特許 6870330 データ処理装置及びデータ処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6870330

(24)【登録日】2021年4月19日

(45)【発行日】2021年5月12日

(54)【発明の名称】データ処理装置及びデータ処理方法

(51)【国際特許分類】

   G05B 13/02 20060101AFI20210426BHJP

【ＦＩ】

   G05B13/02 A

【請求項の数】7

【全頁数】22

(21)【出願番号】特願2017-2451(P2017-2451)

(22)【出願日】2017年1月11日

(65)【公開番号】特開2018-112857(P2018-112857A)

(43)【公開日】2018年7月19日

【審査請求日】2019年3月27日

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構 戦略的省エネルギー技術革新プログラム／省エネルギー技術開発事業の重要技術に係る周辺技術・関連技術の検討（平成２８年度）／高度ＥＭＳによる生産最適化技術の開発に関する調査検討、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願

(73)【特許権者】

【識別番号】000006507

【氏名又は名称】横河電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100106909

【弁理士】

【氏名又は名称】棚井 澄雄

(74)【代理人】

【識別番号】100146835

【弁理士】

【氏名又は名称】佐伯 義文

(74)【代理人】

【識別番号】100167553

【弁理士】

【氏名又は名称】高橋 久典

(74)【代理人】

【識別番号】100181124

【弁理士】

【氏名又は名称】沖田 壮男

(72)【発明者】

【氏名】佐々木 尚史

(72)【発明者】

【氏名】宮本 浩幸

(72)【発明者】

【氏名】豊田 敦

【審査官】 山村 秀政

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００６−２２７７９３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００４−０１２２８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−２３４５９１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０５Ｂ １３／０２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

制御対象であるプロセスからの出力量と制御器から前記プロセスへ入力される操作量に基づいて前記プロセスの伝達関数を計算するプロセス同定部と、
前記出力量の周波数特性、または前記プロセスの伝達関数と前記制御器の制御パラメータに応じた伝達関数とに基づく閉ループ系の感度関数の周波数特性を解析する周波数解析部と、
前記感度関数と、前記周波数特性の主成分となる周波数帯域と所定の減衰率に基づいて目標とする目標感度関数を定める目標感度関数計算部と、
前記感度関数と前記目標感度関数の差が減少するように前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整部と、を備える
データ処理装置。

【請求項2】

前記目標感度関数計算部は、
前記主成分としてゲインが他の周波数帯域よりも大きい周波数帯域を特定し、
特定した周波数帯域における目標感度関数のゲインが前記感度関数のゲインよりも小さくなるように、前記目標感度関数を定める
請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項3】

前記目標感度関数計算部は、
ゲインを減衰させる周波数帯域の中心周波数と、前記中心周波数におけるゲインの減衰率と、前記周波数帯域の帯域幅に基づいて周波数毎のゲインの減衰率を示す減衰率関数を定め、
前記減衰率関数を前記感度関数に乗じて前記目標感度関数を定める
請求項２に記載のデータ処理装置。

【請求項4】

前記目標感度関数計算部は、
前記主成分の中心周波数が所定の周波数よりも高いと判定するとき、
特定した周波数帯域における目標感度関数のゲインが前記感度関数のゲインよりも小さくなるように、前記目標感度関数を定める
請求項２または請求項３に記載のデータ処理装置。

【請求項5】

前記目標感度関数計算部は、
所定の周波数よりも周波数が低い低周波数領域におけるゲインが所定のゲインよりも大きいとき、
前記低周波数領域における目標感度関数のゲインが前記感度関数のゲインよりも小さくなるように、前記目標感度関数を定める
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のデータ処理装置。

【請求項6】

前記目標感度関数計算部は、
０［ｒａｄ／ｓ］におけるゲインと、前記所定の周波数である開始周波数とに基づいて周波数毎のゲインの減衰率を示す減衰率関数を定め、
前記減衰率関数を前記感度関数に乗じて前記目標感度関数を定める
請求項５に記載のデータ処理装置。

【請求項7】

データ処理装置におけるデータ処理方法であって、
制御対象であるプロセスからの出力量と制御器から前記プロセスへ入力される操作量に基づいて前記プロセスの伝達関数を計算するプロセス同定過程と、
前記出力量の周波数特性、または前記プロセスの伝達関数と前記制御器の制御パラメータに応じた伝達関数とに基づく閉ループ系の感度関数の周波数特性を解析する周波数解析過程と、
前記感度関数と、前記周波数特性の主成分となる周波数帯域と所定の減衰率に基づいて目標とする目標感度関数を定める目標感度関数計算過程と、
前記感度関数と前記目標感度関数の差が減少するように前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整過程と、を有する
データ処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、データ処理装置及びデータ処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来から、製造プロセスを連続的に制御する分散制御システム（ＤＣＳ：Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ）が提案されている。ＤＣＳには、製造プロセスの状態を示す測定値がセンサから変換器を介して入力され、操業上望ましい状態である設定値と測定値との偏差に対してフィードバック制御演算を所定のサンプリング周期（通常、１秒）毎に行う。そして、ＤＣＳは、得られた操作量を変換器を介してアクチュエータに出力する。状態量には、例えば、流量、圧力、濃度等がある。アクチュエータは、例えば、バルブ、ポンプ、モータ等の入力されたエネルギーを物理的運動に変換する機械要素である。アクチュエータは、入力された操作量に応じて動作する。これにより、センサとアクチュエータを介して制御ループが形成される。ＤＣＳは、一般に複数の制御ループを有する。一つの製造プラントにおける制御ループの数は、数千個以上になることもある。

【0003】

ＤＣＳのこれら制御ループにおけるサンプリング周期（通常１秒）毎の各信号（測定値、設定値、操作量）をリアルタイムデータと呼ぶ。これらのリアルタイムデータは、主に操業監視に関する以下の用途に用いられている。
・ＰＩＤ制御等のプラントの連続制御
・トレンド画面における操業監視とそれに基づく設備の手動調整
・異常時（例えば、上下限リミット異常）のアラーム発報

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0004】

【非特許文献1】Fumiaki Uozumi, Osamu Kaneko and Shigeru Yamamoto, “Fictitious Reference Iterative Tuning of Disturbance Observers for Attenuation of the Effect of Periodic Unknown Exogenous Signals”, 11th IFAC (International Federation of Automatic Control) International Workshop on Adaptation and Learning in Control and Signal Processing, July 3-5, 2013

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、これらリアルタイムデータを長期間集積し、制御性の解析や制御パラメータの改善による品質や生産効率の向上などの目的に活用することはほとんどなかった。例えば、生産計画や設備の変化に応じて制御パラメータをより適した値に再調整することが行われず、システム設置当初に設定された初期値の制御パラメータがそのまま用いられることがあった。そのため、生産物の品質や生産効率が低下し、その状態が放置されることがあった。

【0006】

その主な理由は、例えば、次の点である。
・ＤＣＳにおける制御ループの個数は、一般に１つのプロセスについて複数個であり、多い場合には数千個になる。それらの制御ループを最適な値に調整するための時間がオペレータや保守員に十分に与えられていないことがある。
・複数の連続プロセスは、一般に相互に干渉している。そのため、プロセスの変動がトレンド画面に表示されても、画面を視認するオペレータは、どの制御ループが変動の主要因であるかを特定することが困難なことがある。
・仮に主要因となる制御ループが特定されたとしても、制御パラメータを最適化するためには、制御を一時的に中断してプロセス同定を行うことが一般的である。プロセス同定においては、制御パラメータを導出するためのプロセスモデルを得るために通常、ステップ応答テストが実施される。この方法では、生産上の損失を与えることになるため、多くの制御ループに対して頻繁に実施することは現実的ではない。
・多くの制御ループが相互に干渉するプロセスでは、外乱により出力値の周期変動が発生し、発生した周期変動が隣接する制御ループに伝播することがある。設定値の変更がこれら外乱の要因になりうる。このような周期変動が発生している制御系において、制御パラメータを最適化するための実用的な手法が提案されていなかった。

【0007】

本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、プロセスへの負荷を与えずに、運転中に得られるリアルタイムデータを用いて制御パラメータを最適値に調整する制御装置及び制御方法を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0008】

（１）本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、制御対象であるプロセスからの出力量と前記プロセスに対する操作量に基づいて前記プロセスの伝達関数を計算するプロセス同定部と、前記出力量の周波数特性または前記プロセスの伝達関数と制御器の制御パラメータに基づく感度関数の周波数特性を解析する周波数解析部と、前記感度関数と、前記周波数特性の主成分となる周波数帯域と所定の減衰率に基づいて目標とする目標感度関数を定める目標感度関数計算部と、前記感度関数と前記目標感度関数の差が減少するように前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整部と、を備えるデータ処理装置である。

【0009】

（２）本発明の他の態様は、上述したデータ処理装置であって、前記目標感度関数計算部は、前記主成分としてゲインが他の周波数帯域よりも大きい周波数帯域を特定し、特定した周波数帯域における目標感度関数のゲインが前記感度関数のゲインよりも小さくなるように、前記目標感度関数を定める。

【0010】

（３）本発明の他の態様は、上述したデータ処理装置であって、前記目標感度関数計算部は、ゲインを減衰させる周波数帯域の中心周波数と、前記中心周波数におけるゲインの減衰率と、前記周波数帯域の帯域幅に基づいて周波数毎のゲインの減衰率を示す減衰率関数を定め、前記減衰率関数を前記感度関数に乗じて前記目標感度関数を定める。

【0011】

（４）本発明の他の態様は、上述したデータ処理装置であって、前記目標感度関数計算部は、前記主成分の中心周波数が所定の周波数よりも高いと判定するとき、特定した周波数帯域における目標感度関数のゲインが前記感度関数のゲインよりも小さくなるように、前記目標感度関数を定める。

【0012】

（５）本発明の他の態様は、上述したデータ処理装置であって、前記目標感度関数計算部は、所定の周波数よりも周波数が低い低周波数領域におけるゲインが所定のゲインよりも大きいとき、前記低周波数領域における目標感度関数のゲインが前記感度関数のゲインよりも小さくなるように、前記目標感度関数を定める。

【0013】

（６）本発明の他の態様は、上述したデータ処理装置であって、前記目標感度関数計算部は、０[ｒａｄ／ｓ]におけるゲインと、前記所定の周波数である開始周波数とに基づいて周波数毎のゲインの減衰率を示す減衰率関数を定め、前記減衰率関数を前記感度関数に乗じて前記目標感度関数を定める。

【0014】

（７）本発明の他の態様は、データ処理装置におけるデータ処理方法であって、制御対象であるプロセスからの出力量と前記プロセスに対する操作量に基づいて前記プロセスの伝達関数を計算するプロセス同定過程と、前記出力量の周波数特性または前記プロセスの伝達関数と制御器の制御パラメータに基づく感度関数の周波数特性を解析する周波数解析過程と、前記感度関数と、前記周波数特性の主成分となる周波数帯域と所定の減衰率に基づいて目標とする目標感度関数を定める目標感度関数計算過程と、前記感度関数と前記目標感度関数の差が減少するように前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整過程と、を有するデータ処理方法である。

【発明の効果】

【0015】

本発明によれば、プロセスに負荷を与えずに、稼働中に得られるリアルタイムデータを用いて制御パラメータを最適値に調整することができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】本実施形態に係るデータ処理システムの一構成例を示すブロック図である。

【図2】本実施形態に係るデータ処理装置の一構成例を示すブロック図である。

【図3】本実施形態に係る制御ループの一例を示すブロック図である。

【図4】本実施形態に係る制御ループの他の例を示すブロック図である。

【図5】本実施形態に係る制御ループのさらに他の例を示すブロック図である。

【図6】本実施形態に係る減衰率関数とその要素関数の例を示す概念図である。

【図7】本実施形態に係る減衰率関数の一例を示す図である。

【図8】本実施形態に係る減衰率関数の他の例を示す図である。

【図9】本実施形態に係る制御パラメータの計算方法の一例を示すフローチャートである。

【図10】本実施形態に係る感度関数の例を示す図である。

【図11】本実施形態に係る感度関数の他の例を示す図である。

【図12】本実施形態の変形例に係るデータ処理装置の一構成例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、図面を参照し、本発明のデータ処理装置、データ処理方法の実施形態について説明する。

【0018】

（データ処理システム）
まず、本実施形態に係るデータ処理システムの一構成例について説明する。
図１は、本実施形態に係るデータ処理システムの一構成例を示すブロック図である。
データ処理システム１は、データ処理装置１０と、制御システム２０と、を含んで構成される。

【0019】

データ処理装置１０は、制御装置２４から所定時間（例えば、１秒）毎にネットワークＮＷ２、監視装置２２及びネットワークＮＷ１を介してプロセスデータを受信する。プロセスデータは、プラント設備３０におけるプロセスの運転状態の測定値を示す出力情報が含まれるリアルタイムデータである。プロセスデータには、プロセスの制御目標とする設定値を示す設定情報、プロセスへの操作量を示す入力情報が含まれてもよい。データ処理装置１０は、受信したプロセスデータを集積する。データ処理装置１０は、集積したプロセスデータを解析し、プロセスの主な変動成分を特定する。データ処理装置１０は、特定した変動成分を有する制御ループに対して制御パラメータを最適化する。ここで、データ処理装置１０は、測定値と操作量に基づいて伝達関数を計算し、さらにプロセスにおける測定値の周波数特性を解析する。データ処理装置１０は、伝達関数と周波数特性とに基づいて目標とする目標感度関数を定め、調整前の制御パラメータに基づく現状の感度関数と、目標感度関数との差が減少するように制御パラメータを調整する。

【0020】

制御システム２０は、プラント設備３０におけるプロセスを制御対象として、その運転状態を制御する。制御システム２０は、監視装置２２と、制御装置２４と、を含んで構成されるＤＣＳである。データ処理装置１０と監視装置２２とは、ネットワークＮＷ１を介して接続され、相互にデータが送受信可能である。また、監視装置２２と制御装置２４とは、ネットワークＮＷ２を介して接続され、相互にデータが送受信可能である。図１に示す例では、ネットワークＮＷ１は、ネットワークＮＷ２に直接接続されていない。このことは、ネットワークＮＷ２に接続された制御装置２４への不正なアクセスを予防するためである。

【0021】

監視装置２２は、プラント設備３０の運転員が、プロセスの運転状態の監視や、その運転状態を制御するための設定値を設定するためのＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）である。監視装置２２は、プラント設備３０における運転状態の測定値を示す出力情報を所定時間毎に受信する。監視装置２２は、例えば、各時点における測定値を表示する表示部を備える。監視装置２２は、操作に応じて制御目標とする設定値を設定する操作入力部を備える。監視装置２２は、設定した設定値を示す設定情報を制御装置２４とデータ処理装置１０に送信する。

【0022】

制御装置２４は、プラント設備３０から所定時間毎に入力されるプロセスの出力情報と監視装置２２から受信した設定情報に基づいてプロセスの運転状態を制御する。制御装置２４は、制御対象とするプロセス毎に制御器（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ，コントローラ）を備える。制御器は、例えば、ＰＩＤ制御を実行するＰＩＤ制御器である。ＰＩＤ制御とは、比例項Ｐ、積分項Ｉ及び微分項Ｄの総和を操作量として計算し、得られた操作量を制御対象に入力する手法である。比例項Ｐは、その時点における設定情報が示す設定値から出力情報が示す測定値を差し引いて得られる偏差に所定の比例ゲインＫ_ｐを乗じて得られる。積分項Ｉは、その時点までの偏差を積分して得られる積分値に所定の積分ゲインＫ_Ｉを乗じて得られる。微分項Ｄは、その時点における偏差を微分して得られる微分値に所定の微分ゲインＫ_Dを乗じて得られる。これらの比例ゲインＫ_ｐ、積分ゲインＫ_Ｉ及び微分ゲインＫ_Dが、ＰＩＤ制御の制御パラメータに相当する。制御装置２４は、プロセス毎に得られた操作量をプラント設備３０に出力する。なお、制御装置２４は、プロセス毎に入力される出力情報をデータ処理装置１０に送信する。

【0023】

プラント設備３０は、制御対象となるプロセスを有する設備である。これらのプロセスは、運転が時間的に継続する連続プロセスである。プラント設備３０は、制御対象とする各プロセスについて、センサ３２と、アクチュエータ３４とを備える。センサ３２は、プロセスの運転状態を検出する。センサ３２は、例えば、温度を検出する温度センサ、圧力を検出する圧力センサ、流量を検出する流量計、電流を検出する電流計、電圧を検出する電圧計など、アクチュエータ３４の動作により変化する状態を検出する。センサ３２は、検出した状態を示す出力情報を制御装置２４に逐次に出力する。

【0024】

アクチュエータ３４は、制御装置２４から入力される入力情報に基づいて動作する。その動作によりプロセスの運転状態が変化する。入力情報が示す入力値が大きいほど、アクチュエータ３４の動作量は大きくなる。例えば、アクチュエータ３４の動作量は、入力値に比例する。従って、センサ３２、制御装置２４における制御器及びアクチュエータ３４のセットにより１個の制御ループが形成される。アクチュエータは、例えば、ポンプ、コンプレッサ、バルブ、モータ、モータ駆動装置などである。
以下の説明では、主に１個の制御ループに係る構成ならびに処理について述べるが、
制御ループの個数は、一般には複数個となる場合がある。その場合には、個々の制御ループに係る処理が並列に行われればよい。

【0025】

（データ処理装置）
次に、本実施形態に係るデータ処理装置の一構成例について説明する。
図２は、本実施形態に係るデータ処理装置１０の一構成例を示すブロック図である。
データ処理装置１０は、プロセスデータ収集部１２と、プロセスデータ解析部１４と、制御パラメータ最適化部１６と、記憶部１８と、を含んで構成される。制御パラメータ最適化部１６は、プロセス同定部１６２と、目標感度関数計算部１６４と、周波数解析部１６６と、制御パラメータ調整部１６８と、を含んで構成される。なお、データ処理装置１０は、キーボード、ポインティングデバイス等の操作入力部、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ；液晶ディスプレイ）等の表示部、入出力インタフェース、通信インタフェース等のデータ入出力部、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ；中央処理装置）等の演算回路、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶媒体、等を含んで構成されるコンピュータ（図示せず）として実現されてもよい。その場合には、演算回路は、起動時において予め記憶媒体に記憶された制御プログラムを読み出し、制御プログラムに記述された命令で示される処理を実行することによって上述した各部の機能を実現する。

【0026】

プロセスデータ収集部１２は、制御システム２０（図１）からプロセスデータを受信する。ここで、プロセスデータ収集部１２は、制御装置２４（図１）から監視装置２２（図１）を介して所定時間毎に各プロセスの出力情報とそのプロセスへの入力情報をプロセスデータの一部として受信する。また、プロセスデータ収集部１２は、プロセスデータの他の一部として監視装置２２からその時点における設定値を示す設定情報を受信する。プロセスデータを収集する際、データ処理装置１０は、例えば、プロセスデータ通信の標準規格であるＯＰＣ（ＯＬＥ：Ｏｂｊｅｃｔ Ｌｉｎｋｉｎｇ ａｎｄ Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ ｆｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）を用いる。各データのデータ形式が統一されるので、データ処理装置１０は、監視装置２２や制御装置２４の製造業者や内部構成によらずに、それらの装置から受信したデータをＯＰＣに所定の手順で利用することができる。
プロセスデータ収集部１２は、所定時間毎に受信した出力情報が示す測定値、入力情報が示す操作量及び設定情報が示す設定値を各プロセスについて記憶部１８に記憶する。プロセスデータには、閉ループ制御が行われているプロセスの各時刻における設定値、測定値及び操作量が含まれる。記憶媒体には、記憶容量の許す限り十分に長期間にわたるプロセスデータを蓄積できる容量を有する。

【0027】

プロセスデータ解析部１４は、記憶部１８に集積されたプロセスデータを解析する。プロセスデータ解析部１４は、例えば、プロセスデータを構成する各測定値、操作量及び設定値のそれぞれの時系列について複数のプロセス間の因果関係を解析し、その変動成分やその原因を特定する。プロセスデータ解析部１４は、例えば、変動成分の量が最も大きいプロセスを特定してもよいし、その変動成分における変動が最も早期に開始するプロセスを特定してもよい。プロセスデータ解析部１４は、例えば、線形の解析手法である相関解析、周波数解析、主成分分析等の手法を用いる。プロセスデータ解析部１４は、解析により得られた変動成分を記憶部１８に記憶してもよいし、表示部（図示せず）に表示してもよい。

【0028】

制御パラメータ最適化部１６は、記憶部１８に集積されたプロセスデータを用いて、所定のプロセスに係る制御ループについて制御パラメータを最適化する。本実施形態では、最適化とは、絶対的に最も適切な制御パラメータを計算することに限らず、後述する評価関数の値を全体として小さくするように計算することを意味する。最適化には、評価関数の値が一時的に増加する場合が含まれることがある。制御パラメータ最適化部１６は、例えば、プロセスデータ解析部１４が特定したプロセス又は特定した変動成分を有するプロセスを、処理対象のプロセスとして採用してもよい。
記憶部１８は、データ処理装置１０の各部が処理に用いるデータや処理によって得られたデータを記憶する。記憶部１８には、プロセスデータ収集部１２が所定時間毎に収集したプロセスデータが各プロセスについて集積される。プロセスデータ解析部１４、制御パラメータ最適化部１６による処理対象のプロセスデータは、既に記憶部１８に記憶された過去のデータであってもよいし、逐次に新たに記憶されるリアルタイムのデータであってもよい。

【0029】

次に、制御パラメータ最適化部１６の一構成例について説明する。
制御パラメータ最適化部１６は、プロセス同定部１６２と、目標感度関数計算部１６４と、周波数解析部１６６と、制御パラメータ調整部１６８と、を含んで構成する。
プロセス同定部１６２は、プロセスデータ収集部１２が収集したプロセスデータが示す所定のプロセスの設定値、測定値及び操作量に基づいて、そのプロセスの伝達関数を同定する。一般に、閉ループ制御の実行中であっても、設定値から測定値の偏差が有意に変化する時点を含む区間を含むプロセスデータを用いて、そのプロセスの伝達関数を算出することができる。有意に変化するとは、例えば、変化量が所定の変化量の閾値よりも大きい変化を意味する。変化量の閾値として、例えば、誤差量よりも十分に大きい値が設定される。偏差が有意に変化する時点には、例えば、設定値が変更されるとき（図３）、プロセスからの出力に外乱が付加されるとき（図４）がある。

【0030】

プロセス同定部１６２は、例えば、最小二乗法を用いて式（１）に示す誤差ｖ（ｔ）の二乗ノルムが小さくなるように、プロセスの伝達関数Ｇを与えるパラメータを算出する。

【0031】

【数1】

【0032】

式（１）において、ｙ_ｍｅａｓ（ｔ）は、プロセスから現実に出力される出力値、つまり測定値を示す。ｙ_{ｍｏｄｅｌ}（ｔ）は、式（２）に示すように制御装置２４から出力されるプロセスへの入力値ｕ（ｔ）にプロセスの伝達関数Ｇを乗じて得られるモデル出力値を示す。

【0033】

【数2】

【0034】

但し、プロセスの伝達関数Ｇの次数、むだ時間（遅れ要素）は、予め設定しておく。プロセス同定部１６２は、同定したプロセスの伝達関数Ｇのパラメータを示す伝達関数情報を目標感度関数計算部１６４に出力する。

【0035】

目標感度関数計算部１６４は、プロセス同定部１６２から入力される伝達関数情報が示すパラメータで表されるプロセスの伝達関数Ｇから現状のプロセスにおける感度関数Ｓ（θ）を算出する。感度関数Ｓ（θ）とは、測定値Ｙに対する外乱Ｄの寄与もしくは減衰の度合いを示す関数である。感度関数Ｓ（θ）は、式（３）に示すように、伝達関数Ｇと制御装置２４における制御対象の制御器の伝達関数Ｃ（θ）の乗算値に１を加えた値の逆数に相当する。なお、θは、そのプロセスに係る制御器が操作量を求める際に用いる制御パラメータのセットを示す。

【0036】

【数3】

【0037】

次に、目標感度関数計算部１６４は、周波数解析部１６６から入力される周波数成分情報に基づいて減衰率関数Ｓ_ｄを定める。周波数成分情報は、測定値Ｙの主な周波数成分（主成分）を示す情報である。ここで、目標感度関数計算部１６４は、周波数成分情報が示す周波数特性が、その主成分としてピーク特性を有するか否かを判定する。目標感度関数計算部１６４は、例えば、周波数成分情報が、他の周波数帯域よりもゲインが大きい周波数帯域の中心周波数ｃを示す情報を含む場合に主成分としてピーク特性を有すると判定する。また、目標感度関数計算部１６４は、さらに中心周波数ｃが所定の周波数（例えば、０．１［ｒａｄ／ｓ］）以上であるとき主成分としてピーク特性を有すると判定する。ピーク特性を有すると判定するとき、目標感度関数計算部１６４は、中心周波数ｃにおいて所定の減衰率Ｍ（例えば、５ｄＢ）を与える減衰率関数Ｓ_ｄを定める。この減衰率関数Ｓ_ｄによれば、中心周波数ｃを中心とする周波数帯域における外乱Ｄに対するゲインを減少させる。周波数成分情報がさらに減衰率Ｍを示す情報を含む場合には、目標感度関数計算部１６４は、その減衰率Ｍを採用してもよい。なお、周波数成分情報がまたさらに片側帯域幅ｒを示す情報を含む場合には、目標感度関数計算部１６４は、中心周波数ｃを中心とし、減衰率が所定の減衰率（例えば、３ｄＢ）以上となる周波数帯域の片側帯域幅がｒとなるように減衰率関数Ｓ_ｄを定めてもよい。

【0038】

なお、目標感度関数計算部１６４は、周波数成分情報に基づいて主成分が所定の周波数よりも周波数が低い低周波数領域にあるか否かを判定してもよい。目標感度関数計算部１６４は、例えば、中心周波数ｃが所定の周波数よりも周波数が低い場合、主成分が低周波数領域であると判定する。主成分が低周波数領域にあると判定する場合には、目標感度関数計算部１６４は、所定の周波数よりも十分に低い周波数（例えば、０［ｒａｄ／ｓ］）において所定の減衰率Ｍを与える減衰率関数Ｓ_ｄを定める。この減衰率関数Ｓ_ｄによれば、所定の周波数よりも低い低周波数領域における周波数帯域における外乱Ｄに対するゲインを減少させる。なお、周波数成分情報がその所定の周波数である開始周波数ｗ_１の情報を含む場合には、周波数が開始周波数ｗ_１以下である低周波数帯域における減衰率がＭ以上となる減衰率関数Ｓ_ｄを定めてもよい。減衰率関数Ｓ_ｄの例については、後述する。

【0039】

そして、目標感度関数計算部１６４は、式（４）に示すように初期の感度関数Ｓ（θ_ini）に減衰率関数Ｓ_ｄを乗じて目標感度関数Ｓ_Ｒを計算する。ここで、θ_iniは、制御器の制御パラメータの初期値を示す。従って、目標感度関数計算部１６４は、計算した目標感度関数Ｓ_Ｒを制御パラメータ調整部１６８に出力する。

【0040】

【数4】

【0041】

周波数解析部１６６は、記憶部１８に集積されたプロセスデータからプロセスから出力される出力値Ｙの周波数特性を解析し、その主成分を判定する。周波数解析部１６６は、判定した主成分を示す周波数成分情報を目標感度関数計算部１６４に出力する。なお、周波数解析部１６６は、初期の感度関数Ｓ（θ_ini）の主成分を判定し、その主成分を示す周波数成分情報を出力してもよい。

【0042】

制御パラメータ調整部１６８には、目標感度関数計算部１６４から目標感度関数Ｓ_Ｒ、プロセス同定部１６２からプロセスの伝達関数Ｇ、記憶部１８から設定値Ｒと測定値Ｙの一組の集積されたプロセスデータがそれぞれ入力される。制御パラメータ調整部１６８は、制御パラメータθを調整する際、例えば、以下のようにＦＲＩＴ（Ｆｉｃｔｉｔｉｏｕｓ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｔｕｎｉｎｇ）アルゴリズムを用いる。制御パラメータ調整部１６８は、プロセスの伝達関数Ｇ、制御器の伝達関数Ｃ（θ）、設定値Ｒと測定値Ｙのプロセスデータとから、式（５）に示すように仮想的な外乱Ｄ_ｅｓｔ（θ）を計算する。

【0043】

【数5】

【0044】

そして、制御パラメータ調整部１６８は、この仮想的な外乱Ｄ_ｅｓｔ（θ）から計算される以下の評価関数Ｊ（θ）を最小化するように制御パラメータθ_０を算出する。より具体的には、制御パラメータ調整部１６８は、差の大きさを示す評価関数Ｊ（θ_０）が調整前の制御パラメータθのもとで得られるＪ（θ）よりも小さくなるように制御パラメータθ_０を算出する。

【0045】

【数6】

【0046】

評価関数J（θ）は、以下のように変形できる。

【0047】

【数7】

【0048】

式（７）は、制御パラメータθで与えられる感度関数Ｓ（θ）と、目標感度関数Ｓ_Ｒとの差の大きさが減少するように制御パラメータθが調整（最適化）されることを意味している。つまり、感度関数Ｓ（θ）と目標感度関数Ｓ_Ｒとの差が小さいほど、Ｊ（θ）が小さくなる。また、測定値Ｙから設定値Ｒの差が小さいほどＪ（θ）が小さくなる。但し、上述したように、本実施形態では測定値Ｙと設定値Ｒの差が０よりも有意に大きいことを前提とする。そのため、感度関数Ｓ（θ）と目標感度関数Ｓ_Ｒとの差が小さくなるように制御パラメータθが調整される。また、式（７）は、測定値Ｙの主要な周波数成分においてＳＲで定義される望ましい減衰特性が得られるように、制御パラメータが最適に調整されることを意味している。制御パラメータ調整部１６８は、制御装置２４におけるそのプロセスの制御器の制御パラメータとして、調整された制御パラメータθ_０を設定する。制御器は、その制御パラメータθ_０を用いて入力される偏差に対する操作量を計算する。

【0049】

なお、非特許文献１においては、制御系に入力される外乱として、図５に示すように、制御器からプロセスへ入力される操作量Ｕに加えられる外乱Ｄ２を仮定して、最適化計算を行うことが提案されている。この方法では、式（５）の仮想的な外乱Ｄ_ｅｓｔ（θ）に対応する仮想的な外乱Ｄ２_ｅｓｔ（θ）を計算する際に、プロセスの伝達関数Ｇの逆システムＧ^-1を用いる必要がある。しかし、Ｇ^-1は一般にプロパーでない、すなわち伝達関数の分子次数が分母次数より大きくなるため、その応答の計算ができない。これを回避するために高域通過フィルターを導入することが提案されているが、フィルター特性の決定等の処理が必要になる等、アルゴリズムが複雑になる。そこで、図５に示すように制御器からプロセスへ入力される操作量Ｕに外乱Ｄ２が入力されることを仮定する場合には、本実施形態において、図４に示すようにプロセスからの出力値に外乱Ｄ＝Ｇ・Ｄ２が加わるとみなして上述したように最適化計算、つまり制御パラメータθの調整を行えばよい。これにより、制御パラメータの計算を有効に行うことができる。また、感度関数は、設定値Ｒから制御偏差Ｅへの伝達関数でもあるので、感度関数を最適化する制御パラメータを求めることは、設定値に対する追従特性も規定するという別の側面もあるので、追従特性を改善するうえで有効であると言える。すなわち、感度関数の低周波数帯域における減衰度を大きくするということは、設定値変更に対する追従特性を改善することを意味する。

【0050】

（減衰率関数）
次に、減衰率関数Ｓ_ｄの例について説明する。外乱Ｄが含まれる測定値の周波数特性のの主成分、あるいは初期の感度関数Ｓ（θ_ini）の周波数特性の主成分としてピーク特性を有する場合には、目標感度関数計算部１６４は、減衰率関数Ｓ_ｄとして、例えば、式（８）に示す４つの要素関数Ｓ_１（ｓ）、Ｓ_２（ｓ）、Ｓ_３（ｓ）及びＳ_４（ｓ）の積を用いる。

【0051】

【数8】

【0052】

式（８）において、ｃ、ｒは、それぞれ中心周波数、片側帯域幅を示す。αは、片側帯域幅ｒと減衰率Ｍに基づいて与えられるパラメータである。要素関数Ｓ_１（ｓ）、Ｓ_２（ｓ）、Ｓ_３（ｓ）、Ｓ_４（ｓ）の周波数ｓに対する依存性を図６に例示する。要素関数Ｓ_１（ｓ）、要素関数Ｓ_４（ｓ）の値は、それぞれ、ｃ・α^−１・１０^−ｒ、ｃ・α・１０^ｒよりも周波数が高い周波数帯域において周波数が高くなるほど減少する。他方、要素関数Ｓ_２（ｓ）、Ｓ_３（ｓ）の値は、それぞれｃ・１０^−ｒ、ｃ・１０^ｒよりも周波数が低い周波数帯域において周波数が高くなるほど増加する。減衰率関数Ｓ_ｄは、式（９）で表される。

【0053】

【数9】

【0054】

従って、減衰率関数Ｓ_ｄ（ｓ）は、中心周波数ｃを中心としてｃ・α^−１・１０^−ｒからｃ・α・１０^ｒの間の周波数帯域において図６で例示するような減衰特性を持つ。 ゲインＲ［単位なし］は、減衰率Ｍ［単位：ｄＢ］より１０^{−Ｍ／２０}として算出される。減衰率関数Ｓ_ｄが、中心周波数ｃにおいて減衰率Ｒを与えるαの条件は、式（１０）を満足することである。

【0055】

【数10】

【0056】

式（１０）において、ｊは、虚数単位である。式（１０）を整理すると、式（１１）に示すようにＡに対する２次方程式が得られる。

【0057】

【数11】

【0058】

式（１１）において、Ａはα^２である。従って、式（１１）を満たすαは、式（１２）により算出される。

【0059】

【数12】

【0060】

一例として、中心周波数ｃ、片側帯域幅ｒ、減衰率Ｍが、それぞれ０．６［ｒａｄ／ｓ］、０．３［ｒａｄ／ｓ］、５［ｄＢ］であるとき、αは２．１０５７となる。このときに与えられる減衰率関数Ｓ_ｄのＢｏｄｅ線図が、図７で表される。図７において横軸は周波数を示す。上段の縦軸、下段の縦軸は、それぞれ減衰率関数Ｓ_ｄのゲイン、位相を示す。図７に示すように、中心周波数ｃにおいてゲインは−５ｄＢと極小となり、位相は０となる。中心周波数ｃよりも低周波数領域では、位相は０未満となる。これに対し、中心周波数ｃよりも高周波数領域では、位相は正値である。この減衰率関数Ｓ_ｄによれば、外乱Ｄに対する感度が高い周波数帯域に対して高い減衰率が与えられる。そのため、その周波数帯域の成分を含む外乱Ｄに対する減衰度が大きくなるように制御パラメータθ_０が定められる。

【0061】

他方、主成分が低周波数領域にある場合には、目標感度関数計算部１６４は、例えば、式（１３）に示す２つの要素関数Ｓ_１（ｓ）及びＳ_２（ｓ）の積を減衰率関数Ｓ_ｄとして用いる。

【0062】

【数13】

【0063】

式（１３）に示す減衰率関数Ｓ_ｄによれば、開始周波数ｗ_１よりも十分に周波数が低い周波数（例えば、周波数０［ｒａｄ／ｓ］に限りなく近い周波数）における減衰率をＭに近似する。また、開始周波数ｗ_１よりも十分に高い周波数（例えば、周波数∞［ｒａｄ／ｓ］に限りなく近い周波数）における減衰率が０となる。
一例として、開始周波数ｗ_１、減衰率Ｍが、それぞれ０．０１［ｒａｄ／ｓ］、１０［ｄＢ］で与えられるとき、減衰率関数Ｓ_ｄのＢｏｄｅ線図が、図８で表される。図８に示すように、周波数が高くなるほどゲインが大きくなる。周波数が０［ｒａｄ／ｓ］に近づくと、ゲインは−１０［ｄＢ］に漸近する。周波数が∞に近づくと、ゲインは０［ｄＢ］に漸近する。位相は、周波数が０［ｒａｄ／ｓ］又は∞［ｒａｄ／ｓ］に近づくほど０［ｄｅｇ］に漸近するが、周波数が０．０２［ｒａｄ／ｓ］であるとき約３１［ｄｅｇ］と極大となる。この減衰率関数Ｓ_ｄによれば、低周波数帯域において高い減衰率が与えられる。よって、その低周波数帯域の成分を含む外乱Ｄに対する減衰度が大きくなるように制御パラメータθ_０が定められる。

【0064】

（制御パラメータの計算方法）
次に、本実施形態に係る制御パラメータθ_０の計算方法の一例について説明する。
図９は、本実施形態に係る制御パラメータθ_０の計算方法の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１０２）プロセス同定部１６２は、プロセスに入力される入力値ｕ（ｔ）と伝達関数Ｇを作用して得られるモデル出力値ｙ_{ｍｏｄｅｌ}（ｔ）からプロセスから出力される測定値ｙ_ｍｅａｓ（ｔ）の誤差ｖ（ｔ）の二乗ノルムが小さくなるように伝達関数Ｇを算出する。その後、ステップＳ１０４の処理に進む。
（ステップＳ１０４）目標感度関数計算部１６４は、プロセスの伝達関数Ｇと初期の制御器の伝達関数Ｃ（θ_ini）に基づいて初期の感度関数Ｓ（θ_ini）を算出する。ここで、θ_iniは制御パラメータの初期値である。その後、ステップＳ１０６の処理に進む。
（ステップＳ１０６）周波数解析部１６６は、プロセスから出力される測定値Ｙの周波数特性、または初期の感度関数Ｓ（θ_ini）の周波数特性を解析する。目標感度関数計算部１６４は、前記周波数特性が主成分としてピーク特性を有するか否か、ピーク特性を有しない場合には前記周波数特性の主成分が低周波数帯域にあるか否かを判定する。その後、ステップＳ１０８の処理に進む。

【0065】

（ステップＳ１０８）目標感度関数計算部１６４は、判定した主成分に基づいて減衰率関数Ｓ_ｄのパラメータを設定する。前記周波数特性が主成分としてピーク特性を有する場合には、目標感度関数計算部１６４は、ゲインのピークの中心周波数ｃ、片側帯域幅ｒ及び減衰率Ｍを設定する。前記周波数特性の主成分が低周波数領域にある場合には、目標感度関数計算部１６４は、開始周波数ｗ_１及び減衰率Ｍを設定する。
（ステップＳ１１０）目標感度関数計算部１６４は、設定したパラメータで与えられる減衰率関数Ｓ_ｄを初期の感度関数Ｓ（θ_ini）に乗算して目標感度関数Ｓ_Ｒを計算する。その後、ステップＳ１１２の処理に進む。
（ステップＳ１１２）制御パラメータ調整部１６８は、制御パラメータθで与えられる現状の感度関数Ｓ（θ）と、目標感度関数Ｓ_Ｒとの差の大きさが減少するように制御パラメータθを調整する。その後、図９に示す処理を終了する。

【0066】

（ＦＲＩＴアルゴリズム）
次に、制御パラメータθを調整する方法の一例として、ＦＲＩＴアルゴリズムについて説明する。ＦＲＩＴアルゴリズムは、ある制御対象の目標応答伝達関数、初期の制御パラメータ、初期の設定値及び初期の出力値が与えられているとき、目標応答伝達関数に基づく出力値と初期の出力値との誤差の二乗ノルムが減少するように制御パラメータをオフラインで更新する手法である。

【0067】

本実施形態では、制御パラメータ調整部１６８は、目標応答伝達関数、初期の制御パラメータとして、目標感度関数Ｓ_Ｒ、調整前における制御パラメータの初期値θ_iniを用いる。初期の設定値として設定値Ｒのプロセスデータ、初期の出力値として測定値Ｙのプロセスデータを適用する。
そして、制御パラメータ調整部１６８は、評価関数Ｊ（θ）を最小化するように、ガウス・ニュートン法を用いて制御パラメータθ（ベクトル）を逐次に更新する。ガウス・ニュートン法によれば、制御パラメータの変化量が、評価関数Ｊ（θ）の制御パラメータに対する導関数Ｊ’（θ）（ベクトル）と評価関数Ｊ（θ）のヘッセ行列Ｊ’’（θ）の逆行列Ｊ’’（θ）^‐１の積に所定のステップサイズγを乗じて計算される。ヘッセ行列は、Ｊ’’（θ）の制御パラメータの各要素値による二階偏導関数を要素として有する行列である。制御パラメータ調整部１６８は、評価関数の変化量δＪ（θ）、つまり更新後の制御パラメータθ’に基づく評価関数Ｊ（θ’）から更新前の制御パラメータθに基づく評価関数Ｊ（θ）の差分δＪ（θ’）が所定の差分の閾値εよりも小さくなったか否かを判定する。制御パラメータ調整部１６８が、差分δＪ（θ’）が閾値εよりも小さくなったと判定するとき、制御パラメータを調整する処理を停止する。制御パラメータ調整部１６８が、差分δＪ（θ’）が閾値ε以上であると判定するとき、制御パラメータを調整する処理を繰り返す。
この手法によれば、目標感度関数Ｓ_Ｒ、初期の制御パラメータθ_ini、設定値Ｒ、測定値Ｙが得られていれば、オフラインで制御パラメータの最適調整値θ_０が求められる。そのため、制御パラメータθの更新のために、複数回のオンラインでのテストを実施する必要がない。なお、ＦＲＩＴアルゴリズムについては、例えば、非特許文献１に詳しく記載されている。

【0068】

（制御パラメータの計算例）
次に、制御パラメータθの計算例について説明する。第１の例として、プロセスの伝達関数Ｇ、初期の制御器の伝達関数Ｃ（θ_ini）が、それぞれ式（１４）、（１５）で与えられる場合を仮定する。

【0069】

【数14】

【0070】

【数15】

【0071】

式（１４）に示す伝達関数Ｇは、そのプロセスが、むだ時間が課されている一次遅れ系であることを示す。式（１５）に示す初期の伝達関数Ｃ（θ_ini）は、ＰＩＤ制御の制御パラメータθ＝［Ｋ_Ｐ，Ｋ_Ｉ，Ｋ_Ｄ］が［５，３０，０］であることを示す。このとき、初期の感度関数Ｓ（θ_ini）のゲインは、図１０に示すように周波数０．６［ｒａｄ／ｓ］においてピークを有する。この周波数における減衰度、片側帯域幅は、それぞれ５［ｄＢ］、０．３［ｒａｄ／ｓ］となる。そこで、減衰率関数Ｓ_ｄのパラメータとして、中心周波数ｃ、片側帯域幅ｒは、それぞれ０．６［ｒａｄ／ｓ］、０．３［ｒａｄ／ｓ］と与えられる。また、減衰率Ｍを５．０［ｄＢ］と設定しておく。目標感度関数Ｓ_Ｒは、周波数０．６［ｒａｄ／ｓ］においてゲインが０［ｄＢ］となり、かつ全周波数帯域にわたりゲインが０［ｄＢ］を超えないように設定される。この条件のもとで制御パラメータ調整部１６８により調整された制御パラメータθ_０は、［１．７０８，２９．７３，０．３７０］となる。従って、制御器の伝達関数Ｃ（θ_０）は、式（１６）で与えられる。

【0072】

【数16】

【0073】

この制御パラメータθ_０のもとで得られる感度関数Ｓ（θ_０）では、図１０に示すように周波数０．６［ｒａｄ／ｓ］におけるゲインのピークが緩和されている。周波数０．６［ｒａｄ／ｓ］におけるゲインは、約１［ｄＢ］と処理前よりも４［ｄＢ］低下している。但し、低周波数帯域におけるゲインが上昇している。もっとも、感度関数Ｓ（θ_０）においてゲインのピークが平滑化されている。周波数０．３［ｒａｄ／ｓ］未満の周波数帯域では、ゲインが０［ｄＢ］未満となる。そのため、システム全体として外乱Ｄに対する減衰特性が向上する。

【0074】

次に、第２の例として、プロセスの伝達関数Ｇ、初期の制御器の伝達関数Ｃ（θ_ini）が、それぞれ式（１７）、（１８）で与えられる場合を仮定する。

【0075】

【数17】

【0076】

【数18】

【0077】

式（１８）に示す例では、制御器の制御パラメータθは、［Ｋ_Ｐ，Ｋ_Ｉ，Ｋ_Ｄ］＝［６，４０，０］である。このとき、初期の感度関数Ｓ（θ_ini）のゲインは、図１１に示すようにピークを有さず、周波数が高くなるほどゲインが単調に増加する。しかしながら、低周波数帯域の成分のゲインが比較的高い。周波数０．０１［ｒａｄ／ｓ］であるとき、ゲインは−３［ｄＢ］となる。そこで、減衰率関数Ｓ_ｄのパラメータとして、開始周波数ｗ_１は、０．０１［ｒａｄ／ｓ］と与えられる。また、減衰率Ｍを１０［ｄＢ］と設定しておく。目標感度関数Ｓ_Ｒは、周波数０．０１［ｒａｄ／ｓ］においてゲインが−１２［ｄＢ］となり、かつ全周波数帯域にわたりゲインが０［ｄＢ］を超えないように設定される。この条件のもとで制御パラメータ調整部１６８により調整された制御パラメータθ_０は、［１０．０３，３９．２０，１．０５６］となる。従って、制御器の伝達関数Ｃ（θ_０）は、式（１９）で与えられる。

【0078】

【数19】

【0079】

この制御パラメータθ_０のもとで得られる感度関数Ｓ（θ_０）は、図１１に示すように低周波数帯域、特に開始周波数０．０１［ｒａｄ／ｓ］以下の帯域においてゲインが有意に低下している。開始周波数０．０１［ｒａｄ／ｓ］におけるゲインは、約‐８［ｄＢ］と処理前よりも５［ｄＢ］低下している。この計算例も、システム全体として外乱Ｄに対する減衰特性が向上することを示す。

【0080】

以上に説明したように、本実施形態に係るデータ処理装置１０は、プロセス同定部１６２と、周波数解析部１６６と、目標感度関数計算部１６４と、制御パラメータ調整部１６８とを備える。プロセス同定部１６２は、制御対象であるプロセスからの出力量とそのプロセスに対する操作量に基づいてそのプロセスの伝達関数を計算する。周波数解析部１６６は、プロセスからの測定値の周波数特性または前記プロセスの伝達関数と初期の制御パラメータとから求められる初期の感度関数の周波数特性を解析する。目標感度関数計算部１６４は、前記初期の感度関数と前記周波数特性に基づいて目標とする目標感度関数を定める。そして、制御パラメータ調整部１６８は、感度関数と目標感度関数の差が減少するように制御パラメータを調整する。
この構成により、制御対象であるプロセスの運転にステップ応答テスト等の負荷を与えずに、運転中に得られるリアルタイムデータを用いて、制御パラメータに基づく感度関数が、周波数特性に基づいて定められた目標感度関数に近似するように制御パラメータが得られる。プロセスからの測定値または初期の感度関数の主成分を与える周波数帯域において減衰するように目標感度関数が定められる場合には、その周波数帯域における感度関数が減衰するように制御パラメータが調整される。そのため、システム全体として外乱に対する減衰特性が向上する。

【0081】

また、周波数解析部１６６は、初期の感度関数のゲインが他の周波数帯域よりも大きい周波数帯域を特定し、目標感度関数計算部１６４は、特定した周波数帯域におけるゲインが初期の感度関数のゲインよりも小さくなるように、目標感度関数を定める。
この構成により、測定値の周波数特性のゲインがピークを有するとき、そのピークである周波数帯域において、ゲインが小さくなるように目標感度関数が定められる。そのため、測定値の周波数特性の主成分であるその周波数帯域における感度関数が減衰するように制御パラメータが調整される。

【0082】

目標感度関数計算部１６４は、ゲインを減衰させる周波数帯域の中心周波数と、そのゲインの減衰率と、その周波数帯域の帯域幅に基づいて周波数毎の減衰率を示す減衰率関数を定め、減衰率関数を初期の感度関数に乗じて目標感度関数を定める。
この構成により、感度関数のゲインに対する減衰率の周波数特性が、中心周波数、減衰率及び帯域幅といった少数のパラメータを用いて定量的に指示される。そのため、目標感度関数の決定、ひいては制御パラメータの調整にかかる計算負荷を低減することができる。

【0083】

また、目標感度関数計算部１６４は、所定の周波数よりも周波数が低い低周波数領域におけるゲインが所定のゲインよりも大きいとき、低周波数領域におけるゲインが初期の感度関数のゲインよりも小さくなるように目標感度関数を定める。
この構成により、測定値の周波数特性の主成分が低周波数領域にあるとき、低周波数領域において、ゲインが小さくなるように目標感度関数が定められる。そのため、低周波数帯域における感度関数が減衰するように制御パラメータが調整される。

【0084】

また、目標感度関数計算部１６４は、低周波数領域におけるゲインの減衰率と、所定の周波数である開始周波数とに基づいて周波数毎の減衰率を示す減衰率関数を定め、減衰率関数を初期の感度関数に乗じて目標感度関数を定める。
この構成により、感度関数のゲインに対する減衰率の周波数特性が、減衰率及び開始周波数といった少数のパラメータを用いて定量的に指示される。そのため、目標感度関数の決定、ひいては制御パラメータの調整にかかる計算負荷を低減することができる。

【0085】

（変形例）
以上、図面を参照してこの発明の実施形態について説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。

【0086】

例えば、データ処理装置１０は、さらにプロセスシミュレータ部１７０と、制御パラメータ決定部１７２と、を含んで構成されてもよい。
プロセスシミュレータ部１７０には、同定された伝達関数Ｇのパラメータを示す伝達関数情報がプロセス同定部１６２から入力され、初期の制御パラメータθ_iniと調整された制御パラメータθ_０を示す制御パラメータ情報が制御パラメータ調整部１６８から入力される。本変形例では、制御パラメータ調整部１６８は、調整された制御パラメータθ_０を示す制御パラメータ情報を制御装置２４（図１）に送信しなくてもよい。また、プロセスシミュレータ部１７０は、初期の制御パラメータθ_ini、調整された制御パラメータθ_０とは異なる別個の制御パラメータθ^＊を設定してもよい。制御パラメータθ^＊は、例えば、初期の制御器の伝達関数Ｃ（θ_ini）と調整された制御器の伝達関数Ｃ（θ_０）の平均となる制御特性を与える制御パラメータであってもよい。

【0087】

プロセスシミュレータ部１７０は、いずれかの制御パラメータθにより与えられる制御器の伝達関数Ｃ（θ）とプロセスの伝達関数Ｇを設定する。そして、プロセスシミュレータ部１７０は、制御器の伝達関数Ｃ（θ）を用いて設定値Ｒと測定値Ｙの偏差に対する各時点における操作量Ｕを計算し、さらにプロセスの伝達関数Ｇを用いてその時点における測定値Ｙを計算する。プロセスシミュレータ部１７０は、計算した操作量Ｕ、測定値Ｙの時系列を示すグラフデータを表示部（図示せず）に表示させてもよい。

【0088】

制御パラメータ決定部１７２は、プロセスシミュレータ部１７０が設定した制御パラメータのうちいずれかを、操作入力部（図示せず）から入力される操作信号で指示される制御パラメータに定めてもよい。制御パラメータ決定部１７２は、定めた制御パラメータを示す制御パラメータ情報を制御装置２４（図１）に監視装置２２（図１）を介して送信する。これにより、監視者は、制御パラメータ毎に計算された操作量Ｕ、測定値Ｙの時間変化を比較ならびに確認して、いずれかの制御パラメータを制御に用いるかを選択することができる。

【0089】

また、制御パラメータ最適化部１６は、次に説明するステップＳ２０２〜Ｓ２１０の処理を所定の回数繰り返してもよい。
（ステップＳ２０２）目標感度関数計算部１６４は、減衰率関数Ｓ_ｄのパラメータを更新する。出力値の周波数特性または初期の感度関数Ｓ（θ_ini）の周波数特性が主成分としてピーク特性を有する場合には、更新対象のパラメータは、中心周波数ｃ、片側帯域幅ｒ、減衰率Ｍのいずれか、又は任意の組み合わせであってもよい。出力値の周波数特性または初期の感度関数Ｓ（θ_ini）の周波数特性の主成分が低周波数帯域にある場合には、更新対象のパラメータは、開始周波数ｗ_１、減衰率Ｍのいずれか又は両方であってもよい。その後、ステップＳ２０４の処理に進む。

【0090】

（ステップＳ２０４）目標感度関数計算部１６４は、更新したパラメータで与えられる減衰率関数Ｓ_ｄと初期の感度関数Ｓ（θ_ini）から目標感度関数Ｓ_Ｒを計算する。その後、ステップＳ２０６の処理に進む。
（ステップＳ２０６）そして、制御パラメータ調整部１６８は、計算した目標感度関数Ｓ_Ｒと、制御パラメータθで与えられる感度関数Ｓ（θ）との差の大きさが減少するように制御パラメータθを調整する。これにより、更新された減衰率関数Ｓ_ｄのパラメータに対して再調整された制御パラメータθ_０が得られる。その後、ステップＳ２０８の処理に進む。

【0091】

（ステップＳ２０８）プロセスシミュレータ部１７０は、再調整された制御パラメータθ_０により与えられる制御器の伝達関数Ｃ（θ_０）を用いて設定値Ｒと測定値Ｙの偏差に対する各時点における操作量Ｕを計算し、さらにプロセスの伝達関数Ｇを用いてその時点における測定値Ｙを計算する。その後、ステップＳ２１０の処理に進む。
（ステップＳ２１０）プロセスシミュレータ部１７０は、計算した操作量Ｕ、測定値Ｙの時系列を示すグラフデータを表示部（図示せず）に表示させる。
その後、制御パラメータ最適化部１６は、ステップＳ２０６の処理により得られる制御パラメータのうち、操作入力部（図示せず）から入力される操作信号で指示される制御パラメータを選択してもよい。

【0092】

上述した変形例に係る制御パラメータ最適化部１６は、プロセスシミュレータ部１７０と、制御パラメータ決定部１７２を備える。そのため、計算（シミュレーション）によって得られる操作量と測定値の確認と制御パラメータの再計算が繰り返される。そのため、プロセスの運転にステップ応答テストの負荷を与えずに制御パラメータが算出される。そして、算出された制御パラメータにより調整前の制御パラメータよりも外乱に対する減衰特性が向上する。

【0093】

なお、制御パラメータ最適化部１６は、ステップＳ２０２〜ステップＳ２０６の処理を繰り返し、１回の繰り返し毎に調整後の制御パラメータθ_０と所定の指標値を記憶してもよい。そして、制御パラメータ最適化部１６は、記憶された指標値のうち最も小さい指標値を与える制御パラメータθ_０を選択し、選択した制御パラメータθ_０を示す制御パラメータ情報を制御装置２４に監視装置２２を介して送信してもよい。指標値として、評価関数Ｊ（θ_０）、出力値のパワーの周波数間における最大値、感度関数Ｓ（θ）のゲインの周波数間の最大値のいずれが用いられてもよい。

【0094】

また、プロセスの伝達関数Ｇ、制御器の伝達関数Ｃ、減衰率関数Ｓ_ｄのそれぞれの次数は、上記において例示した次数に限られない。これらの次数は、例示した次数よりも低い次数であってもよいし、より高い次数であってもよい。

【符号の説明】

【0095】

１…データ処理システム、１０…データ処理装置、１２…プロセスデータ収集部、１４…プロセスデータ解析部、１６…制御パラメータ最適化部、１６２…プロセス同定部、１６４…目標感度関数計算部、１６６…周波数解析部、１６８…制御パラメータ調整部、１７０…プロセスシミュレータ部、１７２…制御パラメータ決定部、１８…記憶部、２０…制御システム、２２…監視装置、２４…制御装置、３０…プラント設備、３２…センサ、３４…アクチュエータ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】