける。

およその サイクル時間　　−ＬＪＬ 、２５　　　　１７ｍｍのレンチを置く３５　　　　１
７ｍｍのレンチを除く ５５　　　　３ｋｇの重りを置く ６５　　　　３ｋＧの重りを除く ９０　　　　材料の補充 グラフ６Ａ〜６Ｃの縦軸は１００万分の１単位であり、
１００万部が約１５０ｋｇに相当する（使用する重εセ
ンサの測定可能な最大１１゜言い換えれば、１００万分
の１単位で６００．０００部となっていれば、１５０ｋ
Ｃｌの６０％、すなわち９０ｋにｌに等しい。

第６Ｄ図では、モータ信号！。の単位は、直接モータ駆
動信号たとえば周波数に変換できる。第６Ｅ図の重量流
量推定値の単位は、単位時間当たりの１００万分の１単
位であり、直接Ｋｇ／秒に変換できる。

第６Ｆ図は一つのサイクルから次のサイクルへのサンプ
リング間隔の可変性を示す。

第７図は、第６ＤｒｙＪと第６Ｅ図のグラフを表にした
ものである。

第８図は、第６Ａ図〜第６Ｆ図のグラフを得るのに使用
したシステムと同じシステムのグラフ表示であうで、自
然のプラントノイズおよび測定ノイズだけを有していて
その他の外乱が無い場合の動作を示す。

次に示すのは、好適な実施例のコンピュータ１５におけ
るコンピュータプログラムの注釈付きの原始コードリス
トである。このプログラムは、第４Ａ図〜第４Ｃ図およ
び第５図のフローチャートに示すステップを含む。

Ｍ＃ｎＪトａＯ＋＋Ｍ＄Ｉｎ＋Ｊト０−Ｚａ１０１１’
ＩＯ１／）５７１Ｊ　’ｐ１ｓ　ｎ％ｏＦ＋か一一一一
一一句〜〜〜〜〜〜櫂？αｚｎｎφψト−ａ　Ｎ　ｌ’
１４　ｎ　１１１４＋’−ａｌ　Ｍ　Ｍ　Ｌ　＃　ｎ　
Ｊ　ｎ　Ｊ　−ｔ　＋Ｊｌ　＋ｊ　ト０−＋　ｍ　−ａ
　−ｔ　Ｉｉ’ｌ　ｎ　ｎ　Ｉｆｆ〜〜〜Ｎ〜騙騙勾ｎ
＾＾　つ−りＣり譬＃　ｋ）　ｎ　ｎ　ｌｌ’ｌ　？−
トトトー――−―ｎ　ＯＯＮ　Ｑ　ＯＯＯＯｎ　ＯＱ　
ＯＯＶ’ｌ　Ｏｌ’ｌＪ　ＶＩ　Ｑ　ｎ　０００−＋　
ＯＯＯＯＯＯＮＰ＋ＺＪｔ１＠ＣｈＯ−ａ−ａＦＪＦＪ
＜Ｗ１ｎ＊＜Ｊトド喝ｔＰ＋ｏｏｎＺｎｖａトｔＤＩｊ
ψＩｊ１ψ１ｊａｌｌトｈｈトトトトトトトトトトトト
１の１のｑ１命つ〜ＮＭＪａｌＮ〜〜〜〜〜ω〜〜Ｏ」
〜〜編〜匂−騙■−〜Ｑｊ〜〜Ｃ−〜〜α　　　　　　
　　α　　　　　　― ｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏ
ｏ◇Ｏｏ。

−υＭｎψトωＱ−０−〜ｎイｎψトψ小０−ωつ譬わ
１１句の〇−−−−−−〜かｏｌＩ　Ｑ　ＯＯＯＯＯＯ
ＯＯＯ−−−−＋　−−−−＋　−−−−９ｗ１１Ｍ）
４に’ｌｉ’＋１１’ｌｎｋＭＩＪ、Ｊｔｊｔ６ｔＪ＋
ｊｔｊ＋Ｊｌｔｊ＋ｊ５ｔ５ｔｊｌＪｌｔｊｔ！＋ｊ＋
ｊＬ５ｔｊ４以上、本発明は、その特定の実１築例を図
示して説明されたが、当業者にとっては、本発明の思想
範囲を逸説することなく、本発明の多くの変更と改良が
可能であることは明らかである。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明を具体化した減量供給システムである
。 第２図は、離散時間減量システムのモデルの概略図であ
る。 第３図は、本発明による、離散時間減量システムと、重
！流量を推定するためのカルマンフィルタと、モータ制
御信号プロセッサとのモデルの概されるコンピュータ処
理のフローチャートである。 第５図は、本発明のモータ駆動装置で実施されるコンピ
ュータ処理のフローチャートである。 第６Ａ図〜第６Ｆ図は、本発明による計量供給システム
の動作のグラフである。 第７図は、第６Ｄ図と第６Ｅ−図のグラフを表で示した
ものである。 第８図は、本発明による計量供給システムの動作の別の
グラフである。 ’１０・・・ホッパ １２・・・フィードスクリューモータ １３・・・はかり １４・・・重量プロセッサ １５・・・コンピュータ １８・・−モータ制御装置 １９・・・モータ駆動装置 代理人　弁理士　中　　島　　　　淳 ５′Ｉ−理士加ａ和詳 第１図

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. （１）ある量の材料を貯蔵する段階と、 前記材料を排出する段階と、 貯蔵された材料すなわち排出されつつある材料の重量を
   検知する段階と、 前記検知重量を実際の重量状態とは異ならせてしまう少
   なくとも一つのノイズ過程に対するモデルを使つて、前
   記検知重量から、前記計量される材料の実際の重量状態
   の推定値と、排出されつつある材料の実際の重量流量状
   態の推定値とを求める段階と、 前記実際の重量状態の前記推定値と前記検知重量との差
   を決定する段階と、 前記差の大きさと、前記差の大きさの生じる確率とに基
   づいて、前記ノイズ過程モデルを変更する段階と、 前記実際の重量流量を所望の重量流量に保つように、前
   記実際の重量流量状態の前記推定値を使って前記材料の
   排出を制御する段階とを有する、材料の計量供給方法。
2. （２）特許請求の範囲第１項に記載の方法において、前
   記変更段階を繰り返し実施することによつて得られる変
   更されたノイズモデルを順次利用して、前記推定値求め
   段階に従つて、実際の重量流量状態の新しい推定値を繰
   り返し求める段階とをさらに有することを特徴とする方
   法。
3. （３）特許請求の範囲第２項に記載の方法において、前
   記少なくとも一つのノイズ過程モデルは、確率的であっ
   て、少なくとも一つのプラントノイズ過程からなるモデ
   ルと、少なくとも一つの測定ノイズ過程からなるモデル
   とを含むことを特徴とする方法。
4. （４）特許請求の範囲第３項に記載の方法において、前
   記変更段階は、 前記プラントノイズ過程モデルを変更する段階を含むこ
   とを特徴とする方法。
5. （５）ある量の材料を容器内に貯蔵する段階と、制御可
   能な排出手段を使つて前記材料を排出する段階と、 貯蔵された材料すなわち排出されつつある材料の重量を
   検知する段階と、 ノイズモデルを得るために、前記検知重量を前記材料の
   実際の重量状態とは異ならせてしまう少なくとも一つの
   ノイズ過程をモデル化する段階と、前記検知重量と前記
   ノイズ過程モデルとに基づいて、カルマンフィルタリン
   グ過程を利用して、前記計量される材料の推定重量状態
   と、排出されつつある材料の推定重量流量状態とを計算
   する段階と、 前記推定重量状態と前記検知重量とから測定残差を計算
   する段階と、 前記測定残差の標準偏差を計算する段階と、前記標準偏
   差を使って、前記測定残差の起こる確率を計算する段階
   と、 前記測定残差と、前記測定残差の起こる確率とに基づい
   て、前記ノイズ過程モデルを変更する段階と、 実際の重量流量を実質的に所望の重量流量に保つように
   、前記実際の重量流量状態の前記推定値を利用して前記
   材料の排出を制御する段階と、前記変更段階を繰り返し
   実施することによって得られる変更されたノイズ過程モ
   デルを順次利用して、前記材料の排出を制御するための
   前記計算段階にしたがつて、前記実際の重量流量状態の
   新しい推定値を繰り返し計算する段階とを有する、材料
   の計量供給方法。
6. （６）特許請求の範囲第５項に記載の方法において、前
   記ノイズ過程モデルは、分散パラメータを含む少なくと
   も一つのプラントノイズ過程モデルを含み、前記変更段
   階はさらに、 前記少なくとも一つのプラントノイズ過程モデルの前記
   分散を、前記測定残差の二乗に比例するように設定する
   段階を含むことを特徴とする方法。
7. （７）特許請求の範囲第５項に記載の方法において、前
   記排出手段は、排出されつつある材料を積極的に移動さ
   せ、前記モデル化段階は、 材料を排出することなく前記排出手段を操作する段階と
   、 少なくとも前記容器の重量を検知する段階と、検知され
   た重量の分散を計算する段階とを含むことを特徴とする
   方法。
8. （８）材料を貯蔵する手段と、 前記貯蔵手段から材料を排出する手段と、 貯蔵された材料すなわち排出されつつある材料の重量を
   検知する手段と、 前記検知重量を計量されつつある材料の実際の重量とは
   異ならせてしまう少なくとも一つのノイズ過程に対する
   モデルを使って、前記検知重量から、排出されつつある
   材料の重量流量状態の推定値を求める手段と、 前記検知重量と前記推定重量状態との差に等しい測定残
   差を計算する手段と、 前記ノイズモデルを変更する手段と、 前記測定残差の標準偏差を計算する手段と、前記測定残
   差と前記標準偏差との比に基づいて、分布関数を計算す
   る手段と、 前記分布関数と前記測定残差とに基づいて、前記モデル
   の分散を計算する手段と、 前記貯蔵手段から材料を所望の重量流量で排出するため
   に、前記重量流量状態の推定値に従つて前記排出手段を
   制御する手段とを有する計量供給システム。
9. （９）特許請求の範囲第８項に記載の計量供給システム
   において、前記分布関数は次の式に従って計算される計
   量供給システム。 ｆ（ｘ）＝｜ｘ｜＾ａ／（１＋｜ｘ｜＾ａ） ただし、ｆ（ｘ）は分布関数 χ＝■＿ｍ／ｇσ＿■＿ｍ ■＿ｍは測定残差 σ＿■＿ｍは測定残差の標準偏差 ３≦ｑ≦５ ２≦ａ≦４
10. （１０）特許請求の範囲第９項に記載の計量供給システ
    ムにおいて、前記少なくとも一つのモデルの前記分散Ａ
    は次の式に従って計算される計量供給システム。 Ａ＝ｆ（ｘ）■＾２＿ｍ／１２