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Fターム[5H004GB05]の内容

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Fターム[5H004GB05]に分類される特許

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【課題】生産量の急変や製品種の変更に対して、その時点で精度の高い需要用役量予測を行い、その予測によって無駄なく必要な用役を供給し、省エネとCO2削減を行うことを目的とする。
【解決手段】生産設備に必要な用役を供給する用役設備を制御するための指令値を作成するプラント運転監視制御システムにおいて、生産設備で生産される被生産物に与えられるべき時間経過に対する物性値を定めた製造処方と、被生産物の生産開始時刻、生産終了時刻生産量および生産開始時刻から生産終了時刻の間に生産される被生産物の生産量を定めた生産計画に基づいて、時刻経過に対して被生産物を生産するにあたり必要十分な用役の需要量を示した用役需要量パターンを生成する。このように得られた用役需要量パターンを用いて、用役設備に対する指令値を算出し用役設備を制御することを特徴とする。 (もっと読む)


【課題】給湯待機時に給湯運転が可能な状態で待機する給湯器を2台以上にしても出湯が遅れない給湯システムを提供する。
【解決手段】並列に接続された複数の給湯器1の運転台数をシステムコントローラ2によって制御する給湯システムであって、各給湯器1が流量制御弁11と流量センサ12とを備え、給湯待機時に2台以上の給湯器1が通水可能状態で待機するものにおいて、通水可能とされた給湯器1のうち、少なくとも1台の給湯器の単位時間当たりの通水量が、給湯器の最低作動通水量未満の領域に設定された所定流量以上であり、かつ、その積算通水量Aが所定値X1になると、他の通水可能な給湯器1の通水量を減少させて一つの給湯器に通水を集中させ、当該給湯器が早期に給湯運転を開始するようにする。 (もっと読む)


制御装置は、ビルディングオートメーションシステムと情報を交換するように構成されている。制御装置は、実時間の動作効率を決定して、予測又は理論上の動作効率をシミュレートして、これらを比較して、次に、建物のHVACシステムによって利用されている機器に対する1つ以上の動作パラメータを調節するために、様々な実行可能命令を含んでいる。制御装置は、HVACシステムの動作効率を調節するように動作する。制御装置によって利用される調節モジュールは、様々なHVACの機器が、自然動作曲線近くで、オンラインで、並列に動作する可能性に基づいて、HVACの機器のパラメータを修正し得る。更に、調節モジュールは自己学習の態様を含み得る。自己学習の態様により、制御装置は、同様の将来の調節を必要に応じてより効率的に行うことができる。 (もっと読む)


【課題】停電中においても制御部の時計機能を長時間にわたって有効な状態に維持できるため停電からの復帰時にも停電前と略同様な運転制御を行え、しかも低コストに実施可能な電気機器、例えば貯湯式給湯機の運転制御装置を提供する。
【解決手段】交流電源1にスイッチング電源2を介して接続された制御部10を有する貯湯式給湯機の運転制御装置である。停電検出手段20を備え、また、制御部10とは並列にバックアップコンデンサ28を接続する。上記停電検出手段20は、停電時のスイッチング電源2のコンデンサの放電が終了する前の段階で停電検出信号を出力可能に構成する。そして、停電検出信号が出力されたときに制御部10がスタンバイモードへと移行する。スイッチング電源2のコンデンサ放電の後は上記バックアップコンデンサ28から制御部10へと給電を行う。 (もっと読む)


【課題】被冷却物の冷却特性に応じた温度制御系統の構築を図ることである。
【解決手段】蒸発器(14)で冷却された冷却油を工作機械の主軸(21)との間で循環させる冷却油回路(20)を備えている。冷却油の冷却温度の変動状態を示す複数の評価パラメータに対して重み付けを定める重み付け設定部(33)と、蒸発器(14)における冷却状態を調節するための複数の制御パラメータを重み付けに応じて各評価パラメータを評価しながら各制御パラメータの最適値を学習制御する学習制御部(34)とを備えている。 (もっと読む)


【課題】実際の需要に合わせてシステムを構成する機器を制御し,エネルギー効率の向上が図られたコジェネレーションシステムおよびその制御方法を提供すること。
【解決手段】コジェネレーションシステム100は,2台のコジェネレーションユニットC1,C2と,4戸の住宅H1,H2,H3,H4と,コントローラ30と,最適化サーバ40とを備えている。コントローラ30は,各住宅のエネルギー需要を取得し,そのエネルギー需要に応じて各コジェネレーションユニットの出力を制御する。エネルギー需要は,例えば1分間隔で入力され,その都度各コジェネレーションユニットの出力が制御される。最適化サーバ40は,エネルギー需要の履歴データを取得し,その履歴データを基に遺伝的アルゴリズムを適用して最適な制御マップを作成する。履歴データは,例えば24時間間隔で入力され,その都度制御マップが更新される。 (もっと読む)


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