[发明专利]多变量控制装置以及方法

说明书

技术领域

本发明涉及能够适用于使用模型对控制对象进行控制的模型预测控制等中的多变量控制装置以及方法。

背景技术

在石油提纯过程、石油化学过程等工业过程中，作为多输入多输出的动态的系统控制方法，即多变量控制方法的一种，模型预测控制被广泛熟知。

狭义定义中的模型预测控制是一种在对操作变量（MV）、控制变量（CV）赋予的上下限约束中使控制变量向所给的目标值逐渐接近的控制方法（参照非专利文献1、非专利文献2）。另一方面，在面向具有控制变量、操作变量的过程的多变量模型预测控制中，一般通过线性规划法（LP）以及二次规划法（QP）将模型预测控制的目标值最优化（参照专利文献1、非专利文献2、非专利文献3）。

它们通过最优化来决定稳定状态下的目标值，通过模型预测控制向决定了的目标值进行控制，谋求在操作变量、控制变量的上下限约束的范围内进行过程的最优化。

以下对这种模型预测控制的例子进行说明。如图3所示，进行多变量模型预测控制的系统具有稳定状态最优化部301和进行多变量模型预测控制的运算的多变量控制部302。稳定状态最优化部301输入最优化评价函数、上下限约束值、操作变量和控制变量等，并算出最优目标值。多变量控制部302输入最优目标值、控制变量以及上下限值等，算出操作变量，将算出的操作变量输出给作为控制对象的过程303。在作为控制对象的过程303中，来自多变量控制部302的操作变量被输入，并且，输出控制变量。

现有技术文献

专利文献

专利文献1日本特开2005-292862号公报

非专利文献

非专利文献1Jan M.Maciejoeski（足立修一·菅野政明译），“モデル予測制御－制約の下での最適制御－（模型预测控制—约束下的最优控制—）”，东京电机大学出版局，2005年。

非专利文献2大岛正裕，“モデル予測制御－理論の誕生·展開·発展－（模型预测控制—理论的诞生·展开·发展—）”，测量与控制，第39卷，第5号，321～325页，2000年。

非专利文献3石川昭夫，大岛正裕，谷垣昌敬，村上周太，“定常最適化機能を持つモデル予測制御での悪条件の除去法（采用具有稳定最优化功能的模型预测控制的不利条件的除去法）”，化学工程学论文集，第24卷，第1号，24～29页，1998年。

发明内容

发明要解决的课题

在上述多变量模型预测控制的系统中，通过最优化决定了的目标值被立即赋予多变量控制部302。例如，如果被赋予稳定状态最优化部301的上下限值以及最优化评价函数等被改变，最优化的结果变化的话，则紧随其后，输出给多变量控制部302的最优目标值也会改变。

但是，在作为控制对象的过程中存在较长延迟时间（无用的时间）的情况下，会有引起控制性能恶化的情况。例如，在作为控制对象的过程由多个子过程构成、在子过程之间存在由输送导致的滞后等延迟时间的情况下，如上所述，在最优化的结果变化的同时，使用于模型预测控制中的最优目标值也变更的话，可能会引起控制性能的恶化。

对这一点进行说明。首先，如图4所示，成为控制对象的过程303由第一子过程331以及第二子过程332构成，考虑的是在第二子过程332使用的原料是第一子过程331的生成物的情况。在该情况下，一般来说，在第一子过程331的生成物到达第二子过程332之前的期间，存在输送滞后那样的延迟。

在这种过程303中，假定最优化的结果发生变化，例如，变为了过程整体的温度降低那样的目标值的情况。此时，假定第二子过程332的温度目标值降低的主要原因为，由第一子过程331供给的生成物的温度（控制变量）的目标值降低了。

在此，在过程303中，首先，第一子过程331的状态发生变化，由此经过一定时间后，第二子过程332的状态发生变化。另一方面，上述最优目标值是第二子过程332的状态变化后的最优目标值。

然而，在上述模型预测控制中，虽然输入到稳定状态最优化部301的值伴随着来自第一子过程331的生成物的温度变化而变化，但是由于该变化，最优目标值立即改变并被输出到多变量控制部302中。因此，在从第一子过程331输送至第二子过程332的生成物的温度变化之前，关于第二子过程332的生成物，温度的最优目标值也发生变化。又，在多变量控制部302中，由于输入的最优目标值的改变，为了改变（降低）第二子过程332的生成物的温度，需要立即操作第二子过程的操作变量。