本発明は、―送られてくる少なくとも一つのプロセス目標量から、少なくとも一つのプロセスアクチュエータの動作制御用の少なくとも一つのプロセス制御量を発生するように、前記少なくとも一つのプロセスアクチュエータの動作制御を行うための第１のプロセスモデルと、―前記少なくとも一つのプロセスアクチュエータの少なくとも一つのプロセス実制御量からプロセス実際量を発生する第２のプロセスモデルと、―比較用プロセス実際量を発生する更にもう一つのプロセス要素とを有しており、―前記第１プロセスモデルが、前記第２プロセスモデルの反転により写像可能であり、更にプロセス実際量と比較用プロセス実際量とから形成されるプロセス実際量の差が、コントロールユニットを中継して前記第１および第２プロセスモデルに送られるようになっている、少なくとも一つのプロセスアクチュエータの制御に用いられるプロセス制御システムに関する。本発明の課題は、そのようなシステムの精度を向上することにある。この課題は、前記プロセス要素がシミュレーション精度を向上した第３プロセスモデルとして構成されるとともに、少なくとも一つの非反転型プロセス構成部分を有することにより解決される。
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入力制御値において、系統的に最善の燃料効率を得るための組み合わせの発見により、蒸気ボイラー又はオイルヒータを最適化して、最高の燃料効率を得る方法に関する。複数の入力演算子のすべての組み合わせの設定でプロセスを操作して、各設定の最終的な出力値を記録して、固有の多次元ルックアップテーブルを創出する。その結果、機能しないプロセス又は許容できない出力値に帰する入力値の組み合わせは、削除される。前記プロセスが第１制御設定値と一致する場合には、最小の燃料流量となる組み合わせが、最適組み合わせとして選択される。理想的な設定値が、前記テーブルの離散化された入力値と正確に一致しない場合には、正確な入力設定が補間により推定される。閉ループ制御における駆動信号の出力から、バルブと通風調節弁とを動的制御して、前記プロセスの出力値と時間との関数により、前記駆動信号を再計算及び調整が可能となる。
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本発明は、たとえば内燃エンジンや自動車用サスペンションシステムなどのプラント制御用の制御システムに用いられる知識ベース（ＫＢ）を設計するためのソフト演算最適化装置に関する。ＳＣ最適化装置は、ファジーニューラルネットワーク（ＦＮＮ）に基づくファジー推論エンジンを含む。ＳＣ最適化装置はファジー推論システム（ＦＩＳ）構成を選択し、ＦＩＳ構成最適化方法を選択し、教示信号を選択・生成する。ユーザは入力及び／又は出力変数、ファジー推論モデルのタイプ（たとえばマムダニ、菅野、塚本など）、メンバーシップ関数の予備タイプのうち１又は２以上を含むファジーモデルを選択する。遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）は、言語変数パラメータと入出力学習信号を最適化するのに用いられる。ＧＡはまた、ファジーモデル、最適言語変数パラメータ、教示信号を用いてルールベースを最適化するのに用いられる。ＧＡは、ほぼ最適なＦＮＮを生成する。ほぼ最適なＦＮＮは、古典的関数ベースの最適化工程を用いて改良可能である。ＧＡによって見い出されたＦＩＳ構成は、制御プラントの実際のプラントモデルの応答に基づく適合関数により最適化される。ＳＣ最適化装置は、従来技術によって生成されたＫＢよりも概して小さく、ロバストなＫＢを生成する。 （もっと読む）

拡張カルマンフィルタ（３３０）を使用して初期回転子位置を予測し、その後回転子位置および／または速度を様々なタイプの負荷条件下で正確に予測する方法および装置が、電動機（１０６）のための状態オブザーバ制御システム（６００）を提供する。初期回転子位置の様々な設定から、推定回転子位置／速度を出力としてもたらすことができる、制御システムモデル（３００）が生成される。制御システムモデル（３００）は、ＥＫＦ（拡張カルマンフィルタ）推定器（３３０）と、速度コントローラ（３２２）と、電流コントローラ（３２４）と、可変負荷構成要素（３１０）とを含む。動作中、ＥＫＦ推定器（３３０）は、速度および電流コントローラ（３２２、３２４）とフレーム変換（３２６、３２８）からの入力によって生成された基準電圧（４０２、４０４）および基準電流（１３２５）に基づいて、回転子速度（３２７）および位置（３３３）を推定する。さらに、基準電圧および基準電流（４０２、４０４、１３２５）は、システム（６００）内のフィードバック信号（４１８、３４６）として、かつ電動機負荷（６０２）に印加する電力を制御するための駆動信号として使用されるように、フレーム変換される。
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