【課題】 入力と出力の間に無駄時間を含む制御対象を制御するモデルベース制御装置に関し、上記の制御対象を２自由度系制御により精度良く制御することを目的とする。
【解決手段】 無駄時間が存在しない場合に制御対象１２の出力Yと入力Xの間に成立する関係を模擬した無駄時間無し逆モデルP'^-1によりFFコントローラ２０を構成する。上記入力Xと出力Yの間に現実に成立する伝達関数を模擬した無駄時間有り順モデルP'e^-sTにより時間コントローラ２４を構成する。制御対象１２の出力目標値Y_Tを無駄時間無し逆モデルP'^-1に供給して、入力基本値X_Bを算出する。入力基本値X_Bを無駄時間有り順モデルP'e^-sTに供給して出力予測値Y'を算出する。出力予測値Y'と実出力Yとの差ΔYが消滅するようにFB補正量ΔXを算出し、その値により入力Xを補正する。 （もっと読む）

【課題】
プラント運用費用最小化、ガス排出量最小化、およびメンテナンス費用最小化を総合的に考慮した運用計画を効率的に作成するようなプラント最適運用計画装置を提供する。
【解決手段】
負荷予測手段１０、最適化手段２０、定常プラントシミュレータ手段３０を備え、最適化手段２０によりプラント運用費用最小化、ガス排出量最小化、および、メンテナンス費用最小化を考慮して各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を計画し、定常プラントシミュレータ手段３０で各プラント構成機器の入出力をシミュレーションにより検証し、これら計画と検証とを交互に繰り返して最終的に最適なプラント運用計画を策定するプラント最適運用計画装置とした。 （もっと読む）

高圧ポンプのためのフィードバック制御ループが、溶剤移送中のアキュムレータ速度および圧力を修正する。アキュムレータ速度は、予想される圧力に等しいシステム圧力を維持するように調節され、それによって、熱効果によって生じる流れの不足の効果が除去される。
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【課題】 機台振動を有する制御対象に対する位置指令と補償器のチューニング作業の時間を短縮する。
【解決手段】 電動機で駆動される装置を搭載した機台の振動を有する制御対象に対し、前記電動機の回転位置又は前記装置の可動部の位置に関する位置情報を用いて位置決め制御系を構成した電動機制御システムの自律設計方法において、前記可動部の特定の移動距離もしくは複数の移動距離に対して、（１）位置決め仕様を満足し、（２）機台振動抑制に関する制御目標を考慮し、（３）動作上の安全性を考慮し、（４）フィードバック補償器の安定性を確保したフィードフォワード補償器とフィードバック補償器と位置指令パラメータを最適化手法を用いて自律設計する。最適化手法として遺伝アルゴリズムを用いる。フイードバック補償器パラメータの探索範囲には、初期設定された又は出荷後に設定された安定化補償器パラメータが含まれるように設定する。
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プロセス制御方法につき開示し、この方法は（ａ）第１プロセスの計算流体力学モデルを供給し、（ｂ）この計算流体力学モデルに前記第１プロセスにへの供給物に関するデータを入力し、前記データはモデルが未来時間ｔ^１における前記第１プロセスの１つもしくはそれ以上の性質の実時間シミュレーションを発生するよう初期時間ｔ^０における状況を示し、更に（ｃ）このシミュレーションを使用して前記第１プロセスを制御し、または第１プロセスが連結される第２プロセスを制御することからなっている。 （もっと読む）

【課題】 線形計画法における目的関数の最適値を与える装置の運転条件を、高速に、安定して、かつ簡単に推定する石油コンビナートの運転条件の推定方法の提供。
【解決手段】石油コンビナートの運転条件の推定方法は、装置の異なる運転条件に応じた製品の収率を計算することにより、学習データを取得して、ニューラルネットワークモデルを生成する手順Ｓ２と、所定の目的関数が設定された線形計画モデルから入力される条件に基づいて、ニューラルネットワークモデルを用いて、該条件に応じた運転条件を探索して取得する手順Ｓ７と、得られた運転条件に基づいて、線形計画モデルに設定された目的関数の値を演算する手順Ｓ８と、得られた目的関数の値から、最適な運転条件であるか否かを判定する手順Ｓ９と、最適な運転条件でない場合、新たに変更された条件をニューラルネットワークモデルに入力する手順Ｓ１１とを備えている。 （もっと読む）