非同期センサ情報に基づく測定値予測を使用して抄紙機または他の機械を制御する装置および方法
方法は、
プロセス（２０４）を制御するために、コントローラ（２０２）によって使用される測定値または状態を予測することを含む。予測される測定値または状態は、プロセス（２０４）のモデルを使用して生成される。方法は、また、予測される測定値または状態をコントローラ（２０２）に提供することであって、それにより、コントローラ（２０２）は、予測される測定値または状態をコントローラ（２０２）のサンプリングレートで使用する、提供することを含む。さらに、方法は、センサからのアイテムの特性に関連する測定値を使用して、予測される測定値または状態の少なくとも一部を更新することを含む。モデルは、離散時間モデル（３０４）を表してもよく、方法は、また、プロセス（２０４）の連続時間モデル（３０２）を使用して離散時間モデル（３０４）を生成することを含んでもよい。測定値は、複数のセンサ（１２２、１２４）から受信されることができ、センサのうち少なくとも２つは、異なるサンプリング時間を有する。
プロセス（２０４）を制御するために、コントローラ（２０２）によって使用される測定値または状態を予測することを含む。予測される測定値または状態は、プロセス（２０４）のモデルを使用して生成される。方法は、また、予測される測定値または状態をコントローラ（２０２）に提供することであって、それにより、コントローラ（２０２）は、予測される測定値または状態をコントローラ（２０２）のサンプリングレートで使用する、提供することを含む。さらに、方法は、センサからのアイテムの特性に関連する測定値を使用して、予測される測定値または状態の少なくとも一部を更新することを含む。モデルは、離散時間モデル（３０４）を表してもよく、方法は、また、プロセス（２０４）の連続時間モデル（３０２）を使用して離散時間モデル（３０４）を生成することを含んでもよい。測定値は、複数のセンサ（１２２、１２４）から受信されることができ、センサのうち少なくとも２つは、異なるサンプリング時間を有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、制御システムに関し、より具体的には、非同期センサ情報に基づく測定値予測を使用して抄紙機または他の機械を制御する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
種々のシステムが、紙シートおよび紙製品を製造するために利用可能であり、使用される。製造される紙シートは、乾燥重量、水分、およびキャリパ（厚さ）などの、製造プロセス中に監視され、制御される複数の特性を有することが多い。シート作製機械における、これらの、また、他のシート特性の制御は、通常、ターゲットまたは所望値のできる限り近くにシート特性を維持することに関連する。
【０００３】
シート作製機械においてシート特性を制御するのに使用される、２つの異なるタイプのアクチュエータが存在することが多い。第１に、通常、シート特性の横方向平均だけに影響を及ぼす縦方向（ＭＤ）アクチュエータが存在する。ＭＤアクチュエータは、しばしば、シート特性に対して異なる動的応答を有することができる。第２に、シートにわたって横方向に通常配列される横方向（ＣＤ）アクチュエータが存在する。ＣＤアクチュエータの各アレイは、通常、シート特性の平均とシート特性の横方向形状の両方に影響を及ぼすことがある。ＣＤアクチュエータは、しばしばシート特性に対して異なる動的応答および異なる空間応答を有することができる。
【０００４】
シート特性は、通常、スキャナによってＣＤ方向にシートにわたって走査されるセンサのセットによって測定される。シート特性は、また、固定したセンサアレイによって測定される。多くのシート作製機械は、異なるロケーションに複数のスキャナを有し、各スキャナは、通常、それ自身のセンサのセットを有する。スキャナは、同期化されないことが多く、非常に異なるスキャン時間を有する可能性がある。従来のＣＤ制御システムでは、各ＣＤコントローラが、１つのセットのセンサによって測定される１つのシート特性を制御することに関連しているだけであったため、センサの同期化は必要なかった。従来のＣＤコントローラは、通常、１つのＣＤアクチュエータが、複数のシート特性に影響を及ぼす可能性があることを無視した。しかし、複数のシート特性の協調制御を実施する多変量ＣＤコントローラの場合、シート特性の測定が同期化されることが必要とされることが多い。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本開示は、非同期センサ情報に基づく測定値予測を使用して抄紙機または他の機械を制御する装置および方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の実施形態では、方法は、プロセスを制御するために、コントローラによって使用される測定値または状態を予測することを含む。予測される測定値または状態は、プロセスのモデルを使用して生成される。方法は、また、予測される測定値または状態をコントローラのサンプリングレートで使用するように予測される測定値または状態をコントローラに提供することを含む。コントローラは、さらに、方法は、センサからのアイテムの特性に関連する測定値を使用して、予測される測定値または状態の少なくとも一部を更新することを含む。
【０００７】
特定の実施形態では、モデルは、離散時間モデルを表し、方法は、また、プロセスの連続時間モデルを使用して離散時間モデルを生成することを含む。他の特定の実施形態では、測定値は、複数のセンサから受信され、センサのうち少なくとも２つは、異なるサンプリング時間を有する。なお他の特定の実施形態では、センサによって出力される測定値間の時間間隔が、コントローラの出力間の時間間隔の整数倍ではない、かつ／または、プロセスに関連する時間遅延が、コントローラの出力間の時間間隔の整数倍ではない。
【０００８】
第２の実施形態では、装置は、コントローラによって制御されるプロセスを表すモデルを記憶するよう動作する少なくとも１つのメモリを含む。装置は、またプロセスを制御するために、コントローラによって使用される測定値または状態を予測するよう動作する少なくとも１つのプロセッサを含み、予測される測定値または状態は、プロセスのモデルを使用して生成される。少なくとも１つのプロセッサは、また、コントローラが予測される測定値または状態をコントローラのサンプリングレートで使用するように、予測される測定値または状態をコントローラに提供するよう動作する。さらに、少なくとも１つのプロセッサは、センサからのアイテムの特性に関連する測定値を使用して、予測される測定値または状態の少なくとも一部を更新するよう動作する。
【０００９】
第３の実施形態では、コンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能媒体上で具現化され、かつ、プロセッサによって実行されるよう動作する。コンピュータプログラムは、プロセスを制御するために、コントローラによって使用される測定値または状態を予測するコンピュータ読み取り可能プログラムコードを含み、予測される測定値または状態は、プロセスのモデルを使用して生成される。コンピュータプログラムは、また、コントローラが予測される測定値または状態をコントローラのサンプリングレートで使用するように、予測される測定値または状態をコントローラに提供するコンピュータ読み取り可能プログラムコードを含む。さらに、コンピュータプログラムは、センサからのアイテムの特性に関連する測定値を使用して、予測される測定値または状態の少なくとも一部を更新するコンピュータ読み取り可能プログラムコードを含む。
【００１０】
他の技術的な特徴は、以下の図、説明、および添付の特許請求の範囲から当業者に容易に明らかになってもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本開示のより完全な理解のために、添付図面と共に考えられる以下の説明がここで参照される。
図１は、本開示の一実施形態による例示的な紙生産システム１００を示す。図１に示す紙生産システム１００の実施形態は、例証だけのためのものである。紙生産システム１００の他の実施形態は、本開示の範囲から逸脱することなく使用されてもよい。
【００１２】
この実施例では、紙生産システム１００は、抄紙機１０２、制御システム１０４、およびネットワーク１０５を含む。抄紙機１０２は、紙製品を生産するのに使用される種々のコンポーネントを含む。この実施例では、リール１０８において収集された紙シート１０６を生産するために、種々のコンポーネントが使用されてもよい。制御システム１０４は、抄紙機１０２の動作を監視し、制御する。これは、抄紙機１０２によって生産される紙シート１０６の品質を維持するか、または、向上させるのに役立つ場合がある。
【００１３】
図１に示すように、抄紙機１０２は、連続移動式ワイヤスクリーンまたはメッシュ上で、機械にわたって均一にパルプ懸濁液を分散させるヘッドボックス１１０を含む。ヘッドボックス１１０に入るパルプ懸濁液は、たとえば、０．２〜３％木材繊維および／または他の固体を含有してもよく、懸濁液の残りは水である。ヘッドボックス１１０は、シートにわたって希釈水をパルプ懸濁液に分散させる希釈アクチュエータ１１２のアレイを含んでもよい。希釈水を使用して、得られる紙シート１０６が、シートにわたって横方向（ＣＤ）におけるより均一な坪量を有することを確保するのに役立つ場合がある。ヘッドボックス１１０は、また、スライスリップ・アクチュエータ１１４のアレイを含んでもよく、スライスリップ・アクチュエータ１１４は、パルプ懸濁液が、そこからヘッドボックス１１０を出て移動式ワイヤスクリーンまたはメッシュ上に入る、機械にわたるスライス開口を制御する。スライスリップ・アクチュエータ１１４のアレイは、同様に、紙シート１０６のＣＤ坪量を制御するのに使用されてもよい。
【００１４】
蒸気アクチュエータ１１６のアレイは、熱蒸気を生成し、熱蒸気は、紙シート１０６に浸透し、蒸気内の潜熱を紙シート１０６内に放出し、それにより、シートにわたって断面において紙シート１０６の温度を増加させる。温度の増加は、紙シート１０６からの水の容易な横方向除去を可能にし得る。再湿潤化シャワアクチュエータ１１８のアレイは、紙シート１０６の表面上に水の小滴（霧化されてもよい）を付加する。再湿潤化シャワアクチュエータ１１８のアレイを使用して、紙シート１０６の水分ＣＤプロファイルを制御するか、紙シート１０６の過剰乾燥を減らす、または、防止するか、あるいは、紙シート１０６内のドライストリークを補正してもよい。紙シート１０６は、しばしば、逆回転ロールのいくつかのニップを通過する。誘導加熱アクチュエータ１２０のアレイは、機械にわたって鉄ロールのシェル表面を加熱する。ロール表面が局所的に熱くなると、ロール直径は、局所的に拡張し、そのためニップ圧を増加させ、次に、紙シート１０６を局所的に圧迫する。したがって、誘導加熱アクチュエータ１２０のアレイを使用して、紙シート１０６のキャリパ（厚さ）ＣＤプロファイルを制御してもよい。紙シートの厚さ、平滑度、および光沢を改善するために、スーパカレンダなどのさらなるコンポーネントを使用して、紙シート１０６をさらに処理することができる。
【００１５】
これは、紙製品を生産するのに使用されてもよい、１つのタイプの抄紙機１０２の簡潔な説明を示す。このタイプの抄紙機１０２に関するさらなる詳細は、当技術分野でよく知られており、本開示の理解のために必要とされない。同様に、これは、システム１００で使用されてもよい、１つの特定のタイプの抄紙機１０２を示す。紙製品を生産する任意の他のまたはさらなるコンポーネントを含む、他の機械またはデバイスが使用されることができる。さらに、本開示は、紙製品を生産するシステムで使用に限定されず、プラスチック、織物、金属箔、またはシートなどの、他のアイテムまたは材料、あるいは、他のまたはさらなる材料を生産するシステムで使用されることができる。
【００１６】
紙作製プロセスを制御するために、紙シート１０６の特性が、絶えず、または、繰り返して測定され、抄紙機１０２が、シート品質を確保するために調整されることができる。このコントロールは、製造プロセスの種々の段階でシート特性を測定することによって達成されることができる。その後、この情報を使用して、抄紙機１０２内の種々のアクチュエータ１１２〜１２０を調整し、それにより、所望の目標からのシート特性の変動が補償されることができる。
【００１７】
図１に示すように、抄紙機１０２は、それぞれ、センサのセットを含んでもよい２つのスキャナ１２２、１２４を含む。スキャナ１２２、１２４は、紙シート１０６を走査し、紙シート１０６の１つまたは複数の特性を測定することが可能である。たとえば、スキャナ１２２、１２４は、紙シート１０６の重量、水分、キャリパ（厚さ）、光沢、平滑度、あるいは、任意の他のまたはさらなる特性を測定するセンサを保持することができる。スキャナ１２２、１２４はそれぞれ、センサのセットまたはセンサのアレイなどの、紙シート１０６の１つまたは複数の特性を測定するか、または、検出する任意の適した１つまたは複数の構造を含む。センサの走査型セットは、シート特性を測定する１つの特定の実施形態を表す。他の実施形態は、センサの固定型セットまたはアレイの使用を含むことができる。これらの実施形態はそれぞれ、ＣＤプロファイルを表す測定値の１つまたは複数のアレイを生成することができる。システム１００における横方向（ＣＤ）は、通常、システム１００の縦方向（ＭＤ）に垂直である。
【００１８】
制御システム１０４は、スキャナ１２２、１２４に結合される。制御システム１０４は、スキャナ１２２、１２４によって取得された測定値に基づいて抄紙機１０２の動作を変更することが可能である。たとえば、制御システム１０４は、アクチュエータ１１２〜１２０の動作を調整して、所望のまたは指定された特性を有する紙シート１０６などの、所望の結果を達成することができる。制御システム１０４は、抄紙機１０２の動作を制御するための、任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または、その組合せを含む。制御システム１０４の１つの例示的な実施形態は、以下に述べられる図２に示される。
【００１９】
とりわけ、スキャナ１２２、１２４は、制御システム１０４に同期化されなくてもよい。たとえば、制御システム１０４は、固定であることができるサンプリングレートで動作してもよい。これらの実施形態では、制御システム１０４は、制御システム１０４のサンプリングレートに同期する推定された測定値を提供する測定値予測器を含む。たとえば、測定値予測器は、制御システム１０４のサンプリングインスタンス（測定データがサンプリングされる時間）において、スキャナ１２２、１２４の１つまたは複数からの測定データを予測すること。特定の実施例として、測定値予測器は、プロセスモデル（抄紙機の動作のモデルなど）および履歴データ（制御システム１０４によって生成される以前の制御信号など）を使用して、コントローラのサンプリングインスタンスにおいて、センサからの測定値がどのようなものであるかが推定されてもよい。後で、センサが、制御システム１０４に実際の測定データを提供するときに、測定値予測器は、新しい測定データを使用して、以前の予測された測定値を更新してもよい。制御システム１０４は、推定され、更新された測定値を使用して動作してもよい。こうして、制御システム１０４は、センサの複数のセットを使用して動作してもよく、センサのセットは、非同期であってもよい（制御システム１０４に同期化されなくてもよい）。さらに、制御システム１０４は、サンプルが、固定サンプリングレートで作られようと、可変サンプリングレートで作られようと、同期方式で、推定され、更新された測定値を使用することができる。
【００２０】
ネットワーク１０５は、制御システム１０４、アクチュエータ１１２〜１２０、およびスキャナ１２２、１２４に結合される。ネットワーク１０５は、システム１００のコンポーネント間の通信を容易にする。たとえば、ネットワーク１０５は、ネットワークアドレス間で、インターネットプロトコル（ＩＰ）パケット、フレームリレーのフレーム、非同期転送モード（ＡＴＭ）セル、または他の適した情報を通信してもよい。ネットワーク１０５は、１つまたは複数のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネットなどのグローバルネットワークの全てまたは一部、あるいは、１つまたは複数のロケーションにおける任意の他の１つまたは複数の通信システムを含んでもよい。ネットワーク１０５は、また、イーサネット、ＩＰ、Ｘ．２５、フレームリレー、または任意の他のパケットデータプロトコルなどの任意の適切なタイプの１つまたは複数のプロトコルに従って動作してもよい。
【００２１】
図１は、紙生産システム１００の一実施例を示すが、図１に対して種々の変更が行われてもよい。たとえば、他のシステムを使用して、紙製品または他の製品を生産することができる。同様に、センサの２つのセットを含むもの（スキャナ１２２、１２４）として示されるが、生産システム１００は、センサの３つ以上のセットを含むことができる（走査型であれ、固定型であれ）。さらに、センサは、システム１００内の任意の適したロケーションに位置することができる。
【００２２】
図２は、本開示の一実施形態による、紙生産システム内の例示的な制御システム１０４を示す。図２に示す制御システム１０４は、例証だけのためのものである。制御システム１０４の他の実施形態は、本開示の範囲から逸脱することなく使用されてもよい。同様に、説明を容易にするために、制御システム１０４は、図１の紙生産システム１００に関して述べられる。制御システム１０４は、任意の他の適したデバイスまたはシステムに関して使用されることができる。
【００２３】
図２に示すように、制御システム１０４は、コントローラ２０２を含む。コントローラ２０２は、プロセス２０４の動作（抄紙機１０２によって実施されるプロセスなど）を制御することが可能である。たとえば、コントローラ２０２は、変数の現在の値（紙シート１０６の特性など）を識別する入力を受信してもよい。入力に基づいて、コントローラ２０２は、変数が、指定された設定値（ＹＳＰ）に、または、その近くに留まるように、プロセス２０４の動作を調整してもよい。コントローラ２０２は、コントローラ２０２が予測された状態／測定値を使用し、指定されたサンプリングレートで対応する出力を生成するときなどに、これらのアクションを特定のレートで実施してもよい。このレートは、「制御間隔」と呼ばれてもよい時間間隔を規定する。コントローラ２０２は、プロセスの１つまたは複数の態様を制御するための、任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または、その組合せを含む。コントローラ２０２は、たとえば、出力フィードバックコントローラまたは状態フィードバックコントローラを表すことができる。特定の実施例として、コントローラ２０２は、多変量モデル予測コントローラ（多変量横方向モデル予測コントローラなど）、比例積分−微分コントローラ、または、Ｈ−インフィニティコントローラを表すことができる。
【００２４】
コントローラ２０２の出力は、プロセス２０４に提供される。一般に、プロセス２０４は、コントローラ２０２の出力を使用して動作するプロセスを表し、プロセス２０４の動作は、コントローラの出力に基づいて変化する。この実施例では、プロセス２０４は、紙生産システム１００の抄紙機１０２を表し、コントローラ２０２は、抄紙機１０２の１つまたは複数のコンポーネントの動作を調整して、紙シート１０６の生産を変更する。
【００２５】
スキャナ１２２、１２４は、そのとき実行しているプロセス２０４に基づいて測定データを生成し、提供する。たとえば、スキャナ１２２、１２４は、抄紙機１０２によって生成されている紙シート１０６の種々の特性を測定するセンサのセットを表してもよい。測定データは、同期データまたは非同期データを表すことができる。たとえば、スキャナ１２２、１２４は、異なる走査時間を使用して動作することができ、スキャナ１２２、１２４が、測定データを生成するのに異なる時間量を必要とすることを意味する。別の実施例として、スキャナ１２２、１２４は、同一であるが不整合の走査時間を使用して動作することができ、スキャナ１２２、１２４が、測定データを生成するのに同じ時間量を必要とするが、時間間隔が整合されないことを意味する。スキャナ１２２、１２４はそれぞれ、測定間で１０〜３０秒の間隔などの、任意の適した走査時間を使用して動作してもよい。
【００２６】
これらの、または、他の状況では、スキャナ１２２、１２４の１つまたは複数によって出力される測定データは、コントローラ２０２の制御間隔に整合されない、すなわち、同期化されなくてもよい。制御システム１０４内の測定値予測器２０６を使用して、スキャナ１２２、１２４のいずれの非同期挙動も補償される。たとえば、測定値予測器２０６は、コントローラ２０２のサンプリングレートに同期化されてもよい。プロセス２０４のモデルおよびコントローラ２０２からの履歴出力などの情報を使用して、測定値予測器２０６は、スキャナ１２２、１２４内のセンサのセットなどの１つまたは複数のセンサからの測定データを予測してもよい。この推定された測定データは、その後、使用のためにコントローラ２０２に提供されてもよい。センサが実際の測定データを測定値予測器２０６に提供すると、測定値予測器２０６は、センサからの新しい測定データを使用して、以前の予測された測定データを更新してもよい。こうして、測定値予測器２０６は、１つまたは複数の非同期センサからの測定データが、コントローラ２０２に提供され、コントローラ２０２によって使用されることを可能にする。
【００２７】
測定値予測器２０６は、１つまたは複数のセンサによって行われる測定値の少なくとも一部を予測するための、任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または、その組合せを含む。測定値予測器２０６は、たとえば、１つまたは複数のプロセッサ２０８およびプロセッサ（複数可）２０８によって使用される情報および命令を記憶することができる１つまたは複数のメモリ２１０を含むことができる。測定値予測器２０６の１つの例示的な実施形態は、以下に述べられる図３に示される。
【００２８】
図２は、紙生産システム内の制御システム１０４の一実施例を示すが、図２に対して種々の変更が行われてもよい。たとえば、制御システム１０４は、任意の数のコントローラ２０２、プロセス２０４、スキャナ１２２、１２４、および測定値予測器２０６を含むことができる。
【００２９】
図３は、本開示の一実施形態による、制御システム内の例示的な測定値予測器２０６を示す。図３に示す測定値予測器２０６の実施形態は、例証だけのためのものである。測定値予測器２０６の他の実施形態は、本開示の範囲から逸脱することなく使用されることができる。同様に、説明を容易にするために、図３の測定値予測器２０６は、図１の紙生産システム１００において図２のコントロールシステム１０４内で動作するものとして述べられる。測定値予測器２０６は、任意の他の適したデバイスまたはシステム内で使用されることができる。
【００３０】
図３に示すように、測定値予測器２０６は、連続時間モデル３０２を含む。連続時間モデル３０２は、プロセス２０４の数学的モデル（図１の抄紙機１０２によって実施されるプロセスを表してもよい）を表す。連続時間モデル３０２は、たとえば、連続時間領域内でモデル化された伝達関数を使用してプロセス２０４を数学的に表してもよい。
【００３１】
連続時間モデル３０２を使用して、非同期サンプリング間隔に基づく離散時間状態空間モデル３０４が規定される。離散時間状態空間モデル３０４は、プロセス２０４の別の数学的モデルを表す。たとえば、離散時間状態空間モデル３０４は、時間領域内の伝達関数モデルを使用してプロセス２０４を数学的に表してもよい。
【００３２】
測定値予測器２０６は、また、推定／補正ユニット３０６を含む。推定／補正ユニット３０６を使用して、スキャナ１２２、１２４内のセンサのセットなどの１つまたは複数のセンサからの測定データが推定されてもよい。推定／補正ユニット３０６は、また、サンサから受信した実際の測定データを使用して以前の推定された測定データを更新するか、または、補正してもよい。この実施例では、推定／補正ユニット３０６は、離散時間状態空間モデル３０４、および、プロセス２０４を制御するために、コントローラ２０２によって出力された以前の制御信号を表す履歴コントローラ値ＵＨを使用してセンサからの測定データを推定してもよい。履歴コントローラ値ＵＨは、たとえば、測定値予測器２０６に付随するバッファに記憶されることができる。一部の実施形態では、これらの値は、離散時間状態空間モデル３０４と共に使用されて、１つまたは複数のセンサからの１つまたは複数の測定値
【００３３】
【数１】
【００３４】
が推定される、または、予測される。予測された測定値は、その後、（コントローラ２０２が出力フィードバックコントローラであるときなどに）コントローラ２０２に提供される。他の実施形態では、離散時間状態空間モデル３０４を使用して、（コントローラ２０２が状態フィードバックコントローラであるときなどに）コントローラ２０２に提供される、１つまたは複数の状態
【００３５】
【数２】
【００３６】
が推定される。センサからの測定データが受信されると、測定値予測器２０６は、そのセンサについての以前に推定された測定値または状態を更新してもよい。これは、コントローラ２０２が、プロセス２０４を制御するときに、適切な測定値または状態を使用することを可能にする。
【００３７】
特定の実施形態では、モデル３０２〜３０４は、メモリ２１０に記憶され、測定値予測器２０６のプロセッサ２０８によって操作されることができる。同様に、推定／補正ユニット３０６は、測定値予測器２０６のプロセッサ２０８によって実行されることができる。測定値予測器２０６の動作に関するさらなる詳細は、以下でより詳細に述べられる図４、５Ａ、および５Ｂに示される。
【００３８】
図３は、制御システム内の測定値予測器２０６の一実施例を示すが、図３に対して種々の変更が行われてもよい。たとえば、測定値予測器２０６を形成するために、他の、または、付加的なコンポーネントが、測定値予測器２０６内で使用されることができる。
【００３９】
図４は、本開示の一実施形態による、非同期センサ情報に基づく測定値予測値を使用して抄紙機または他の機械を制御する例示的な方法４００を示す。説明を容易にするために、方法４００は、図１の生産システム１００内で動作する図２の制御システム１０４内の測定値予測器２０６に関して述べられる。方法４００は、任意の他の適したデバイスによって、また、任意の他の適したシステムにおいて使用されることができる。
【００４０】
測定値予測器２０６は、ステップ４０２にて、イベントが起こるのを待つ。これは、たとえば、測定値予測器２０６が測定イベント（センサまたはセンサのセットからの測定データの受信など）を待つこと、または、コントローラ実行イベント（コントローラによる測定データの使用）を待つことを含んでもよい。ステップ４０４にて、イベントが起こる。これは、たとえば、測定値予測器２０６がセンサまたはセンサのセットから測定データを受信することを含んでもよい。
【００４１】
測定値予測器２０６は、ステップ４０６にて、センサ（複数可）のそのときのサンプリング時間を更新し、ステップ４０８にて、離散時間モデルを更新する。これは、たとえば、測定値予測器２０６が連続時間モデル３０２を使用して、離散時間状態空間モデル３０４を生成することを含んでもよい。
【００４２】
起こるイベントが、ステップ４１０にて、測定イベントである場合、ステップ４１２にて、測定値予測器２０６は、補正ユニットを使用して、以前の推定された測定値または状態を実際の測定データを使用して更新する。これは、たとえば、推定／補正ユニット３０６が、センサからの実際の測定データを使用して、以前の推定された測定値または状態を補正することを含んでもよい。測定値予測器２０６は、その後、ステップ４０２に戻ってもよい。他の実施形態では、ステップ４１６〜４１８にて、測定イベントがコントローラ実行イベントに一致する場合、測定値予測器２０６は、補正された測定データをコントローラに出力する。コントローラ２０２は、その後、プロセス２０４を制御するために、補正された測定データを使用して動作してもよい。
【００４３】
起こるイベントが、ステップ４１０にて、測定イベントでない場合、ステップ４１４にて、測定値予測器２０６は、推定ユニットを使用して、測定値または状態を推定する。これは、たとえば、推定／補正ユニット３０６が、更新された離散時間状態空間モデル３０４および履歴コントローラ値ＵＨを使用して、センサ（複数可）からの測定データがどんなものであるかを予測することを含んでもよい。イベントが、ステップ４１６にて、コントローラ実行イベントである場合、測定値予測器２０６は、ステップ４１８にて、予測された測定値データをコントローラに出力する。コントローラ２０２は、その後、プロセス２０４を制御するために、予測された測定データを使用して動作してもよい。
【００４４】
起こるイベントが、ステップ４１０にて、測定イベントである場合、ステップ４１４にて、測定値予測器２０６は、補正ユニットを使用して、ステップ４１４にて、以前の推定された測定値または状態を実際の測定データを使用して更新する。これは、たとえば、推定／補正ユニット３０６が、センサからの実際の測定データを使用して、以前の推定された測定値または状態を補正することを含んでもよい。ステップ４１６にて、測定イベントがコントローラ実行イベントに一致する場合、測定値予測器２０６は、補正された測定データをコントローラに出力する。コントローラ２０２は、その後、プロセス２０４を制御するために、補正された測定データを使用して動作してもよい。
【００４５】
こうして、測定値予測器２０６は、推定されかつ更新された測定データを、必要に応じてコントローラ２０２に提供してもよい。この柔軟性は、スキャナ１２２、１２４がコントローラ２０２に対して非同期であっても、測定値予測器２０６が、スキャナ１２２、１２４からの測定データをコントローラ２０２に提供することを可能にする。
【００４６】
図４は、非同期センサ情報に基づく測定値予測を使用して抄紙機または他の機械を制御する例示的な方法４００の一実施例を示すが、図４に対して種々の変更が行われてもよい。たとえば、測定値予測器２０６は、図４の方法４００を使用して、任意の数のスキャナまたはセンサからのデータを処理してもよい。
【００４７】
図３に戻ると、図４の方法４００に従って動作する測定値予測器２０６の１つの特定に実施態様に関するさらなる詳細を以下に示す。次に続くさらなる詳細は、例証および説明だけのためのものである。測定値予測器２０６の他の実施形態は、本開示の範囲から逸脱することなく使用されることができる。
【００４８】
特定の実施形態では、連続時間領域における以下の伝達関数モデルは、連続時間モデル３０２として使用されてもよい。
【００４９】
【数３】
【００５０】
この特定のモデル３０２では、
【００５１】
【数４】
【００５２】
および
【００５３】
【数５】
【００５４】
は、それぞれ、測定プロファイル、アクチュエータプロファイル、および擾乱プロファイルを表す。測定プロファイルは、センサのセットからの測定データの現在のまたはそのときの値を表す。アクチュエータプロファイルは、プロセス２０４内のアクチュエータアレイ（抄紙機１０２内のコンポーネント１１０〜１２０など）に対してコントローラ２０２によって出力された制御信号の現在のまたはそのときの値を表す。擾乱プロファイルは、プロセス２０４内の擾乱の現在のまたはそのときの値を表し、プロセス２０４内の予測できないまたはランダムな変動を表す。同様に、ＮｙおよびＮｕは、それぞれ、センサによって測定された特性の数およびアクチュエータアレイの数を表す。さらに、ｍはセンサの分解能を表し、ｎｊは、ｊ番目のアクチュエータアレイのアクチュエータの数を表す。異なるセンサ（異なる販売業者からのスキャナなど）は、異なる分解能を有してもよいが、全てのセンサが共通の分解能を有するように、測定値をアップサンプリングまたはダウンサンプリングすることが通常可能である。共通の分解能は、たとえば、全てのアクチュエータアレイ内のアクチュエータの最大数の少なくとも３倍であることができる。それを越えると、
【００５５】
【数６】
【００５６】
（式中、ｉ＝１，…，Ｎｙおよびｊ＝１，…，Ｎｕ）は、ｉｊ番目のサブプラントの空間マトリクス応答を表し、サブプラントは、１つまたは複数のセンサアレイによって監視されるプロセス２０４の一部分を表す。さらに、ｈｉｊ（ｓ）は、ｉｊ番目のサブプラントの動的応答を表し、
【００５７】
【数７】
【００５８】
として規定されてもよい。この動的応答において、ＴｄｉｊおよびＴｐｉｊは、それぞれ、ｉｊ番目のサブプラントの時間遅延および時定数（秒単位）である。サブプラントの動特性は、式（２）に示す次数と異なる次数であってよい。
【００５９】
式（２）に基づいて、ｉｊ番目のサブプラントの伝達関数は、状態空間フォーマット
【００６０】
【数８】
【００６１】
で表現されることができる。式中、
【００６２】
【数９】
【００６３】
である。この特定の伝達関数において、ｉ＝１，…，Ｎｙ、ｊ＝１，…，Ｎｕ、およびＩｍ×ｍは、ｍ×ｍ単位行列を表す。行列
【００６４】
【数１０】
【００６５】
および
【００６６】
【数１１】
【００６７】
内のｃの値は、連続時間領域内の状態空間を指し、時間遅延Ｔｄｉｊは、秒単位である。サブプラントの動特性が、式（２）に示す実施例と異なるとき、行列
【００６８】
【数１２】
【００６９】
および
【００７０】
【数１３】
【００７１】
は、異なる形態をとってもよい。
離散時間状態空間モデル３０４が、固定制御間隔Ｔｃ（センサの走査／サンプリング時間Ｔｓの整数倍に等しい）に基づく場合、離散時間状態空間モデル３０４は、
Ｘｉｊ（ｋ＋１）＝ＡｉｊＸｉｊ（ｋ）＋ＢｉｊＵｊ（ｋ−ｔｄｉｊ）および （８）
【００７２】
【数１４】
【００７３】
として規定されることができる。式中、
【００７４】
【数１５】
【００７５】
Ｃｉｊ＝Ｉｍ×ｍ、および （１２）
【００７６】
【数１６】
【００７７】
であり、式中、関数ｆｌｏｏｒ（ｘ）は、（ｘの値を、マイナスインフィニティに対して直近の整数に四捨五入するＭＡＴＬＡＢコマンドを使用することによるなどで）ｘの整数部を返す。この離散時間表現は、離散時間状態空間モデル３０４が、非整数時間遅延システム（非同期センサを有するシステムなど）について測定値または状態を正確に予測することを可能にする。
【００７８】
これらのモデルおよびセンサ１２２、１２４からの測定値が与えられたとすると、測定値予測器２０６は、センサからの実際の（real）測定値に基づいて１つまたは複数のセンサについて測定値プロファイルを正確に予測するように動作する。さらに、測定値予測器２０６は、コントローラ２０２に対して必要とされる変更を減少させる、または、最小にするように実施されることができ、旧式の制御システム内で測定値予測器２０６を使用することに伴うコストを低減するのに役立つ場合がある。
【００７９】
以下は、複数の非同期センサについてのサポートが、測定値予測器２０６を使用して制御システム１０４内にどのように組み込まれることができるかを述べる。以下に述べる解決策は、３つの章に分割される。第１は、単一入力、単一出力システム（１つのセンサと１つのアクチュエータを制御するコントローラを有するシステム）について離散時間領域内で測定値を正確に予測する方法を述べる。第２は、推定／補正ユニット３０６が、測定値予測器２０６内で使用されることができる方法を述べる。第３は、上記技法を多次元システム（複数のセンサアレイを有するシステム）に拡張する方法を述べる。
【００８０】
一般に、時間遅延Ｔｄが任意の正数であるため、予想される測定値は、式（３）および（４）から連続モデルに基づいて正確に得られることができる。しかし、離散時間領域において、商Ｔｄ／Ｔｃは、非整数値であることが多く、測定値は、システムの次数を増加させなくては、式（８）の固定サンプリング状態空間モデルに基づいて正確に予測されることができないことが多い。たとえば、図５Ａは、システムにおける固定制御間隔Ｔｃおよび時間遅延Ｔｄの使用を示す。ここで、Ｔｄ＝ｐＴｃ＋Ｔｆであり、ｐは
商Ｔｄ／Ｔｃの非負整数部を表し、Ｔｆは、商Ｔｄ／Ｔｃの分数部を表す。図５Ａに関連するシステムは、単一入力、単一出力システムである。ここで、
【００８１】
【数１７】
【００８２】
中、ｕ（ｔ−Ｔｄ）は、階段状一定コントローラ信号であり、Ｋｐは、プロセス利得である。
図５Ａは、分数時間遅延を扱う方法を示す。図５Ａに示す実施例では、時間遅延Ｔｄは、固定制御間隔Ｔｃより大きい。より具体的には、時間遅延Ｔｄは、１つの完全な固定制御間隔Ｔｃと別の固定制御間隔の分数Ｔｆの和を表す。この実施例では、関数ｕ（ｔ）は、ｕ１（ｔ）＝ｕ（ｔ＋ｐＴｃ）が時間遅延Ｔｄの整数部を表すものと規定することによって、また、仮想入力ｖ（ｔ）＝ｕ１（ｔ＋Ｔｆ）が時間遅延Ｔｄの分数部を表すものと規定することによって修正されることができる。仮想入力を使用することによって、出力ｙ（ｔ）と仮想入力ｖ（ｔ）との間の遅延が存在せず、
【００８３】
【数１８】
【００８４】
を意味する。
連続時間領域内の状態空間モデル
【００８５】
【数１９】
【００８６】
ｙ（ｔ）＝ＣｃＸ（ｔ）＋ｄ（ｔ） （１５）
を使用して、図５Ａに示すシステムの動的応答を表現することが可能である。式中、
【００８７】
【数２０】
【００８８】
Ｃｃ＝１ （１８）
および
Ｔｄ＝ｐＴｃ＋Ｔｆ （１９）
である。時間ｔ（ｔ＝ｎ×Ｔｃ、ｎ＝１，２，…）における測定値ｙ（ｔ）は、以下のように正確に予測されることができる。連続時間領域内の式（１４）および（１５）は、サンプリング時間Ｔｆによって離散時間領域に変換される。状態は、その後、ｔ＝ｎＴｃ＋Ｔｆ（ｎ＝０，１，２，…）において
ｘ（ｔ）＝ａｄ１ｘ（ｔ−Ｔｆ）＋ｂｄ１ｕ（ｎＴｃ−ｐＴｃ−Ｔｃ） （２０）
のように計算されることができる。式中、
【００８９】
【数２１】
【００９０】
および
【００９１】
【数２２】
【００９２】
である。センサが可変サンプリング時間であるため、連続時間ｔが離散時間ｋの代わりに使用される。式（１４）および（１５）は、異なるサンプリング時間（Ｔｃ−Ｔｆ）によって再び離散時間領域に変換され、測定値ｙ（ｔ）は、時間ｔ＝ｎ×Ｔｃにおいて推定される。たとえば、これは、形態
ｘ（ｔ）＝ａｄ２ｘ（ｔ−Ｔｃ＋Ｔｆ）＋ｂｄ２ｕ（ｔ−ｐＴｃ−Ｔｃ） （２１）
および、ｔ＝ｎ×Ｔｃ（ｎ＝１，２，…）において
ｙ（ｔ）＝ｃｄ２ｘ（ｔ）＋ｄ（ｔ） （２２）
をとってもよい。式中、
【００９３】
【数２３】
【００９４】
であり、ｃｄ２＝１である。この実施例では、離散時間領域内の行列ａｄ１、ａｄ２、ｂｄ１、およびｂｄ２は、式（１０）および（１１）に示すようにサンプリング時間の関数である。同様に、式（２０）を使用して、時間ｔ＝ｎ×Ｔｃから時間ｔ＝ｎ×Ｔｃ＋Ｔｆまで状態を伝播させ、式（２１）を使用して、時間ｔ＝ｎ×Ｔｃ＋Ｔｆから時間ｔ＝（ｎ＋１）×Ｔｃまで状態を伝播させる。特定の実施形態では、システムが連続時間領域内でモデル化される場合、可変サンプリング時間を伴う離散時間領域内のシステムの状態空間モデルが決定されることができ、その離散出力は、誤差無しで正確に予測されることができる。
【００９５】
図５Ａに示される単一入力、単一出力システムは、複数入力、複数出力システムに拡張されることができる。たとえば、複数入力、複数出力システム内の各サブプラントについての状態は、別々に更新されることができ、全てのサブプラントは、制御アクション時間で更新されることができるであろう。換言すれば、状態および測定値は、可変サンプリング時間Ｔ１（ＴｆまたはＴｃ−Ｔｆに等しい）を使用して更新され、ｔ＝ｎ×Ｔｃ（ｎ＝１，２，…）において
【００９６】
【数２４】
【００９７】
である。
これは、単一入力、単一出力システムについて離散時間領域内で測定値を正確に予測する方法を述べた。以下は、推定／補正ユニット３０６が、測定値予測器２０６内で使用されることができる方法を述べる。先に述べたように、スキャナ１２２、１２４の１つまたは複数は、コントローラ２０２に同期化されなくてもよく、また、測定値予測器２０６は、スキャナ１２２、１２４の出力を予測し、予測された値をコントローラ２０２に提供してもよい。推定／補正ユニット３０６は、その後、スキャナ１２２、１２４からの実際の測定値が受信されると、予測される値を更新する、または、補正する。図５Ｂは、図５Ａに示す技法が、制御アクションがセンサ出力に同期化されない状況を扱うように拡張される方法を示す。
【００９８】
図５Ｂに示すように、固定制御間隔Ｔｃ中に、いくつかの異なる事が起こる可能性がある。仮想入力（各サブプラントについて特定の時間遅延だけ遅延したコントローラ出力であり、仮想入力イベントとコントローラアクションイベントとの間の期間はサブプラントの分数時間遅延である）および１つまたは複数のセンサ出力が受信される可能性がある。特定の実施形態では、複数のセンサ出力が受信されることができるが、最新の、または、最近のセンサ出力だけが関連性がある。仮想入力は、センサ出力より早期か、センサ出力と同時か、または、センサ出力後に起こる可能性がある。図５Ｂに示すように、各固定制御間隔Ｔｃは、仮想入力とセンサ出力が起こるときに応じて、２つまたは３つの部分に分割される。これらの時間は、可変サンプリング時間として、および、上述した状態および測定値を予測するために使用される。しかし、センサ出力が生じると、状態は、新しい測定値を使用して推定／補正ユニット３０６によって補正されてもよい。たとえば、推定／補正ユニット３０６は、
【００９９】
【数２５】
【０１００】
を実施するように動作してもよい。式中、
【０１０１】
【数２６】
【０１０２】
は、センサからの測定値ｙｉｍ（ｔ）に基づく補正後の状態を表し、Ｌは、補正ユニット利得（１／Ｎｕに等しくてもよい）を表し、
【０１０３】
【数２７】
【０１０４】
および
【０１０５】
【数２８】
【０１０６】
は、予想される状態および測定値を表す。式（２５）の補正は、センサからの出力が、推定／補正ユニット３０６によって受信されたときに（図５Ｂの時間Ｔ１、Ｔ５、およびＴ９の終わりなどで）起こってもよい。同様に、状態
【０１０７】
【数２９】
【０１０８】
は、（図５Ｂの時間Ｔ２、Ｔ６、およびＴ１０の始まりなどで）補正された状態
【０１０９】
【数３０】
【０１１０】
によって置換られてもよい。特定の実施形態では、予想される測定値は、制御アクションイベントが起こるときに更新されてもよいだけである。
特定の実施例では、時間ｔ＝Ｔｃにおける測定値は、以下のように予測されてもよい。式（１４）および（１５）は、サンプリング時間Ｔ１によって連続時間領域から離散時間領域へ変換される。時間ｔ＝Ｔ１における測定値は、
ｘ（ｔ）＝ａｄ１ｘ（ｔ−Ｔ１）＋ｂｄ１ｕ（ｔ−ｐＴｃ−Ｔｃ） （２６）
および
ｙ（ｔ）＝ｃｄ１ｘ（ｔ）＋ｄ（ｔ） （２７）
（式中、ｔ＝Ｔ１である）として予測されることができる。状態は、その後、式（２５）を使用して補正される。式（１４）および（１５）は、
ｘ（ｔ）＝ａｄ２ｘ（ｔ−Ｔ２）＋ｂｄ２ｕ（ｔ−ｐＴｃ−Ｔｃ） （２８）
（式中、ｔ＝Ｔ１＋Ｔ２である）のように、サンプリング時間Ｔ２によって連続時間領域から離散時間領域へ変換される。式（１４）および（１５）は、
ｘ（ｔ）＝ａｄ３ｘ（ｔ−Ｔ３）＋ｂｄ３ｕ（ｔ−ｐＴｃ−Ｔｃ） （２９）
および
ｙ（ｔ）＝ｃｄ３ｘ（ｔ）＋ｄ（ｔ） （３０）
（式中、ｔ＝Ｔｃである）のように、サンプリング時間Ｔ３によって連続時間領域から離散時間領域へ再び変換される。最後に、ｔ＝Ｔｃにおける予想される状態／測定値は、コントローラ２２に出力される。同様なプロセスを使用して、時間ｔ＝２Ｔｃ、３Ｔｃ、…における測定値を予測することができる。同様なプロセスは、また、複数の非同期センサを有する複数入力、複数出力システムにで使用されることができる。
【０１１１】
最後に、上記技法は、複数のセンサアレイを有する多次元システムで使用するために拡張されてもよい。たとえば、スカラー入力ｕおよびスカラー出力ｙは、それぞれ、ベクトル入力Ｕおよびベクトル出力Ｙに置換えられてもよい。時間ｔ＝Ｔｃにおいて測定値を正確に予測することは、以下のように起こる可能性がある。式（３）および（４）は、サンプリング時間Ｔ１によって連続時間領域から離散時間領域へ変換される。時間ｔ＝Ｔ１における測定値は、ｔ＝Ｔ１において
【０１１２】
【数３１】
【０１１３】
として予測されることができる。式中、
【０１１４】
【数３２】
【０１１５】
である。状態は、時間ｔ＝Ｔ１において補正され、更新されるため、
【０１１６】
【数３３】
【０１１７】
となる。式（３）は、ｔ＝Ｔ１＋Ｔ２において
【０１１８】
【数３４】
【０１１９】
のように、サンプリング時間Ｔ２によって連続時間領域から離散時間領域へ再び変換される。式中、
【０１２０】
【数３５】
【０１２１】
である。式（３）および（４）は、サンプリング時間Ｔｃによって連続時間領域から離散時間領域へさらに再び変換される。時間ｔ＝Ｔｃにおける測定値は、ｔ＝Ｔ１において
【０１２２】
【数３６】
【０１２３】
として予測されることができる。式中、
【０１２４】
【数３７】
【０１２５】
である。こうして、上述した技法は、そのうちの少なくとも１つが（コントローラ２０２の制御間隔と比較して）非同期である複数のセンサアレイを有するシステムにおいて使用されることができる。
【０１２６】
先の説明は、図１の抄紙機１０２で動作する図２の制御システム１０４内の測定値予測器２０６の１つの特定の実施態様を述べた。測定値予測器２０６および制御システム１０４の他の実施形態が、本開示の範囲から逸脱することなく、他のまたはさらなる方法で動作することができる。同様に、測定値予測器２０６は、抄紙機１０２の代わりに、または、抄紙機１０２に加えて他のデバイスを制御するように動作することができる。
【０１２７】
一部の実施形態では、上述した種々の機能は、コンピュータ読み取り可能プログラムコードから形成され、かつ、コンピュータ読み取り可能媒体において具現化されるコンピュータプログラムによって実施される、または、サポートされる。句「コンピュータ読み取り可能プログラムコード」は、ソースコード、オブジェクトコード、および実行可能コードを含む任意のタイプのコンピュータコードを含む。句「コンピュータ読み取り可能媒体」は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、または任意の他のタイプのメモリなどの、コンピュータによってアクセスされることが可能な任意のタイプの媒体を含む。
【０１２８】
本特許文書を通して使用されるいくつかの語および句の定義を述べることが有利である場合がある。用語「結合する」および派生語は、２つ以上の要素間の直接的なまたは間接的な任意のつながり（これらの要素が互いに物理的に接触してもしなくても）を指す。用語「含む」および「備える」ならびにその派生語は、制限の無い包含を意味する。用語「または」は、包含的であり、および／または、を意味する。句「関連する」および「それに関連する」ならびにその派生語は、含む、内部に含まれる、相互接続する、収容する、内部に収容される、に、または、と接続する、に、または、と結合する、つながることができる、協働する、インタリーブする、並置する、近接する、に、または、と接合する、有する、特性を有する、または、同様なものを意味してもよい。用語「コントローラ」は、少なくとも１つの動作を制御する任意のデバイス、システム、またはその一部を意味する。コントローラは、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、または、それらの少なくとも２つのある組合せで実施されてもよい。任意特定のコントローラに関連する機能は、ローカルであろうが遠隔であろうが、集中化されてもよく、または、分散されてもよい。
【０１２９】
本開示は、いくつかの実施形態および一般に関連する方法を述べたが、これらの実施形態および方法の修正および置換は、当業者に明らかであろう。それに応じて、例示的な実施形態の上記説明は、本開示を規定または制限しない。添付の特許請求の範囲によって規定される本開示の趣旨および範囲から逸脱することなく、他の変更、置換、および修正も可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１３０】
【図１】本開示の一実施形態による例示的な紙生産システムを示す図である。
【図２】本開示の一実施形態による紙生産システム内の例示的な制御システムを示す図である。
【図３】本開示の一実施形態による制御システム内の例示的な測定値予測器を示す図である。
【図４】本開示の一実施形態による非同期センサ情報に基づく測定値予測を使用して抄紙機または他の機械を制御する例示的な方法を示す図である。
【図５Ａ】本開示の一実施形態による測定値予測器の例示的な動作を示す図である。
【図５Ｂ】本開示の一実施形態による測定値予測器の例示的な動作を示す図である。
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、制御システムに関し、より具体的には、非同期センサ情報に基づく測定値予測を使用して抄紙機または他の機械を制御する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
種々のシステムが、紙シートおよび紙製品を製造するために利用可能であり、使用される。製造される紙シートは、乾燥重量、水分、およびキャリパ（厚さ）などの、製造プロセス中に監視され、制御される複数の特性を有することが多い。シート作製機械における、これらの、また、他のシート特性の制御は、通常、ターゲットまたは所望値のできる限り近くにシート特性を維持することに関連する。
【０００３】
シート作製機械においてシート特性を制御するのに使用される、２つの異なるタイプのアクチュエータが存在することが多い。第１に、通常、シート特性の横方向平均だけに影響を及ぼす縦方向（ＭＤ）アクチュエータが存在する。ＭＤアクチュエータは、しばしば、シート特性に対して異なる動的応答を有することができる。第２に、シートにわたって横方向に通常配列される横方向（ＣＤ）アクチュエータが存在する。ＣＤアクチュエータの各アレイは、通常、シート特性の平均とシート特性の横方向形状の両方に影響を及ぼすことがある。ＣＤアクチュエータは、しばしばシート特性に対して異なる動的応答および異なる空間応答を有することができる。
【０００４】
シート特性は、通常、スキャナによってＣＤ方向にシートにわたって走査されるセンサのセットによって測定される。シート特性は、また、固定したセンサアレイによって測定される。多くのシート作製機械は、異なるロケーションに複数のスキャナを有し、各スキャナは、通常、それ自身のセンサのセットを有する。スキャナは、同期化されないことが多く、非常に異なるスキャン時間を有する可能性がある。従来のＣＤ制御システムでは、各ＣＤコントローラが、１つのセットのセンサによって測定される１つのシート特性を制御することに関連しているだけであったため、センサの同期化は必要なかった。従来のＣＤコントローラは、通常、１つのＣＤアクチュエータが、複数のシート特性に影響を及ぼす可能性があることを無視した。しかし、複数のシート特性の協調制御を実施する多変量ＣＤコントローラの場合、シート特性の測定が同期化されることが必要とされることが多い。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本開示は、非同期センサ情報に基づく測定値予測を使用して抄紙機または他の機械を制御する装置および方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の実施形態では、方法は、プロセスを制御するために、コントローラによって使用される測定値または状態を予測することを含む。予測される測定値または状態は、プロセスのモデルを使用して生成される。方法は、また、予測される測定値または状態をコントローラのサンプリングレートで使用するように予測される測定値または状態をコントローラに提供することを含む。コントローラは、さらに、方法は、センサからのアイテムの特性に関連する測定値を使用して、予測される測定値または状態の少なくとも一部を更新することを含む。
【０００７】
特定の実施形態では、モデルは、離散時間モデルを表し、方法は、また、プロセスの連続時間モデルを使用して離散時間モデルを生成することを含む。他の特定の実施形態では、測定値は、複数のセンサから受信され、センサのうち少なくとも２つは、異なるサンプリング時間を有する。なお他の特定の実施形態では、センサによって出力される測定値間の時間間隔が、コントローラの出力間の時間間隔の整数倍ではない、かつ／または、プロセスに関連する時間遅延が、コントローラの出力間の時間間隔の整数倍ではない。
【０００８】
第２の実施形態では、装置は、コントローラによって制御されるプロセスを表すモデルを記憶するよう動作する少なくとも１つのメモリを含む。装置は、またプロセスを制御するために、コントローラによって使用される測定値または状態を予測するよう動作する少なくとも１つのプロセッサを含み、予測される測定値または状態は、プロセスのモデルを使用して生成される。少なくとも１つのプロセッサは、また、コントローラが予測される測定値または状態をコントローラのサンプリングレートで使用するように、予測される測定値または状態をコントローラに提供するよう動作する。さらに、少なくとも１つのプロセッサは、センサからのアイテムの特性に関連する測定値を使用して、予測される測定値または状態の少なくとも一部を更新するよう動作する。
【０００９】
第３の実施形態では、コンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能媒体上で具現化され、かつ、プロセッサによって実行されるよう動作する。コンピュータプログラムは、プロセスを制御するために、コントローラによって使用される測定値または状態を予測するコンピュータ読み取り可能プログラムコードを含み、予測される測定値または状態は、プロセスのモデルを使用して生成される。コンピュータプログラムは、また、コントローラが予測される測定値または状態をコントローラのサンプリングレートで使用するように、予測される測定値または状態をコントローラに提供するコンピュータ読み取り可能プログラムコードを含む。さらに、コンピュータプログラムは、センサからのアイテムの特性に関連する測定値を使用して、予測される測定値または状態の少なくとも一部を更新するコンピュータ読み取り可能プログラムコードを含む。
【００１０】
他の技術的な特徴は、以下の図、説明、および添付の特許請求の範囲から当業者に容易に明らかになってもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本開示のより完全な理解のために、添付図面と共に考えられる以下の説明がここで参照される。
図１は、本開示の一実施形態による例示的な紙生産システム１００を示す。図１に示す紙生産システム１００の実施形態は、例証だけのためのものである。紙生産システム１００の他の実施形態は、本開示の範囲から逸脱することなく使用されてもよい。
【００１２】
この実施例では、紙生産システム１００は、抄紙機１０２、制御システム１０４、およびネットワーク１０５を含む。抄紙機１０２は、紙製品を生産するのに使用される種々のコンポーネントを含む。この実施例では、リール１０８において収集された紙シート１０６を生産するために、種々のコンポーネントが使用されてもよい。制御システム１０４は、抄紙機１０２の動作を監視し、制御する。これは、抄紙機１０２によって生産される紙シート１０６の品質を維持するか、または、向上させるのに役立つ場合がある。
【００１３】
図１に示すように、抄紙機１０２は、連続移動式ワイヤスクリーンまたはメッシュ上で、機械にわたって均一にパルプ懸濁液を分散させるヘッドボックス１１０を含む。ヘッドボックス１１０に入るパルプ懸濁液は、たとえば、０．２〜３％木材繊維および／または他の固体を含有してもよく、懸濁液の残りは水である。ヘッドボックス１１０は、シートにわたって希釈水をパルプ懸濁液に分散させる希釈アクチュエータ１１２のアレイを含んでもよい。希釈水を使用して、得られる紙シート１０６が、シートにわたって横方向（ＣＤ）におけるより均一な坪量を有することを確保するのに役立つ場合がある。ヘッドボックス１１０は、また、スライスリップ・アクチュエータ１１４のアレイを含んでもよく、スライスリップ・アクチュエータ１１４は、パルプ懸濁液が、そこからヘッドボックス１１０を出て移動式ワイヤスクリーンまたはメッシュ上に入る、機械にわたるスライス開口を制御する。スライスリップ・アクチュエータ１１４のアレイは、同様に、紙シート１０６のＣＤ坪量を制御するのに使用されてもよい。
【００１４】
蒸気アクチュエータ１１６のアレイは、熱蒸気を生成し、熱蒸気は、紙シート１０６に浸透し、蒸気内の潜熱を紙シート１０６内に放出し、それにより、シートにわたって断面において紙シート１０６の温度を増加させる。温度の増加は、紙シート１０６からの水の容易な横方向除去を可能にし得る。再湿潤化シャワアクチュエータ１１８のアレイは、紙シート１０６の表面上に水の小滴（霧化されてもよい）を付加する。再湿潤化シャワアクチュエータ１１８のアレイを使用して、紙シート１０６の水分ＣＤプロファイルを制御するか、紙シート１０６の過剰乾燥を減らす、または、防止するか、あるいは、紙シート１０６内のドライストリークを補正してもよい。紙シート１０６は、しばしば、逆回転ロールのいくつかのニップを通過する。誘導加熱アクチュエータ１２０のアレイは、機械にわたって鉄ロールのシェル表面を加熱する。ロール表面が局所的に熱くなると、ロール直径は、局所的に拡張し、そのためニップ圧を増加させ、次に、紙シート１０６を局所的に圧迫する。したがって、誘導加熱アクチュエータ１２０のアレイを使用して、紙シート１０６のキャリパ（厚さ）ＣＤプロファイルを制御してもよい。紙シートの厚さ、平滑度、および光沢を改善するために、スーパカレンダなどのさらなるコンポーネントを使用して、紙シート１０６をさらに処理することができる。
【００１５】
これは、紙製品を生産するのに使用されてもよい、１つのタイプの抄紙機１０２の簡潔な説明を示す。このタイプの抄紙機１０２に関するさらなる詳細は、当技術分野でよく知られており、本開示の理解のために必要とされない。同様に、これは、システム１００で使用されてもよい、１つの特定のタイプの抄紙機１０２を示す。紙製品を生産する任意の他のまたはさらなるコンポーネントを含む、他の機械またはデバイスが使用されることができる。さらに、本開示は、紙製品を生産するシステムで使用に限定されず、プラスチック、織物、金属箔、またはシートなどの、他のアイテムまたは材料、あるいは、他のまたはさらなる材料を生産するシステムで使用されることができる。
【００１６】
紙作製プロセスを制御するために、紙シート１０６の特性が、絶えず、または、繰り返して測定され、抄紙機１０２が、シート品質を確保するために調整されることができる。このコントロールは、製造プロセスの種々の段階でシート特性を測定することによって達成されることができる。その後、この情報を使用して、抄紙機１０２内の種々のアクチュエータ１１２〜１２０を調整し、それにより、所望の目標からのシート特性の変動が補償されることができる。
【００１７】
図１に示すように、抄紙機１０２は、それぞれ、センサのセットを含んでもよい２つのスキャナ１２２、１２４を含む。スキャナ１２２、１２４は、紙シート１０６を走査し、紙シート１０６の１つまたは複数の特性を測定することが可能である。たとえば、スキャナ１２２、１２４は、紙シート１０６の重量、水分、キャリパ（厚さ）、光沢、平滑度、あるいは、任意の他のまたはさらなる特性を測定するセンサを保持することができる。スキャナ１２２、１２４はそれぞれ、センサのセットまたはセンサのアレイなどの、紙シート１０６の１つまたは複数の特性を測定するか、または、検出する任意の適した１つまたは複数の構造を含む。センサの走査型セットは、シート特性を測定する１つの特定の実施形態を表す。他の実施形態は、センサの固定型セットまたはアレイの使用を含むことができる。これらの実施形態はそれぞれ、ＣＤプロファイルを表す測定値の１つまたは複数のアレイを生成することができる。システム１００における横方向（ＣＤ）は、通常、システム１００の縦方向（ＭＤ）に垂直である。
【００１８】
制御システム１０４は、スキャナ１２２、１２４に結合される。制御システム１０４は、スキャナ１２２、１２４によって取得された測定値に基づいて抄紙機１０２の動作を変更することが可能である。たとえば、制御システム１０４は、アクチュエータ１１２〜１２０の動作を調整して、所望のまたは指定された特性を有する紙シート１０６などの、所望の結果を達成することができる。制御システム１０４は、抄紙機１０２の動作を制御するための、任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または、その組合せを含む。制御システム１０４の１つの例示的な実施形態は、以下に述べられる図２に示される。
【００１９】
とりわけ、スキャナ１２２、１２４は、制御システム１０４に同期化されなくてもよい。たとえば、制御システム１０４は、固定であることができるサンプリングレートで動作してもよい。これらの実施形態では、制御システム１０４は、制御システム１０４のサンプリングレートに同期する推定された測定値を提供する測定値予測器を含む。たとえば、測定値予測器は、制御システム１０４のサンプリングインスタンス（測定データがサンプリングされる時間）において、スキャナ１２２、１２４の１つまたは複数からの測定データを予測すること。特定の実施例として、測定値予測器は、プロセスモデル（抄紙機の動作のモデルなど）および履歴データ（制御システム１０４によって生成される以前の制御信号など）を使用して、コントローラのサンプリングインスタンスにおいて、センサからの測定値がどのようなものであるかが推定されてもよい。後で、センサが、制御システム１０４に実際の測定データを提供するときに、測定値予測器は、新しい測定データを使用して、以前の予測された測定値を更新してもよい。制御システム１０４は、推定され、更新された測定値を使用して動作してもよい。こうして、制御システム１０４は、センサの複数のセットを使用して動作してもよく、センサのセットは、非同期であってもよい（制御システム１０４に同期化されなくてもよい）。さらに、制御システム１０４は、サンプルが、固定サンプリングレートで作られようと、可変サンプリングレートで作られようと、同期方式で、推定され、更新された測定値を使用することができる。
【００２０】
ネットワーク１０５は、制御システム１０４、アクチュエータ１１２〜１２０、およびスキャナ１２２、１２４に結合される。ネットワーク１０５は、システム１００のコンポーネント間の通信を容易にする。たとえば、ネットワーク１０５は、ネットワークアドレス間で、インターネットプロトコル（ＩＰ）パケット、フレームリレーのフレーム、非同期転送モード（ＡＴＭ）セル、または他の適した情報を通信してもよい。ネットワーク１０５は、１つまたは複数のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネットなどのグローバルネットワークの全てまたは一部、あるいは、１つまたは複数のロケーションにおける任意の他の１つまたは複数の通信システムを含んでもよい。ネットワーク１０５は、また、イーサネット、ＩＰ、Ｘ．２５、フレームリレー、または任意の他のパケットデータプロトコルなどの任意の適切なタイプの１つまたは複数のプロトコルに従って動作してもよい。
【００２１】
図１は、紙生産システム１００の一実施例を示すが、図１に対して種々の変更が行われてもよい。たとえば、他のシステムを使用して、紙製品または他の製品を生産することができる。同様に、センサの２つのセットを含むもの（スキャナ１２２、１２４）として示されるが、生産システム１００は、センサの３つ以上のセットを含むことができる（走査型であれ、固定型であれ）。さらに、センサは、システム１００内の任意の適したロケーションに位置することができる。
【００２２】
図２は、本開示の一実施形態による、紙生産システム内の例示的な制御システム１０４を示す。図２に示す制御システム１０４は、例証だけのためのものである。制御システム１０４の他の実施形態は、本開示の範囲から逸脱することなく使用されてもよい。同様に、説明を容易にするために、制御システム１０４は、図１の紙生産システム１００に関して述べられる。制御システム１０４は、任意の他の適したデバイスまたはシステムに関して使用されることができる。
【００２３】
図２に示すように、制御システム１０４は、コントローラ２０２を含む。コントローラ２０２は、プロセス２０４の動作（抄紙機１０２によって実施されるプロセスなど）を制御することが可能である。たとえば、コントローラ２０２は、変数の現在の値（紙シート１０６の特性など）を識別する入力を受信してもよい。入力に基づいて、コントローラ２０２は、変数が、指定された設定値（ＹＳＰ）に、または、その近くに留まるように、プロセス２０４の動作を調整してもよい。コントローラ２０２は、コントローラ２０２が予測された状態／測定値を使用し、指定されたサンプリングレートで対応する出力を生成するときなどに、これらのアクションを特定のレートで実施してもよい。このレートは、「制御間隔」と呼ばれてもよい時間間隔を規定する。コントローラ２０２は、プロセスの１つまたは複数の態様を制御するための、任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または、その組合せを含む。コントローラ２０２は、たとえば、出力フィードバックコントローラまたは状態フィードバックコントローラを表すことができる。特定の実施例として、コントローラ２０２は、多変量モデル予測コントローラ（多変量横方向モデル予測コントローラなど）、比例積分−微分コントローラ、または、Ｈ−インフィニティコントローラを表すことができる。
【００２４】
コントローラ２０２の出力は、プロセス２０４に提供される。一般に、プロセス２０４は、コントローラ２０２の出力を使用して動作するプロセスを表し、プロセス２０４の動作は、コントローラの出力に基づいて変化する。この実施例では、プロセス２０４は、紙生産システム１００の抄紙機１０２を表し、コントローラ２０２は、抄紙機１０２の１つまたは複数のコンポーネントの動作を調整して、紙シート１０６の生産を変更する。
【００２５】
スキャナ１２２、１２４は、そのとき実行しているプロセス２０４に基づいて測定データを生成し、提供する。たとえば、スキャナ１２２、１２４は、抄紙機１０２によって生成されている紙シート１０６の種々の特性を測定するセンサのセットを表してもよい。測定データは、同期データまたは非同期データを表すことができる。たとえば、スキャナ１２２、１２４は、異なる走査時間を使用して動作することができ、スキャナ１２２、１２４が、測定データを生成するのに異なる時間量を必要とすることを意味する。別の実施例として、スキャナ１２２、１２４は、同一であるが不整合の走査時間を使用して動作することができ、スキャナ１２２、１２４が、測定データを生成するのに同じ時間量を必要とするが、時間間隔が整合されないことを意味する。スキャナ１２２、１２４はそれぞれ、測定間で１０〜３０秒の間隔などの、任意の適した走査時間を使用して動作してもよい。
【００２６】
これらの、または、他の状況では、スキャナ１２２、１２４の１つまたは複数によって出力される測定データは、コントローラ２０２の制御間隔に整合されない、すなわち、同期化されなくてもよい。制御システム１０４内の測定値予測器２０６を使用して、スキャナ１２２、１２４のいずれの非同期挙動も補償される。たとえば、測定値予測器２０６は、コントローラ２０２のサンプリングレートに同期化されてもよい。プロセス２０４のモデルおよびコントローラ２０２からの履歴出力などの情報を使用して、測定値予測器２０６は、スキャナ１２２、１２４内のセンサのセットなどの１つまたは複数のセンサからの測定データを予測してもよい。この推定された測定データは、その後、使用のためにコントローラ２０２に提供されてもよい。センサが実際の測定データを測定値予測器２０６に提供すると、測定値予測器２０６は、センサからの新しい測定データを使用して、以前の予測された測定データを更新してもよい。こうして、測定値予測器２０６は、１つまたは複数の非同期センサからの測定データが、コントローラ２０２に提供され、コントローラ２０２によって使用されることを可能にする。
【００２７】
測定値予測器２０６は、１つまたは複数のセンサによって行われる測定値の少なくとも一部を予測するための、任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または、その組合せを含む。測定値予測器２０６は、たとえば、１つまたは複数のプロセッサ２０８およびプロセッサ（複数可）２０８によって使用される情報および命令を記憶することができる１つまたは複数のメモリ２１０を含むことができる。測定値予測器２０６の１つの例示的な実施形態は、以下に述べられる図３に示される。
【００２８】
図２は、紙生産システム内の制御システム１０４の一実施例を示すが、図２に対して種々の変更が行われてもよい。たとえば、制御システム１０４は、任意の数のコントローラ２０２、プロセス２０４、スキャナ１２２、１２４、および測定値予測器２０６を含むことができる。
【００２９】
図３は、本開示の一実施形態による、制御システム内の例示的な測定値予測器２０６を示す。図３に示す測定値予測器２０６の実施形態は、例証だけのためのものである。測定値予測器２０６の他の実施形態は、本開示の範囲から逸脱することなく使用されることができる。同様に、説明を容易にするために、図３の測定値予測器２０６は、図１の紙生産システム１００において図２のコントロールシステム１０４内で動作するものとして述べられる。測定値予測器２０６は、任意の他の適したデバイスまたはシステム内で使用されることができる。
【００３０】
図３に示すように、測定値予測器２０６は、連続時間モデル３０２を含む。連続時間モデル３０２は、プロセス２０４の数学的モデル（図１の抄紙機１０２によって実施されるプロセスを表してもよい）を表す。連続時間モデル３０２は、たとえば、連続時間領域内でモデル化された伝達関数を使用してプロセス２０４を数学的に表してもよい。
【００３１】
連続時間モデル３０２を使用して、非同期サンプリング間隔に基づく離散時間状態空間モデル３０４が規定される。離散時間状態空間モデル３０４は、プロセス２０４の別の数学的モデルを表す。たとえば、離散時間状態空間モデル３０４は、時間領域内の伝達関数モデルを使用してプロセス２０４を数学的に表してもよい。
【００３２】
測定値予測器２０６は、また、推定／補正ユニット３０６を含む。推定／補正ユニット３０６を使用して、スキャナ１２２、１２４内のセンサのセットなどの１つまたは複数のセンサからの測定データが推定されてもよい。推定／補正ユニット３０６は、また、サンサから受信した実際の測定データを使用して以前の推定された測定データを更新するか、または、補正してもよい。この実施例では、推定／補正ユニット３０６は、離散時間状態空間モデル３０４、および、プロセス２０４を制御するために、コントローラ２０２によって出力された以前の制御信号を表す履歴コントローラ値ＵＨを使用してセンサからの測定データを推定してもよい。履歴コントローラ値ＵＨは、たとえば、測定値予測器２０６に付随するバッファに記憶されることができる。一部の実施形態では、これらの値は、離散時間状態空間モデル３０４と共に使用されて、１つまたは複数のセンサからの１つまたは複数の測定値
【００３３】
【数１】
【００３４】
が推定される、または、予測される。予測された測定値は、その後、（コントローラ２０２が出力フィードバックコントローラであるときなどに）コントローラ２０２に提供される。他の実施形態では、離散時間状態空間モデル３０４を使用して、（コントローラ２０２が状態フィードバックコントローラであるときなどに）コントローラ２０２に提供される、１つまたは複数の状態
【００３５】
【数２】
【００３６】
が推定される。センサからの測定データが受信されると、測定値予測器２０６は、そのセンサについての以前に推定された測定値または状態を更新してもよい。これは、コントローラ２０２が、プロセス２０４を制御するときに、適切な測定値または状態を使用することを可能にする。
【００３７】
特定の実施形態では、モデル３０２〜３０４は、メモリ２１０に記憶され、測定値予測器２０６のプロセッサ２０８によって操作されることができる。同様に、推定／補正ユニット３０６は、測定値予測器２０６のプロセッサ２０８によって実行されることができる。測定値予測器２０６の動作に関するさらなる詳細は、以下でより詳細に述べられる図４、５Ａ、および５Ｂに示される。
【００３８】
図３は、制御システム内の測定値予測器２０６の一実施例を示すが、図３に対して種々の変更が行われてもよい。たとえば、測定値予測器２０６を形成するために、他の、または、付加的なコンポーネントが、測定値予測器２０６内で使用されることができる。
【００３９】
図４は、本開示の一実施形態による、非同期センサ情報に基づく測定値予測値を使用して抄紙機または他の機械を制御する例示的な方法４００を示す。説明を容易にするために、方法４００は、図１の生産システム１００内で動作する図２の制御システム１０４内の測定値予測器２０６に関して述べられる。方法４００は、任意の他の適したデバイスによって、また、任意の他の適したシステムにおいて使用されることができる。
【００４０】
測定値予測器２０６は、ステップ４０２にて、イベントが起こるのを待つ。これは、たとえば、測定値予測器２０６が測定イベント（センサまたはセンサのセットからの測定データの受信など）を待つこと、または、コントローラ実行イベント（コントローラによる測定データの使用）を待つことを含んでもよい。ステップ４０４にて、イベントが起こる。これは、たとえば、測定値予測器２０６がセンサまたはセンサのセットから測定データを受信することを含んでもよい。
【００４１】
測定値予測器２０６は、ステップ４０６にて、センサ（複数可）のそのときのサンプリング時間を更新し、ステップ４０８にて、離散時間モデルを更新する。これは、たとえば、測定値予測器２０６が連続時間モデル３０２を使用して、離散時間状態空間モデル３０４を生成することを含んでもよい。
【００４２】
起こるイベントが、ステップ４１０にて、測定イベントである場合、ステップ４１２にて、測定値予測器２０６は、補正ユニットを使用して、以前の推定された測定値または状態を実際の測定データを使用して更新する。これは、たとえば、推定／補正ユニット３０６が、センサからの実際の測定データを使用して、以前の推定された測定値または状態を補正することを含んでもよい。測定値予測器２０６は、その後、ステップ４０２に戻ってもよい。他の実施形態では、ステップ４１６〜４１８にて、測定イベントがコントローラ実行イベントに一致する場合、測定値予測器２０６は、補正された測定データをコントローラに出力する。コントローラ２０２は、その後、プロセス２０４を制御するために、補正された測定データを使用して動作してもよい。
【００４３】
起こるイベントが、ステップ４１０にて、測定イベントでない場合、ステップ４１４にて、測定値予測器２０６は、推定ユニットを使用して、測定値または状態を推定する。これは、たとえば、推定／補正ユニット３０６が、更新された離散時間状態空間モデル３０４および履歴コントローラ値ＵＨを使用して、センサ（複数可）からの測定データがどんなものであるかを予測することを含んでもよい。イベントが、ステップ４１６にて、コントローラ実行イベントである場合、測定値予測器２０６は、ステップ４１８にて、予測された測定値データをコントローラに出力する。コントローラ２０２は、その後、プロセス２０４を制御するために、予測された測定データを使用して動作してもよい。
【００４４】
起こるイベントが、ステップ４１０にて、測定イベントである場合、ステップ４１４にて、測定値予測器２０６は、補正ユニットを使用して、ステップ４１４にて、以前の推定された測定値または状態を実際の測定データを使用して更新する。これは、たとえば、推定／補正ユニット３０６が、センサからの実際の測定データを使用して、以前の推定された測定値または状態を補正することを含んでもよい。ステップ４１６にて、測定イベントがコントローラ実行イベントに一致する場合、測定値予測器２０６は、補正された測定データをコントローラに出力する。コントローラ２０２は、その後、プロセス２０４を制御するために、補正された測定データを使用して動作してもよい。
【００４５】
こうして、測定値予測器２０６は、推定されかつ更新された測定データを、必要に応じてコントローラ２０２に提供してもよい。この柔軟性は、スキャナ１２２、１２４がコントローラ２０２に対して非同期であっても、測定値予測器２０６が、スキャナ１２２、１２４からの測定データをコントローラ２０２に提供することを可能にする。
【００４６】
図４は、非同期センサ情報に基づく測定値予測を使用して抄紙機または他の機械を制御する例示的な方法４００の一実施例を示すが、図４に対して種々の変更が行われてもよい。たとえば、測定値予測器２０６は、図４の方法４００を使用して、任意の数のスキャナまたはセンサからのデータを処理してもよい。
【００４７】
図３に戻ると、図４の方法４００に従って動作する測定値予測器２０６の１つの特定に実施態様に関するさらなる詳細を以下に示す。次に続くさらなる詳細は、例証および説明だけのためのものである。測定値予測器２０６の他の実施形態は、本開示の範囲から逸脱することなく使用されることができる。
【００４８】
特定の実施形態では、連続時間領域における以下の伝達関数モデルは、連続時間モデル３０２として使用されてもよい。
【００４９】
【数３】
【００５０】
この特定のモデル３０２では、
【００５１】
【数４】
【００５２】
および
【００５３】
【数５】
【００５４】
は、それぞれ、測定プロファイル、アクチュエータプロファイル、および擾乱プロファイルを表す。測定プロファイルは、センサのセットからの測定データの現在のまたはそのときの値を表す。アクチュエータプロファイルは、プロセス２０４内のアクチュエータアレイ（抄紙機１０２内のコンポーネント１１０〜１２０など）に対してコントローラ２０２によって出力された制御信号の現在のまたはそのときの値を表す。擾乱プロファイルは、プロセス２０４内の擾乱の現在のまたはそのときの値を表し、プロセス２０４内の予測できないまたはランダムな変動を表す。同様に、ＮｙおよびＮｕは、それぞれ、センサによって測定された特性の数およびアクチュエータアレイの数を表す。さらに、ｍはセンサの分解能を表し、ｎｊは、ｊ番目のアクチュエータアレイのアクチュエータの数を表す。異なるセンサ（異なる販売業者からのスキャナなど）は、異なる分解能を有してもよいが、全てのセンサが共通の分解能を有するように、測定値をアップサンプリングまたはダウンサンプリングすることが通常可能である。共通の分解能は、たとえば、全てのアクチュエータアレイ内のアクチュエータの最大数の少なくとも３倍であることができる。それを越えると、
【００５５】
【数６】
【００５６】
（式中、ｉ＝１，…，Ｎｙおよびｊ＝１，…，Ｎｕ）は、ｉｊ番目のサブプラントの空間マトリクス応答を表し、サブプラントは、１つまたは複数のセンサアレイによって監視されるプロセス２０４の一部分を表す。さらに、ｈｉｊ（ｓ）は、ｉｊ番目のサブプラントの動的応答を表し、
【００５７】
【数７】
【００５８】
として規定されてもよい。この動的応答において、ＴｄｉｊおよびＴｐｉｊは、それぞれ、ｉｊ番目のサブプラントの時間遅延および時定数（秒単位）である。サブプラントの動特性は、式（２）に示す次数と異なる次数であってよい。
【００５９】
式（２）に基づいて、ｉｊ番目のサブプラントの伝達関数は、状態空間フォーマット
【００６０】
【数８】
【００６１】
で表現されることができる。式中、
【００６２】
【数９】
【００６３】
である。この特定の伝達関数において、ｉ＝１，…，Ｎｙ、ｊ＝１，…，Ｎｕ、およびＩｍ×ｍは、ｍ×ｍ単位行列を表す。行列
【００６４】
【数１０】
【００６５】
および
【００６６】
【数１１】
【００６７】
内のｃの値は、連続時間領域内の状態空間を指し、時間遅延Ｔｄｉｊは、秒単位である。サブプラントの動特性が、式（２）に示す実施例と異なるとき、行列
【００６８】
【数１２】
【００６９】
および
【００７０】
【数１３】
【００７１】
は、異なる形態をとってもよい。
離散時間状態空間モデル３０４が、固定制御間隔Ｔｃ（センサの走査／サンプリング時間Ｔｓの整数倍に等しい）に基づく場合、離散時間状態空間モデル３０４は、
Ｘｉｊ（ｋ＋１）＝ＡｉｊＸｉｊ（ｋ）＋ＢｉｊＵｊ（ｋ−ｔｄｉｊ）および （８）
【００７２】
【数１４】
【００７３】
として規定されることができる。式中、
【００７４】
【数１５】
【００７５】
Ｃｉｊ＝Ｉｍ×ｍ、および （１２）
【００７６】
【数１６】
【００７７】
であり、式中、関数ｆｌｏｏｒ（ｘ）は、（ｘの値を、マイナスインフィニティに対して直近の整数に四捨五入するＭＡＴＬＡＢコマンドを使用することによるなどで）ｘの整数部を返す。この離散時間表現は、離散時間状態空間モデル３０４が、非整数時間遅延システム（非同期センサを有するシステムなど）について測定値または状態を正確に予測することを可能にする。
【００７８】
これらのモデルおよびセンサ１２２、１２４からの測定値が与えられたとすると、測定値予測器２０６は、センサからの実際の（real）測定値に基づいて１つまたは複数のセンサについて測定値プロファイルを正確に予測するように動作する。さらに、測定値予測器２０６は、コントローラ２０２に対して必要とされる変更を減少させる、または、最小にするように実施されることができ、旧式の制御システム内で測定値予測器２０６を使用することに伴うコストを低減するのに役立つ場合がある。
【００７９】
以下は、複数の非同期センサについてのサポートが、測定値予測器２０６を使用して制御システム１０４内にどのように組み込まれることができるかを述べる。以下に述べる解決策は、３つの章に分割される。第１は、単一入力、単一出力システム（１つのセンサと１つのアクチュエータを制御するコントローラを有するシステム）について離散時間領域内で測定値を正確に予測する方法を述べる。第２は、推定／補正ユニット３０６が、測定値予測器２０６内で使用されることができる方法を述べる。第３は、上記技法を多次元システム（複数のセンサアレイを有するシステム）に拡張する方法を述べる。
【００８０】
一般に、時間遅延Ｔｄが任意の正数であるため、予想される測定値は、式（３）および（４）から連続モデルに基づいて正確に得られることができる。しかし、離散時間領域において、商Ｔｄ／Ｔｃは、非整数値であることが多く、測定値は、システムの次数を増加させなくては、式（８）の固定サンプリング状態空間モデルに基づいて正確に予測されることができないことが多い。たとえば、図５Ａは、システムにおける固定制御間隔Ｔｃおよび時間遅延Ｔｄの使用を示す。ここで、Ｔｄ＝ｐＴｃ＋Ｔｆであり、ｐは
商Ｔｄ／Ｔｃの非負整数部を表し、Ｔｆは、商Ｔｄ／Ｔｃの分数部を表す。図５Ａに関連するシステムは、単一入力、単一出力システムである。ここで、
【００８１】
【数１７】
【００８２】
中、ｕ（ｔ−Ｔｄ）は、階段状一定コントローラ信号であり、Ｋｐは、プロセス利得である。
図５Ａは、分数時間遅延を扱う方法を示す。図５Ａに示す実施例では、時間遅延Ｔｄは、固定制御間隔Ｔｃより大きい。より具体的には、時間遅延Ｔｄは、１つの完全な固定制御間隔Ｔｃと別の固定制御間隔の分数Ｔｆの和を表す。この実施例では、関数ｕ（ｔ）は、ｕ１（ｔ）＝ｕ（ｔ＋ｐＴｃ）が時間遅延Ｔｄの整数部を表すものと規定することによって、また、仮想入力ｖ（ｔ）＝ｕ１（ｔ＋Ｔｆ）が時間遅延Ｔｄの分数部を表すものと規定することによって修正されることができる。仮想入力を使用することによって、出力ｙ（ｔ）と仮想入力ｖ（ｔ）との間の遅延が存在せず、
【００８３】
【数１８】
【００８４】
を意味する。
連続時間領域内の状態空間モデル
【００８５】
【数１９】
【００８６】
ｙ（ｔ）＝ＣｃＸ（ｔ）＋ｄ（ｔ） （１５）
を使用して、図５Ａに示すシステムの動的応答を表現することが可能である。式中、
【００８７】
【数２０】
【００８８】
Ｃｃ＝１ （１８）
および
Ｔｄ＝ｐＴｃ＋Ｔｆ （１９）
である。時間ｔ（ｔ＝ｎ×Ｔｃ、ｎ＝１，２，…）における測定値ｙ（ｔ）は、以下のように正確に予測されることができる。連続時間領域内の式（１４）および（１５）は、サンプリング時間Ｔｆによって離散時間領域に変換される。状態は、その後、ｔ＝ｎＴｃ＋Ｔｆ（ｎ＝０，１，２，…）において
ｘ（ｔ）＝ａｄ１ｘ（ｔ−Ｔｆ）＋ｂｄ１ｕ（ｎＴｃ−ｐＴｃ−Ｔｃ） （２０）
のように計算されることができる。式中、
【００８９】
【数２１】
【００９０】
および
【００９１】
【数２２】
【００９２】
である。センサが可変サンプリング時間であるため、連続時間ｔが離散時間ｋの代わりに使用される。式（１４）および（１５）は、異なるサンプリング時間（Ｔｃ−Ｔｆ）によって再び離散時間領域に変換され、測定値ｙ（ｔ）は、時間ｔ＝ｎ×Ｔｃにおいて推定される。たとえば、これは、形態
ｘ（ｔ）＝ａｄ２ｘ（ｔ−Ｔｃ＋Ｔｆ）＋ｂｄ２ｕ（ｔ−ｐＴｃ−Ｔｃ） （２１）
および、ｔ＝ｎ×Ｔｃ（ｎ＝１，２，…）において
ｙ（ｔ）＝ｃｄ２ｘ（ｔ）＋ｄ（ｔ） （２２）
をとってもよい。式中、
【００９３】
【数２３】
【００９４】
であり、ｃｄ２＝１である。この実施例では、離散時間領域内の行列ａｄ１、ａｄ２、ｂｄ１、およびｂｄ２は、式（１０）および（１１）に示すようにサンプリング時間の関数である。同様に、式（２０）を使用して、時間ｔ＝ｎ×Ｔｃから時間ｔ＝ｎ×Ｔｃ＋Ｔｆまで状態を伝播させ、式（２１）を使用して、時間ｔ＝ｎ×Ｔｃ＋Ｔｆから時間ｔ＝（ｎ＋１）×Ｔｃまで状態を伝播させる。特定の実施形態では、システムが連続時間領域内でモデル化される場合、可変サンプリング時間を伴う離散時間領域内のシステムの状態空間モデルが決定されることができ、その離散出力は、誤差無しで正確に予測されることができる。
【００９５】
図５Ａに示される単一入力、単一出力システムは、複数入力、複数出力システムに拡張されることができる。たとえば、複数入力、複数出力システム内の各サブプラントについての状態は、別々に更新されることができ、全てのサブプラントは、制御アクション時間で更新されることができるであろう。換言すれば、状態および測定値は、可変サンプリング時間Ｔ１（ＴｆまたはＴｃ−Ｔｆに等しい）を使用して更新され、ｔ＝ｎ×Ｔｃ（ｎ＝１，２，…）において
【００９６】
【数２４】
【００９７】
である。
これは、単一入力、単一出力システムについて離散時間領域内で測定値を正確に予測する方法を述べた。以下は、推定／補正ユニット３０６が、測定値予測器２０６内で使用されることができる方法を述べる。先に述べたように、スキャナ１２２、１２４の１つまたは複数は、コントローラ２０２に同期化されなくてもよく、また、測定値予測器２０６は、スキャナ１２２、１２４の出力を予測し、予測された値をコントローラ２０２に提供してもよい。推定／補正ユニット３０６は、その後、スキャナ１２２、１２４からの実際の測定値が受信されると、予測される値を更新する、または、補正する。図５Ｂは、図５Ａに示す技法が、制御アクションがセンサ出力に同期化されない状況を扱うように拡張される方法を示す。
【００９８】
図５Ｂに示すように、固定制御間隔Ｔｃ中に、いくつかの異なる事が起こる可能性がある。仮想入力（各サブプラントについて特定の時間遅延だけ遅延したコントローラ出力であり、仮想入力イベントとコントローラアクションイベントとの間の期間はサブプラントの分数時間遅延である）および１つまたは複数のセンサ出力が受信される可能性がある。特定の実施形態では、複数のセンサ出力が受信されることができるが、最新の、または、最近のセンサ出力だけが関連性がある。仮想入力は、センサ出力より早期か、センサ出力と同時か、または、センサ出力後に起こる可能性がある。図５Ｂに示すように、各固定制御間隔Ｔｃは、仮想入力とセンサ出力が起こるときに応じて、２つまたは３つの部分に分割される。これらの時間は、可変サンプリング時間として、および、上述した状態および測定値を予測するために使用される。しかし、センサ出力が生じると、状態は、新しい測定値を使用して推定／補正ユニット３０６によって補正されてもよい。たとえば、推定／補正ユニット３０６は、
【００９９】
【数２５】
【０１００】
を実施するように動作してもよい。式中、
【０１０１】
【数２６】
【０１０２】
は、センサからの測定値ｙｉｍ（ｔ）に基づく補正後の状態を表し、Ｌは、補正ユニット利得（１／Ｎｕに等しくてもよい）を表し、
【０１０３】
【数２７】
【０１０４】
および
【０１０５】
【数２８】
【０１０６】
は、予想される状態および測定値を表す。式（２５）の補正は、センサからの出力が、推定／補正ユニット３０６によって受信されたときに（図５Ｂの時間Ｔ１、Ｔ５、およびＴ９の終わりなどで）起こってもよい。同様に、状態
【０１０７】
【数２９】
【０１０８】
は、（図５Ｂの時間Ｔ２、Ｔ６、およびＴ１０の始まりなどで）補正された状態
【０１０９】
【数３０】
【０１１０】
によって置換られてもよい。特定の実施形態では、予想される測定値は、制御アクションイベントが起こるときに更新されてもよいだけである。
特定の実施例では、時間ｔ＝Ｔｃにおける測定値は、以下のように予測されてもよい。式（１４）および（１５）は、サンプリング時間Ｔ１によって連続時間領域から離散時間領域へ変換される。時間ｔ＝Ｔ１における測定値は、
ｘ（ｔ）＝ａｄ１ｘ（ｔ−Ｔ１）＋ｂｄ１ｕ（ｔ−ｐＴｃ−Ｔｃ） （２６）
および
ｙ（ｔ）＝ｃｄ１ｘ（ｔ）＋ｄ（ｔ） （２７）
（式中、ｔ＝Ｔ１である）として予測されることができる。状態は、その後、式（２５）を使用して補正される。式（１４）および（１５）は、
ｘ（ｔ）＝ａｄ２ｘ（ｔ−Ｔ２）＋ｂｄ２ｕ（ｔ−ｐＴｃ−Ｔｃ） （２８）
（式中、ｔ＝Ｔ１＋Ｔ２である）のように、サンプリング時間Ｔ２によって連続時間領域から離散時間領域へ変換される。式（１４）および（１５）は、
ｘ（ｔ）＝ａｄ３ｘ（ｔ−Ｔ３）＋ｂｄ３ｕ（ｔ−ｐＴｃ−Ｔｃ） （２９）
および
ｙ（ｔ）＝ｃｄ３ｘ（ｔ）＋ｄ（ｔ） （３０）
（式中、ｔ＝Ｔｃである）のように、サンプリング時間Ｔ３によって連続時間領域から離散時間領域へ再び変換される。最後に、ｔ＝Ｔｃにおける予想される状態／測定値は、コントローラ２２に出力される。同様なプロセスを使用して、時間ｔ＝２Ｔｃ、３Ｔｃ、…における測定値を予測することができる。同様なプロセスは、また、複数の非同期センサを有する複数入力、複数出力システムにで使用されることができる。
【０１１１】
最後に、上記技法は、複数のセンサアレイを有する多次元システムで使用するために拡張されてもよい。たとえば、スカラー入力ｕおよびスカラー出力ｙは、それぞれ、ベクトル入力Ｕおよびベクトル出力Ｙに置換えられてもよい。時間ｔ＝Ｔｃにおいて測定値を正確に予測することは、以下のように起こる可能性がある。式（３）および（４）は、サンプリング時間Ｔ１によって連続時間領域から離散時間領域へ変換される。時間ｔ＝Ｔ１における測定値は、ｔ＝Ｔ１において
【０１１２】
【数３１】
【０１１３】
として予測されることができる。式中、
【０１１４】
【数３２】
【０１１５】
である。状態は、時間ｔ＝Ｔ１において補正され、更新されるため、
【０１１６】
【数３３】
【０１１７】
となる。式（３）は、ｔ＝Ｔ１＋Ｔ２において
【０１１８】
【数３４】
【０１１９】
のように、サンプリング時間Ｔ２によって連続時間領域から離散時間領域へ再び変換される。式中、
【０１２０】
【数３５】
【０１２１】
である。式（３）および（４）は、サンプリング時間Ｔｃによって連続時間領域から離散時間領域へさらに再び変換される。時間ｔ＝Ｔｃにおける測定値は、ｔ＝Ｔ１において
【０１２２】
【数３６】
【０１２３】
として予測されることができる。式中、
【０１２４】
【数３７】
【０１２５】
である。こうして、上述した技法は、そのうちの少なくとも１つが（コントローラ２０２の制御間隔と比較して）非同期である複数のセンサアレイを有するシステムにおいて使用されることができる。
【０１２６】
先の説明は、図１の抄紙機１０２で動作する図２の制御システム１０４内の測定値予測器２０６の１つの特定の実施態様を述べた。測定値予測器２０６および制御システム１０４の他の実施形態が、本開示の範囲から逸脱することなく、他のまたはさらなる方法で動作することができる。同様に、測定値予測器２０６は、抄紙機１０２の代わりに、または、抄紙機１０２に加えて他のデバイスを制御するように動作することができる。
【０１２７】
一部の実施形態では、上述した種々の機能は、コンピュータ読み取り可能プログラムコードから形成され、かつ、コンピュータ読み取り可能媒体において具現化されるコンピュータプログラムによって実施される、または、サポートされる。句「コンピュータ読み取り可能プログラムコード」は、ソースコード、オブジェクトコード、および実行可能コードを含む任意のタイプのコンピュータコードを含む。句「コンピュータ読み取り可能媒体」は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、または任意の他のタイプのメモリなどの、コンピュータによってアクセスされることが可能な任意のタイプの媒体を含む。
【０１２８】
本特許文書を通して使用されるいくつかの語および句の定義を述べることが有利である場合がある。用語「結合する」および派生語は、２つ以上の要素間の直接的なまたは間接的な任意のつながり（これらの要素が互いに物理的に接触してもしなくても）を指す。用語「含む」および「備える」ならびにその派生語は、制限の無い包含を意味する。用語「または」は、包含的であり、および／または、を意味する。句「関連する」および「それに関連する」ならびにその派生語は、含む、内部に含まれる、相互接続する、収容する、内部に収容される、に、または、と接続する、に、または、と結合する、つながることができる、協働する、インタリーブする、並置する、近接する、に、または、と接合する、有する、特性を有する、または、同様なものを意味してもよい。用語「コントローラ」は、少なくとも１つの動作を制御する任意のデバイス、システム、またはその一部を意味する。コントローラは、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、または、それらの少なくとも２つのある組合せで実施されてもよい。任意特定のコントローラに関連する機能は、ローカルであろうが遠隔であろうが、集中化されてもよく、または、分散されてもよい。
【０１２９】
本開示は、いくつかの実施形態および一般に関連する方法を述べたが、これらの実施形態および方法の修正および置換は、当業者に明らかであろう。それに応じて、例示的な実施形態の上記説明は、本開示を規定または制限しない。添付の特許請求の範囲によって規定される本開示の趣旨および範囲から逸脱することなく、他の変更、置換、および修正も可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１３０】
【図１】本開示の一実施形態による例示的な紙生産システムを示す図である。
【図２】本開示の一実施形態による紙生産システム内の例示的な制御システムを示す図である。
【図３】本開示の一実施形態による制御システム内の例示的な測定値予測器を示す図である。
【図４】本開示の一実施形態による非同期センサ情報に基づく測定値予測を使用して抄紙機または他の機械を制御する例示的な方法を示す図である。
【図５Ａ】本開示の一実施形態による測定値予測器の例示的な動作を示す図である。
【図５Ｂ】本開示の一実施形態による測定値予測器の例示的な動作を示す図である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセス（２０４）を制御するために、コントローラ（２０２）によって使用される測定値または状態を予測するステップと、前記予測される測定値または状態は、前記プロセス（２０４）のモデルを使用して生成され、
前記予測される測定値または状態を前記コントローラ（２０２）に提供するステップと、それにより、前記コントローラ（２０２）は、前記コントローラ（２０２）のサンプリングレートで前記予測される測定値または状態を使用し、
センサからのアイテムの特性に関連する測定値を使用して、前記予測される測定値または状態の少なくとも一部を更新するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記モデルは、離散時間モデル（３０４）を含み、
前記プロセス（２０４）の連続時間モデル（３０２）を使用して前記離散時間モデル（３０４）を生成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記測定値は、複数のセンサ（１２２、１２４）から受信され、前記センサ（１２２、１２４）のうち少なくとも２つは、測定値を生成するために異なるサンプリング時間を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記予測される測定値または状態を前記コントローラ（２０２）においてサンプリングするステップと、
前記サンプリングされた測定値または状態を使用して、前記プロセス（２０４）を制御するための制御信号を生成するステップとを含み、
前記測定値または状態を予測するステップは、前記モデルおよび制御信号の少なくとも一部を使用して、前記予測される測定値または状態の少なくとも一部を生成するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つのプロセッサ（２０８）は、前記モデルおよび前記制御信号の少なくとも一部を使用して、前記予測される測定値または状態の少なくとも一部を生成することによって、前記測定値または状態を予測するよう動作する、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記センサによって出力される測定値間の時間間隔は、前記コントローラ（２０２）の出力間の時間間隔の整数倍ではないこと、および、
前記プロセス（２０４）に関連する時間遅延が、前記コントローラ（２０２）の出力間の時間間隔の整数倍ではないこと
の少なくとも一方である、請求項７に記載の装置。
【請求項１０】
コンピュータ読み取り可能媒体上で具現化され、かつ、プロセッサによって実行されるよう動作するコンピュータプログラムであって、
プロセス（２０４）を制御するために、コントローラ（２０２）によって使用される測定値または状態を予測するステップと、前記予測される測定値または状態は、前記プロセス（２０４）のモデルを使用して生成され、
前記予測される測定値または状態を前記コントローラ（２０２）に提供するステップと、それにより、前記コントローラ（２０２）は、前記コントローラ（２０２）のサンプリングレートで前記予測される測定値または状態を使用し、
センサからのアイテムの特性に関連する測定値を使用して、前記予測される測定値または状態の少なくとも一部を更新するステップと、
をコンピュータ読み取り可能プログラムコードに含むコンピュータプログラム。
【請求項１】
プロセス（２０４）を制御するために、コントローラ（２０２）によって使用される測定値または状態を予測するステップと、前記予測される測定値または状態は、前記プロセス（２０４）のモデルを使用して生成され、
前記予測される測定値または状態を前記コントローラ（２０２）に提供するステップと、それにより、前記コントローラ（２０２）は、前記コントローラ（２０２）のサンプリングレートで前記予測される測定値または状態を使用し、
センサからのアイテムの特性に関連する測定値を使用して、前記予測される測定値または状態の少なくとも一部を更新するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記モデルは、離散時間モデル（３０４）を含み、
前記プロセス（２０４）の連続時間モデル（３０２）を使用して前記離散時間モデル（３０４）を生成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記測定値は、複数のセンサ（１２２、１２４）から受信され、前記センサ（１２２、１２４）のうち少なくとも２つは、測定値を生成するために異なるサンプリング時間を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記予測される測定値または状態を前記コントローラ（２０２）においてサンプリングするステップと、
前記サンプリングされた測定値または状態を使用して、前記プロセス（２０４）を制御するための制御信号を生成するステップとを含み、
前記測定値または状態を予測するステップは、前記モデルおよび制御信号の少なくとも一部を使用して、前記予測される測定値または状態の少なくとも一部を生成するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つのプロセッサ（２０８）は、前記モデルおよび前記制御信号の少なくとも一部を使用して、前記予測される測定値または状態の少なくとも一部を生成することによって、前記測定値または状態を予測するよう動作する、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記センサによって出力される測定値間の時間間隔は、前記コントローラ（２０２）の出力間の時間間隔の整数倍ではないこと、および、
前記プロセス（２０４）に関連する時間遅延が、前記コントローラ（２０２）の出力間の時間間隔の整数倍ではないこと
の少なくとも一方である、請求項７に記載の装置。
【請求項１０】
コンピュータ読み取り可能媒体上で具現化され、かつ、プロセッサによって実行されるよう動作するコンピュータプログラムであって、
プロセス（２０４）を制御するために、コントローラ（２０２）によって使用される測定値または状態を予測するステップと、前記予測される測定値または状態は、前記プロセス（２０４）のモデルを使用して生成され、
前記予測される測定値または状態を前記コントローラ（２０２）に提供するステップと、それにより、前記コントローラ（２０２）は、前記コントローラ（２０２）のサンプリングレートで前記予測される測定値または状態を使用し、
センサからのアイテムの特性に関連する測定値を使用して、前記予測される測定値または状態の少なくとも一部を更新するステップと、
をコンピュータ読み取り可能プログラムコードに含むコンピュータプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公表番号】特表２００９−５３５６８４（Ｐ２００９−５３５６８４Ａ）
【公表日】平成２１年１０月１日（２００９．１０．１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−５０７１９２（Ｐ２００９−５０７１９２）
【出願日】平成１９年４月２７日（２００７．４．２７）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００７／００１１６８
【国際公開番号】ＷＯ２００８／０４１０６７
【国際公開日】平成２０年４月１０日（２００８．４．１０）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．イーサネット
【出願人】（５０８３２２８３１）ハネウェル・アスカ・インコーポレーテッド (11)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２１年１０月１日（２００９．１０．１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年４月２７日（２００７．４．２７）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００７／００１１６８
【国際公開番号】ＷＯ２００８／０４１０６７
【国際公開日】平成２０年４月１０日（２００８．４．１０）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．イーサネット
【出願人】（５０８３２２８３１）ハネウェル・アスカ・インコーポレーテッド (11)
【Ｆターム（参考）】
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