【課題】鋳造速度加速時に発生するバルジング性湯面変動を設備投資費用を上げることなくより早い段階で抑制する。
【解決手段】連続鋳造機のモールド内の湯面レベル計と、湯面レベル信号に基づいてタンディッシュに設けられたスライディングノズルの開度指令を出力するＰＩ制御器と、開度指令を入力しスライディングノズルの開度を調整してタンディッシュからの溶融金属流入量を調整するスライディングノズル制御器と、湯面レベルと設定湯面レベルとの偏差信号から特定周期のバルジング性湯面変動を抽出し、その位相特性を９０度進ませて出力する特性を有した外乱補償器とを備えた連続鋳造機モールド内湯面レベル制御装置を用いて湯面レベルを制御する際に、湯面レベル信号及び鋳造速度を一定時間記録し、連続鋳造機の２次冷却帯ロールピッチと鋳造速度により導かれる非定常バルジング変動の予想波形と実際の湯面変動波形を比較することで非定常バルジングの発生を判定し外乱補償器を起動させる。 （もっと読む）

【課題】リアルタイムに最適な制御ゲインを同定し、操業中に最適なゲインを適用することが可能な制振制御装置を提供する。
【解決手段】連続的に搬送される帯状の金属板の、搬送方向に直交し、かつ板面に略垂直な方向の振動を抑制する制振装置を制御する制御器を有する本発明の制振制御装置は、制御器の制御ゲインを同定して変更する情報処理装置を備える。情報処理装置は、金属板の搬送方向と直交する方向の変位を検出する検出装置により検出された金属板の変位実績値と、制振装置の操作実績値とを取得するデータ取得部と、変位実績値および操作実績値に基づいて、制振装置の制御モデルを用いて制御器の制御ゲインを同定する制御ゲイン同定部と、同定された制御ゲインに基づいて、所定のタイミングで制御器の制御ゲインを変更する制御ゲイン変更部と、を備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】数式モデルによる予測と過去データとの類似性に応じた予測を切替えて使用する場合であっても、制御応答に急激な変化のない、安定した操作量設定を行うことができるプロセス制御の操作量プリセット方法を提供することを課題とする。
【解決手段】対象プロセスを表す数式モデルの入・出力値、および出力値と対象プロセスの実績値との誤差を収集するデータ収集ステップと、複数のデータを逐次蓄積するデータ蓄積ステップと、制御しようとする操業条件に対応した入力値と類似した入力値を有するデータを蓄積したデータ群から抽出したデータを用いて、前記数式モデルの出力誤差を予測する数式モデル誤差予測ステップと、前記数式モデルの出力誤差を加算あるいは乗算して、制御量の予測値とする制御量予測ステップと、前記制御量の予測値が所望の制御量と一致するように操作量を決定する操作量決定ステップとを有する。 （もっと読む）

【課題】学習係数が制限値を超えても制限値内で学習係数を制御してモデル誤差を修正する学習係数制御装置。
【解決手段】２個以上のモデルに基づき１つの物理量を予測するプロセスモデルについて物理量の予測値と実績値との差に基づき学習演算部１０で各々のモデルの学習係数を算出し、一方のモデルの予測値を変更したときに最終的に求められる物理量の予測値が変わらないように他方のモデルの予測値を変更する補正値を得るために必要な変換係数を変換係数演算部１４で演算し、一方のモデルの学習係数が第１制限値を超えた場合に学習係数修正値演算部１７からのモデルの学習係数の修正値と変換係数平均値演算部１９からの変換係数の平均値とに基づき一方のモデルの学習係数を修正したことで発生する予測値の変化量を他方のモデルで補償するモデルの補正値をモデル補正値演算部２０で演算する。 （もっと読む）

【課題】対象プラントの生産性を低下させることなく、モータの過熱保護による操業停止を確実に防止できるプラント制御装置を提供する。
【解決手段】モータ２を駆動するドライブ装置３と、モータ２の速度基準を生成し、その生成した速度基準をドライブ装置３に送信するコントローラ４とを有するプラント制御装置１において、ＲＭＳ値計算手段６及び加減速レート調整手段９を備える。ＲＭＳ値計算手段６は、モータ２のトルク電流の実効値を計算する。加減速レート調整手段９は、ＲＭＳ値計算手段６によって計算された実効値が所定の規定値を超えている場合に、上記速度基準の加減速レートを調整し、モータ２の過熱保護による操業停止を防止する。 （もっと読む）

【課題】循環水設備を利用してスラブに使用した水をタンクに貯蔵する場合に、実際の実績値と投入するスラブの諸元と投入時間間隔とに基づいて、タンクの水位変動を予測しつつ、排水ポンプの回転数と稼動時間を制御することにより消費電力を低減することができるポンプ制御システムを提供する。
【解決手段】スラブに使用する水を循環制御するポンプ制御システムであって、投入されるスラブの特徴に関するスラブ情報を収集する上位計算機１と、スラブに使用した水を貯めるための上位タンク５と、循環路上に設けられ、上位タンク５に貯められた水を循環させるためのポンプ６と、上位計算機１により収集されたスラブ情報に基づいて、上位タンク５の水位を所定範囲内に保つようにポンプ６のモータ回転数と稼働時間とを算出する制御装置２と、制御装置２により算出されたモータ回転数と稼働時間とに基づいて、ポンプ６のモータ回転数を制御するインバータ３とを備える。 （もっと読む）

【課題】複数種類の原料を配合する原料配合プロセスにおいて、容器や袋等に梱包された質量に対応する離散的な数値と、この離散的な数値に満たない端数とによって配合すべき原料の質量を扱うことができる原料配合方法を提供する。
【解決手段】原料配合方法は、配合後の原料に要求される要求質量及び成分比の要求範囲と、複数種類の原料の在庫質量及び成分比とに基づいてパラメータを設定するパラメータ設定ステップＳ２及びＳ３と、設定されたパラメータを用いて、一次式で表された複数の制約式を満足する少なくとも１つの解を求める演算ステップＳ４とを含み、上記複数の制約式は、要求質量を満足する複数種類の原料の質量を、原料が梱包された単位質量と該単位質量に満たない端数質量との内の少なくとも一方を用いて直接又は間接的に表す制約式と、成分比の要求範囲を満足する複数種類の原料の質量を、上記単位質量と端数質量との内の少なくとも一方を用いて表す制約式とを含む。 （もっと読む）

【課題】制御対象の入出力関係を模擬した制御モデルを用いて制御を行う際に、制御モデルと制御対象の特性の乖離により制御精度が低下しないようにする。
【解決手段】安定した実績制御量が測定されたタイミングで制御対象から実績データを取り込み、モデル調整の実行許可タイミングを生成するモデル調整起動手段を備える。そして、モデル調整起動手段に起動されたタイミングで現状の制御モデルを用いて予測制御量を算出する第１の制御量算出手段と、モデル調整起動手段に起動されたタイミングで制御モデルの調整対象のパラメータをあらかじめ定められた値だけ変化させ、同様の演算で予測制御量を算出する第２の制御量算出手段を備える。更に、第１の制御量算出手段が推定した予測制御量、及び第２の制御量算出手段が推定した予測制御量、実績制御量等を取り込み、制御モデルの調整対象パラメータの修正量を算出する制御モデル修正量算出手段を備える。 （もっと読む）

【課題】試行回数（学習時間）を減少させて、実タスクへ適用可能な方策勾配法のアルゴリズムを利用した制御器を提供する。
【解決手段】制御信号を制御対象に与える処理を行って、制御対象の状態量を観測器（たとえば、位置センサ、角度センサ、加速度センサ、角加速度センサなど）で観測し、この観測結果により定常分布の対数の偏微分を推定し、これを用いて、新しい自然方策勾配である「自然定常方策勾配」を推定して、方策パラメータを更新し、これにより方策を更新する。そして、更新された方策により、さらに、制御対象が制御される。 （もっと読む）

【課題】１つの湯面レベルセンサーから得られる湯面変動から高精度に定在波変動分と体積変動分とを分離し、湯面定在波・湯面レベルを制御する、鋳型内の湯面定在波変動検出方法、湯面定在波制御方法、湯面レベル制御方法および連続鋳造方法を提供することを目的とする。
【解決手段】連続鋳造機の鋳型内の所定位置における湯面レベル変動の定在波変動分の定在波周波数を、鋳型幅から算出し、その周波数で定在波をｓｉｎ関数とｃｏｓ関数で記述して、その記述された定在波の係数を測定した湯面レベル変動からオンライン推定することにより、定在波変動分を求める。 （もっと読む）

【課題】非反証制御の考え方をオフラインでの制御系設計に適用し、制御ゲインの最適値を計算によって求め得るようにして、設定の容易化を図るとともに、多入力多出力系にも適用可能な画期的な方法を提供する。
【解決手段】制御対象（プラント）Ｐにステップ入力等を加えたときの入出力応答データを少なくとも１つ採取する（ステップＳ１）。このデータに基づいて所定数以上の仮想の入出力応答データを生成し（Ｓ２，Ｓ３）、これらをそれぞれ反証演算式に代入してパラメータ空間に所定数以上の非反証領域を規定する（Ｓ４）。反証演算式を線形制約式とすることで、所定数以上の非反証領域の積集合の領域において制御ゲインの最適値を計算により求めることができ（Ｓ５）、多入力多出力系にも適用可能になる。 （もっと読む）

【課題】追従性の高い学習方式と耐ノイズ性の高い学習方式を併用することにより課題を解決する、プロセスラインにおける制御モデル学習方法および装置、ならびに鋼板の製造方法を提供することを目的とする。
【解決手段】プロセスラインでの実績値に基づいて制御モデルを修正して制御を行う学習制御方法において制御モデルの学習を行う、プロセスラインにおける制御モデル学習方法であって、実績値と制御モデル出力値との誤差に基づいて、追従性の高い学習方式と耐ノイズ性の高い学習方式とのそれぞれの出力に重みを付けて合成し、制御モデルに対する新たな学習値を算出する。 （もっと読む）

【課題】調整または試験段階における労力と時間を軽減しつつ、入出力にむだ時間を含むプロセスにおけるＰＩ調節器およびＰＩＤ調節器のパラメータを簡易な計算で決定するとともに、様々のプロセスに広く適用できるようにする。
【解決手段】最適調整手段１３には、プロセス制御装置１１として用いられるＰＩ調節器またはＰＩＤ調節器の時定数およびゲインをそれぞれ決定するゲイン決定手段１３ａおよび時定数決定手段１３ｂが設けられ、ゲイン決定手段１３ａおよび時定数決定手段１３ｂは、制御対象１２のプロセスの目標値ＳＶから制御量ＰＶまでの閉ループ伝達関数Ｇｃの絶対値が低周波帯域において１になるように、ＰＩ調節器またはＰＩＤ調節器の時定数およびゲインをプロセスの係数から決定する。 （もっと読む）

【課題】圧延設備における板厚制御のような特性を有するプロセスの制御について、より安定的な制御を行えるようにする。
【解決手段】入力量Ａと入力量Ｂがあり、影響係数が入力量Ａに相関しているプロセス３１を制御対象とし、当該制御対象プロセスの状態量３３からの制御量３８による積分制御を含むフィードバック制御を入力量Ｂに対して行うようにされているプロセス制御方法について、第１の積分器５５と第２の積分器５６を第１の入力量の状態に応じて使分けることで得られる第１の積分器からの第１の積分出力５８と第２の積分器からの第２の積分出力５９によりフィードバック制御の制御出力６０を得ることにより、第１の入力量が一定に保たれる定常領域について、先行の定常領域での制御出力が後続の定常領域に影響するのを抑制することで、より安定的な制御を行えるようにしている。 （もっと読む）

【課題】実績データが存在しない外挿域の予測精度を向上する、予測式作成装置、結果予測装置、品質設計装置、予測式作成方法及び製品の製造方法を提供することを目的とする。
【解決手段】製造条件とその結果を格納した実績データベース１０の各サンプルと要求点との類似度を計算する類似度計算手段１２１と、該類似度を重みとした重み付き回帰により要求点近傍の予測式を作成する予測式作成手段１２２とを備える予測式作成装置１２により、前記課題を解決でき、さらに、この予測式作成装置１２により得られた予測式を用いて、特定した製造条件に基く結果予測、製造条件の制御、製品の品質設計を行うことができる。 （もっと読む）

【課題】ガスの供給量及びガスを含む複数種類のエネルギの需要量に変動がある場合でも、ガスホルダの圧力を安定化し、且つ、システム全体のコストが最小となる、現在から将来に渡るエネルギ変換設備の稼動計画をリアルタイムに最適化する。
【解決手段】ガスを含む複数種類のエネルギの配分を最適化するためのエネルギバランスの最適化方法であって、現時点以降、将来に渡る各時刻の各エネルギの需要量を、需要側の消費計画に基いて求め、次いで、全エネルギの統一化されたコストモデルを用いて、現時点以降、将来に渡るガスホルダの圧力を安定化し、且つ、エネルギコストを最小化する各エネルギ変換設備の稼動計画を求める。 （もっと読む）

【課題】むだ時間を含む制御対象のゲイン変化に対する制御応答の変化を抑制する。
【解決手段】フィードバック制御器（伝達関数Ｇ_C(s)）と、フィードバック制御器の出力に基づいて制御される、むだ時間Ｌを含む制御対象（伝達関数Ｇ_P(s)ｅ^-Ls）と、むだ時間L_Mを含むオブザーバモデル


およびオブザーバ制御器（伝達関数Ｇ_O(s)）を有する外乱オブザーバと、を備え、オブザーバモデルおよびオブザーバ制御器がそれぞれ以下の条件を満たすように構成されている。−オブザーバモデルの条件− 必要とする制御帯域ω_C（≪１／Ｌ）より高周波域で、 |Ｇ_M(s)|＜Ｋ_M ここで、Ｌ：前記制御対象のむだ時間、Ｋ_M：Ｇ_M(s)のゲイン定数−オブザーバ制御器の条件−
（もっと読む）

方法は、モデルと関連した信号および外乱を特定することを含む。信号および外乱は、１または複数のプロセス変量と関連した履歴データを用いて特定される。この方法はまた、複数の分解能レベルで、信号および外乱を分解することも含む。この方法は更に、分解した信号および分解した外乱を用いて、信号（５０２、５０４、５０６）から複数のデータ・セグメントを抽出することも含む。加えて、この方法は、抽出したデータ・セグメントおよび履歴データの少なくとも一部分を用いてモデル（１２０）の特性を決定することを含む。
（もっと読む）

予測制御のモデルを検証する方法は、１または複数のプロセス変量と関連した履歴データ（１２２）を用いて信号（８０２）および外乱（８０４）を特定することを含む。この方法はまた、信号（８０２）および外乱（８０４）のウェーブレット分解（７０４）も含む。この方法は更に、分解した信号（８０２）および分解した外乱（８０４）を用いて、分解した信号（８０２）と関連した過渡や特異点（７０６）、（１００２ａ〜１００２ｂ）などのような複数の点を特定することも含む。加えて、この方法は、点（１００２ａ〜１００２ｂ）のうちの少なくとも幾つかを選択すること、および信号（８０２）から複数のデータ・セグメントを抽出することも含み、このデータ・セグメントは、選択された点（１００２ａ〜１００２ｂ）と関連する。
（もっと読む）

【課題】 高炉を用いた銑鉄の生産等の断続的に原料を投入して生産物を取り出す生産プロセスについて、生産プロセスの状態を予測するためのモデル式を簡便に生成することができるモデル生成方法、状態予測方法、状態調整方法、モデル生成装置、状態予測装置、及び状態調整システムを提供する。
【解決手段】 状態予測装置１は、生産プロセスでの各種の生産条件を示す条件データ及び生産プロセスの状態を示す状態データを蓄積しておき、ある時点で得られた状態データとその時点以前の所定期間内で得られた複数種類の条件データとの対応関係を解析して、条件データから状態データを予測するモデル式を生成する。状態予測装置１は、生成したモデル式を用いて未来の状態データを予測できる。生産条件が変動した場合でも、モデル式に基づいて他の生産条件を適宜制御することにより、生産プロセスの状態を良好に調整することができる。 （もっと読む）