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特許7289924最適化緩和を制御可能とした非干渉性の閉ループステップ試験の装置および方法
(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】
(24)【登録日】2023-06-02
(45)【発行日】2023-06-12
(54)【発明の名称】最適化緩和を制御可能とした非干渉性の閉ループステップ試験の装置および方法
(51)【国際特許分類】
G05B 13/04 20060101AFI20230605BHJP
G05B 17/02 20060101ALI20230605BHJP
【ＦＩ】
G05B13/04
G05B17/02
【請求項の数】
16
(21)【出願番号】P 2021548510
(86)(22)【出願日】2019-10-03
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2022-01-20
(86)【国際出願番号】 US2019054465
(87)【国際公開番号】W WO2020091942
(87)【国際公開日】2020-05-07
【審査請求日】2021-06-24
(31)【優先権主張番号】16/174,641
(32)【優先日】2018-10-30
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(73)【特許権者】
【識別番号】500204511
【氏名又は名称】アスペンテック・コーポレーション
【氏名又は名称原語表記】ＡｓｐｅｎＴｅｃｈ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ
(74)【代理人】
【識別番号】100087941
【弁理士】
【氏名又は名称】杉本 修司
(74)【代理人】
【識別番号】100112829
【弁理士】
【氏名又は名称】堤 健郎
(74)【代理人】
【識別番号】100142608
【弁理士】
【氏名又は名称】小林 由佳
(74)【代理人】
【識別番号】100155963
【弁理士】
【氏名又は名称】金子 大輔
(74)【代理人】
【識別番号】100154771
【弁理士】
【氏名又は名称】中田 健一
(74)【代理人】
【識別番号】100150566
【弁理士】
【氏名又は名称】谷口 洋樹
(74)【代理人】
【識別番号】100213470
【弁理士】
【氏名又は名称】中尾 真二
(74)【代理人】
【識別番号】100220489
【弁理士】
【氏名又は名称】笹沼 崇
(72)【発明者】
【氏名】ツェン・キンシェン・クイン
【審査官】松本 泰典
(56)【参考文献】
【文献】米国特許出願公開第２００５／０１４９２０８（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特表２０１５－５０７３００（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００４－２６５３８１（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２００９／０００５８８９（ＵＳ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２００２／００９９７２４（ＵＳ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２０１５／０３１６９０５（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０５Ｂ １７／０２
Ｇ０５Ｂ １３／０４
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
産業プロセスの非干渉性の閉ループステップ試験実施の最適化緩和を制御する、コンピュータに実装される方法であって、プラント又は精製所の、少なくとも１つのプロセス変数を有する前記産業プロセスを制御するＭＰＣコントローラを設定する過程と、
前記少なくとも１つのプロセス変数のそれぞれについて、
（ｉ）当該プロセス変数の最新値と当該プロセス変数の目標値との間の許容可能な差異を定義した、ギブアウェイ許容範囲に対してユーザが指定する値を受け取る過程と、
（ｉｉ）当該プロセス変数の前記最新値が、受け取った前記ギブアウェイ許容範囲を満たしているか否かを判定する過程と、
１つ以上の前記プロセス変数が前記受け取ったギブアウェイ許容範囲を満たしていない場合、当該１つ以上のプロセス変数を前記受け取ったギブアウェイ許容範囲へと移動させるように前記ＭＰＣコントローラの設定を調節する過程と、
調節後の前記設定を用いて、前記少なくとも１つのプロセス変数の新たな目標値を算出する過程と、
前記少なくとも１つのプロセス変数を前記算出した新たな目標値へと移動させる制御変動を生成する動的変動プランを生成する過程と、
（ａ）前記少なくとも１つのプロセス変数の制約および（ｂ）前記調節後の設定との関連でステップサイズを最大化することにより、摂動信号を算出する副過程、ならびに、算出した前記摂動信号を用いて、前記産業プロセスの閉ループステップ試験を実施する副過程によって、前記動的変動プランに、前記調節後の設定に基づいて算出した摂動信号を追加する過程と、
を備える、方法。
【請求項2】
請求項１に記載の方法において、前記ＭＰＣコントローラの前記設定が目的関数を含み、前記設定を調節する過程が、さらに、前記少なくとも１つのプロセス変数のそれぞれについて、
（ａ）前記目的関数を用いて、当該プロセス変数の最適目標値を算出する副過程、
（ｂ）算出した前記最適目標値を基準として前記最新値が前記ギブアウェイ許容範囲内にあるのか否かに基づいて、当該プロセス変数を最適化対象とするのか否かを決定する副過程、
（ｃ）当該プロセス変数を最適化対象としないことを決定した場合、前記目的関数を、前記目的関数で行われる計算から当該プロセス変数を除外することによって調節し、当該プロセス変数に関して前記設定を当該プロセス変数の上限値および下限値を変更することによって調節する副過程、ならびに、
調節後の前記目的関数及び調節後の前記設定を用いて、前記新たな目標値を算出する副過程、
を含む、方法。
【請求項3】
請求項２に記載の方法において、前記目的関数が、最小コストに基づく経済性最適化用に構築されている、方法。
【請求項4】
請求項２に記載の方法において、前記目的関数が、前記決定したプロセス変数のコスト係数を含み、前記決定したプロセス変数を除外することが、前記コスト係数をゼロに設定することを含む、方法。
【請求項5】
請求項２に記載の方法において、前記プロセス変数の上限値および下限値を変更する際に、前記最新値の計算が当該ギブアウェイ許容範囲を満たし、他のプロセス変数を最適化させるための余地が生まれる、方法。
【請求項6】
請求項２に記載の方法において、さらに、前記少なくとも１つのプロセス変数のそれぞれについて、
１つ以上のプロセス変数が前記ギブアウェイ許容範囲外である場合に、前記調節後の目的関数及び前記調節後の設定で最適化を再実行することにより、前記ギブアウェイ許容範囲内であるプロセス変数の前記最新値の最適化を緩和させると同時に、前記ギブアウェイ許容範囲外である前記１つ以上のプロセス変数の前記最新値を前記ギブアウェイ許容範囲内に又は前記ギブアウェイ許容範囲付近へと移動させる過程、
を備える、方法。
【請求項7】
請求項１に記載の方法において、前記少なくとも１つのプロセス変数が、操作変数（ＭＶ）および制御変数（ＣＶ）の少なくとも一方を含む、方法。
【請求項8】
請求項１に記載の方法において、前記動的変動プランを生成する過程が、さらに、前記調節後の設定に基づいて、制御信号を算出する副過程、および
算出した前記制御信号を用いて、前記産業プロセスの挙動を調節する副過程、
を含む、方法。
【請求項9】
産業プロセスの非干渉性の閉ループステップ試験実施の最適化緩和を制御するコンピュータシステムであって、ユーザが少なくとも１つのプロセス変数のそれぞれのギブアウェイ許容範囲を設定するのを可能にするように構成された、ユーザインターフェースと、
プラント又は精製所の、前記少なくとも１つのプロセス変数を有する前記産業プロセスを制御するように構成された、ＭＰＣコントローラと、
を備え、前記ＭＰＣコントローラが、
前記少なくとも１つのプロセス変数のそれぞれの目標値最適化手段であって、
（ｉ）当該プロセス変数の最新値と当該プロセス変数の目標値との間の許容可能な差異を表した、設定済みのギブアウェイ許容範囲を、前記ユーザインターフェースから受け取るように、かつ、
（ｉｉ）当該プロセス変数の前記最新値が、受け取った前記ギブアウェイ許容範囲を満たしているか否かを判定するように、かつ、
１つ以上の前記プロセス変数が前記受け取ったギブアウェイ許容範囲を満たしていない場合、当該１つ以上のプロセス変数を前記受け取ったギブアウェイ許容範囲へと移動させるよう前記ＭＰＣコントローラの設定を調節するように、かつ、
調節後の前記設定を用いて、前記少なくとも１つのプロセス変数の新たな目標値を算出するように、
構成された、目標値最適化手段、および
動的制御手段であって、
前記少なくとも１つのプロセス変数を、前記算出した新たな目標値へと移動させる制御変動を生成する動的変動プランを生成するように、かつ、
（ａ）前記少なくとも１つのプロセス変数の制約および（ｂ）前記調節後の設定との関連でステップサイズを最大化することによって摂動信号を算出し、かつ、算出した前記摂動信号を用いて前記産業プロセスの閉ループステップ試験を実施することにより、前記動的変動プランに、前記調節後の設定に基づいて算出した前記摂動信号を追加するように、
構成された、動的制御手段、
を実現する、コンピュータシステム。
【請求項10】
請求項９に記載のコンピュータシステムにおいて、前記ＭＰＣコントローラの前記設定が目的関数を含み、前記目標値最適化手段が、さらに、前記少なくとも１つのプロセス変数のそれぞれについて、
（ａ）前記目的関数を用いて、当該プロセス変数の最適目標値を算出するように、かつ、
（ｂ）算出した前記最適目標値を基準として前記最新値が前記ギブアウェイ許容範囲内にあるのか否かに基づいて、当該プロセス変数を最適化対象とするのか否かを決定するように、かつ、
（ｃ）当該プロセス変数を最適化対象としないことを決定した場合、前記目的関数を、前記目的関数で行われる計算から当該プロセス変数を除外することによって調節し、当該プロセス変数に関して前記設定を前記プロセス変数の上限値および下限値を変更することによって調節するように、かつ、
調節後の前記目的関数及び調節後の前記設定を用いて、前記新たな目標値を算出するように、
構成されている、コンピュータシステム。
【請求項11】
請求項１０に記載のコンピュータシステムにおいて、前記目的関数が、最小コストに基づく経済性最適化用に構築されている、コンピュータシステム。
【請求項12】
請求項１０に記載のコンピュータシステムにおいて、前記目的関数が、前記決定したプロセス変数のコスト係数を含み、前記目標値最適化手段が、前記コスト係数をゼロに設定することによって、前記決定したプロセス変数を除外する、コンピュータシステム。
【請求項13】
請求項１０に記載のコンピュータシステムにおいて、前記プロセス変数の上限値及び下限値を変更する際に、前記最新値の計算が当該ギブアウェイ許容範囲を満たし、他のプロセス変数を最適化させるための余地が生まれる、コンピュータシステム。
【請求項14】
請求項１０に記載のコンピュータシステムにおいて、前記目標値最適化手段が、さらに、前記少なくとも１つのプロセス変数のそれぞれについて、
１つ以上のプロセス変数が前記ギブアウェイ許容範囲外である場合に、前記調節後の目的関数及び前記調節後の設定で最適化を再実行することにより、前記ギブアウェイ許容範囲内であるプロセス変数の前記最新値の最適化を緩和させると同時に、前記ギブアウェイ許容範囲外である１つ以上の前記プロセス変数の前記最新値を前記ギブアウェイ許容範囲内に又は前記ギブアウェイ許容範囲付近へと移動させるように、
構成されている、コンピュータシステム。
【請求項15】
請求項９に記載のコンピュータシステムにおいて、前記少なくとも１つのプロセス変数が、操作変数（ＭＶ）である、コンピュータシステム。
【請求項16】
コンピュータ読取り可能なコードが記憶されたコンピュータ読取り可能な非過渡的記憶媒体であって、前記コードは、コンピュータプロセッサによってロード及び実行されることで、当該コンピュータプロセッサに、プラント又は精製所の、少なくとも１つのプロセス変数を有する産業プロセスを制御するＭＰＣコントローラを設定する手順と、
前記少なくとも１つのプロセス変数のそれぞれについて、
（ｉ）当該プロセス変数の最新値と当該プロセス変数の目標値との間の許容可能な差異を定義した、ギブアウェイ許容範囲に対してユーザが指定する値を受け取る手順と、
（ｉｉ）当該プロセス変数の前記最新値が、受け取った前記ギブアウェイ許容範囲を満たしているか否かを判定する手順と、
１つ以上の前記プロセス変数が前記受け取ったギブアウェイ許容範囲を満たしていない場合、当該１つ以上のプロセス変数を前記受け取ったギブアウェイ許容範囲へと移動させるように前記ＭＰＣコントローラの設定を調節する手順と、
調節後の前記設定を用いて、前記少なくとも１つのプロセス変数の新たな目標値を算出する手順と、
前記少なくとも１つのプロセス変数を前記算出した新たな目標値へと移動させる制御変動を生成する動的変動プランを生成する手順と、
（ａ）前記少なくとも１つのプロセス変数の制約および（ｂ）前記調節後の設定との関連でステップサイズを最大化することにより摂動信号を算出し、算出した前記摂動信号を用いて、前記産業プロセスの閉ループステップ試験を実施することによって、前記動的変動プランに、前記調節後の設定に基づいて算出した前記摂動信号を追加する手順と、
で前記産業プロセスの非干渉性の閉ループステップ試験実施の最適化緩和を制御する、記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【関連出願】
【0001】
本願は、2018年10月30日付出願の米国特許出願第16/174,641号の継続出願である。上記出願の全教示内容は、参照をもって本明細書に取り入れたものとする。
【背景技術】
【0002】
プロセス産業には、石油プロセス、化学プロセス、製薬プロセスなどに関与する産業が含まれており、それぞれ対応するプロセスプラントや工場や産業プロセスシステムを有している。多変数予測制御（ＭＰＣ）は、プロセス産業で最も広く利用されている高度プロセス制御技術であり、全世界で５，０００を超えるアプリケーションが現在稼働している。多変量制御（ＭＶＣ）と称されることもあるＭＰＣは、例えばシステム同定で得られる線形動的モデル等といった、目下のプロセスについての動的モデルを利用する。当該動的モデルは、プロセスの挙動（制御変数（ＣＶ））を予測し、操作変数（ＭＶ）を変更するものである。これにより、ＭＰＣは、目下のプロセスの操業を所定の制約集合内に維持することができる。当該制約集合内であるとき、ＭＰＣは、プロセスの挙動が目的関数に基づいて（定常状態目標値として）最適となるようＭＶに対してさらなる変更を行う。
【0003】
一般的かつ困難な課題は、目下の対象プロセスでの設備変更、操業戦略の変更、フィード組成の変更、機器の劣化などといった不可避の変化が原因となって、ＭＰＣのパフォーマンスが経時的に低下するという点である。制御パフォーマンスのこのような低下は、利益の損失に繋がる。大概の場合、制御パフォーマンス低下の原因として考えられ得るあらゆる原因のなかでも、モデルの正確性の低さが主な要因である。良好な制御パフォーマンスを維持するには、モデルを定期的に校正・更新する必要がある。
【0004】
しかしながら、問題のあるモデルを特定し、これに取って代わる新たなモデルをＭＰＣアプリケーションで再同定するというタスクは、技術的に困難であると共にリソースを大量消費する。このような試みは、参照をもって全体を本明細書に取り入れたU.S. Patent No. 6,819,964（特許文献１）に開示されている。大規模なＭＰＣアプリケーションでは、１００を超えるプロセス変数（例えば、ＭＶ、ＣＶ等）が関与し得る。従来のアプローチで再試験・再同定を実施しようとすると、熟練のエンジニアであっても数週間に亘って集中的に従事することになったり、通常操業が大幅に中断されることになったりし得る。
【0005】
プロセス業界は、対象プロセスにプラント試験を実施するための自動的かつ安全な、低干渉性アプローチを長く所望している。前世代のＭＰＣでは、目標値の一つ一つの変化が僅かなものであったとしても、各制御サイクルごとに新たな定常状態目標値をプロセス制御エンジンで算出していた。そして、新たな定常状態目標値を用いて新たな動的変動プランを算出し、最初の変動を対象プロセスに書き出していた。こうすることにより、プロセスコントローラ（例えば、ＭＰＣコントローラ）の積分動作に、測定ノイズやプロセス外乱やモデル誤差により生じた、有効ＣＶ限度値からのオフセットが確実に含まれなくなる。しかし、このアプローチでは、コントローラのモデルに存在する準共線性やプラントノイズへの根拠のない過剰反応がしばしば生じていた。このアプローチでは、さらに、回収されたデータセット内で過剰なフィードバック相関性が発生し、モデル同定目的に適さない閉ループデータセットとなってしまっていた。プロセスコントローラの電源をオンにしてから純粋な閉ループデータをずっと用いた場合には、同定したモデルに著しいバイアスが生じる（すなわち、大きな誤差が含まれることになる）。純粋な閉ループデータから同定したモデルの正確性は、非２乗型のＭＰＣで正確な挙動を促すのにしばしば不十分なものとなっていた。
【0006】
参照をもって全体を本明細書に取り入れたU.S. Patent No. 7,209,793（特許文献２）では、プラント試験を実施するためのアプローチとして、特許文献１に開示された閉ループステップ試験を改良した革新的なアプローチが提案されている。同ステップ試験は、プロセスを特殊設計の多変数（ＭＰＣ）コントローラでセーフガードしながら自動的に実施されるものである。同ステップ試験のプロセス摂動アプローチでは、プロセス変数を所定の操業制約内に維持しつつプロセス出力を最大限にするような摂動が、複数のプロセス入力変数に対して同時に加えられる。
【0007】
しかしながら、上記の自動的閉ループステップ試験を用いたとしても、変数の摂動によってプロセスの通常操業に幾らかの悪影響（主には、最適な操業パフォーマンスの犠牲）が生じることは免れられない。参照をもって全体を本明細書に取り入れたものとするU.S. Patent No. 9,513,610（特許文献３）では、最適なプロセス操業とプロセス摂動との間の調整可能なトレードオフによってこの課題に対処するという、革新的なアプローチが提供されている。特許文献３には、モデリング目的に有用なデータを生成することができるプロセス摂動を、経済性最適化を緩和させた閉ループ制御内にプロセスが位置したまま自動的に実施する装置および方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0008】
【文献】米国特許第６８１９９６４号明細書
【文献】米国特許第７２０９７９３号明細書
【文献】米国特許第９５１３６１０号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0009】
閉ループステップ試験時の、プロセス摂動と経済性最適化との間のトレードオフは、コントローラの経済性最適化目的関数の緩和に基づいて実現され得る。典型的な経済性最適化目的関数は、重み付き操作変数（ＭＶ）と重み付き制御変数（ＣＶ）との線形的組合せからなる。目的関数では変数が異なればその重み付けも異なり得る（例えば、コスト係数が異なる）ので、全体的な目的関数トレードオフ許容範囲を違反しなかったとしても、変数によっては、理想的な定常状態目標値から（他の変数と比べて）大なり小なり離れてしまうことがある。これが起きると、一部のプロセス変数が所望の動作範囲外にドリフトする可能性があるため、ステップ試験中のプロセス操業の懸念事項といえる。
【課題を解決するための手段】
【0010】
本発明の実施形態は、動的プロセスのステップ試験（例えば、非干渉性の閉ループステップ試験）を実施するアプローチとして、従来のアプローチの問題点に対処した新規のアプローチを提供する。同実施形態は、ＭＶやＣＶのコスト係数のばらつきが原因でステップ試験時にＭＶやＣＶの動作範囲に偏りが生じることがないように経済性最適化を緩和させるための手法を提供する。本明細書に開示する本発明の新規のアプローチと従来のアプローチとの間には、重要な違いがある。すなわち、従来のアプローチは（特許文献３に開示されているように）プロセス摂動と最適制御との間でトレードオフを実現し得るのに対し、本発明の新規のアプローチでは、ステップ試験でプロセス摂動を実施しているあいだ各プロセス変数が所望の動作範囲に良好に維持されることになる。ＭＰＣコントローラの経済性目的関数が明確に定義されていなかったとしても、本発明の新規のアプローチは、プロセス摂動が実施されているあいだ各変数を最適目標値付近に維持することが可能である。同アプローチは、さらに、ＭＰＣコントローラの再調整やランタイム割込みの必要性を大幅に減少させることができる。
【0011】
本発明の実施形態は、産業プロセスのステップ試験実施のパフォーマンスを向上させる、コンピュータシステム、装置、方法およびプログラムプロダクトに向けられている。当該コンピュータシステムは、ユーザインターフェースと、目標値最適化手段および動的制御手段を含むＭＰＣコントローラ（装置）とを備える。前記コンピュータプログラムプロダクトは、コード命令が記憶されたか又は組み込まれた、コンピュータ読取り可能な非過渡的記憶媒体を含む。当該記憶媒体は、前記コンピュータコード命令がプロセッサによって実行されることで当該プロセッサに同実施形態の構成要素を実現させることになるよう、当該プロセッサに動作可能に接続されている。
【0012】
前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトは、プラント又は精製所の、少なくとも１つのプロセス変数を有する産業プロセスを制御するＭＰＣコントローラを設定する。前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つの各プロセス変数について、当該プロセス変数の最新値（現在値）と当該プロセス変数の目標値との間の許容可能な範囲を表した、最適化ギブアウェイ許容範囲を（例えば、前記目標値最適化手段で）受け取る。実施形態では、前記少なくとも１つの各プロセス変数の前記ギブアウェイ許容範囲が、ユーザインターフェースを介してユーザにより設定される。前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つの各プロセス変数について、当該プロセス変数の前記最新値が、受け取った前記ギブアウェイ許容範囲を満たしているか否かを判定する。前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトは、１つ以上の前記プロセス変数が前記受け取ったギブアウェイ許容範囲を満たしていない場合、当該１つ以上のプロセス変数を前記受け取ったギブアウェイ許容範囲へと移動させるように前記ＭＰＣコントローラの設定を調節する。前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトは、調節後の前記設定を用いて、前記少なくとも１つのプロセス変数の新たな目標値を算出する。前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトは、算出された前記新たな目標値から、動的変動プランを生成する。前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトは、前記動的変動プランに、前記調節後の設定に基づいて算出した摂動信号を追加する。
【0013】
実施形態において、前記ＭＰＣコントローラの前記設定は、目的関数を含む。これらの実施形態の一部では、当該目的関数が、最小コストに基づく経済性最適化用に構築されている。同実施形態では、前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトが、前記ＭＰＣコントローラの設定を次のように調節する。前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つの各プロセス変数について、前記目的関数を用いて当該プロセス変数の最適目標値を算出する。前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトは、算出した前記最適目標値を基準として前記最新値が前記ギブアウェイ許容範囲内にあるのか前記ギブアウェイ許容範囲外にあるのかに基づき、当該プロセス変数を最適化対象とするのか否かを決定する。前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトは、当該プロセス変数を最適化対象としないことを決定した場合、当該プロセス変数に関して前記目的関数及び動作限度値を調節する（当該プロセス変数の値の最適化を緩和させる）。
【0014】
一部の実施形態では、前記目的関数を調節することが、最適化対象としないことを決定した前記プロセス変数を、前記目的関数で行われる計算から除外することを含む。前記目的関数は、前記決定したプロセス変数のコスト係数を含み得て、かつ、前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトが、前記決定したプロセス変数を、前記コスト係数をゼロに設定することによって除外する。前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトは、既に前記ギブアウェイ許容範囲内である各プロセス変数の上限値及び下限値を、前記最新値の計算が当該ギブアウェイ許容範囲を満たすようにしながら他のプロセス変数を最適化させるための余地が生まれるように変更することによって、前記ＭＰＣコントローラの前記設定を調節し得る。前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトは、１つ以上のプロセス変数が自身のギブアウェイ許容範囲外である場合に、前記調節後の目的関数及び前記調節後の設定で最適化を再実行し得る（新たな最適目標値を算出し得る）。当該再実行により、前記ギブアウェイ許容範囲外である前記プロセス変数の前記最新値は、前記ギブアウェイ許容範囲内に又は前記ギブアウェイ許容範囲付近へと移動する。前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトは、前記調節後の目的関数及び前記調節後の設定（例えば、変更後のプロセス変数）を用いて、前記新たな目標値を算出する。
【0015】
一部の実施形態では、前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトが、前記摂動信号を前記動的変動プランに次のようにして追加する。前記コンピュータシステム、方法およびプログラムプロダクトは、（ａ）前記少なくとも１つのプロセス変数の制約および（ｂ）前記調節後の設定との関連でステップサイズを最大化することにより、前記摂動信号を算出する。前記動的変動プラン中のその算出された摂動信号を用いて、前記産業プロセスにステップ試験が実施される。一部の実施形態では、前記動的変動プランを生成することが、さらに、前記調節後の設定に基づいて制御信号を算出することを含み、当該動的変動プラン中のその算出された制御信号を用いて、前記産業プロセスの挙動（操業および結果）が調節される。
【0016】
前述の内容は、添付の図面に示す例示的な実施形態についての以下のより詳細な説明から明らかになる。異なる図をとおして、同一の符号は同一の構成／構成要素を指すものとする。図面は必ずしも縮尺どおりではなく、むしろ、実施形態を図示することに重点が置かれている。
【図面の簡単な説明】
【0017】
【図1A】本発明の一部の実施形態を実現する多変量モデリング・制御システムの一例についての模式図である。
【図1B】本発明の実施形態における、プラントプロセスを測定・制御するプロセスユニットの一例についての模式図である。
【図1C】本発明の実施形態における、ＭＰＣコントローラの一例についてのブロック図である。
【図2A】古いバージョンのＭＰＣコントローラによる従来の実行動作を示すフロー図である。
【図2B】本発明の実施形態における、ＭＰＣコントローラによる実行動作の一例を示すフロー図である。
【図3】本発明の実施形態における、ステップ試験実施のパフォーマンスを向上させる方法の一例を示すフローチャートである。
【図4】本発明の１つ以上の実施形態における、産業プロセスをモデリング・制御するコンピュータシステム（又はデジタル処理システム）についてのブロック図である。
【図5】本発明の実施形態が実現され得るコンピュータネットワーク環境の一例についての概略図である。
【発明を実施するための形態】
【0018】
以下では、例示的な実施形態について説明する。
【0019】
本明細書で引用する全ての特許、特許出願公開公報及び刊行物は、その全教示内容を参照をもって取り入れたものとする。
【0020】
（多変量モデリング・制御システムの一例）
図１Ａは、本発明の一部の実施形態を実現する多変量モデリング・制御システム１００の一例についての模式図である。実施形態において、図１Ａのシステム１００は、ステップ試験のパフォーマンスを向上させる（最適化緩和を向上させる）図３の方法３００を実行する。例示的な一実施形態において、多変量モデリング・制御システム１００は、Ａｓｐｅｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社（米国マサチューセッツ州ベドフォード）製のＤＭＣ３（登録商標）である。図１Ａの実施形態において、多変量モデリング・制御システム１００は、ユーザインターフェースディスプレイ１４０を備える。ユーザインターフェースディスプレイ１４０は、ＭＰＣコントローラ１０５と自動データ選択・オンラインモデル同定モジュール（データモジュール）１１５とに通信可能に接続されている。ユーザインターフェースディスプレイ１４０とＭＰＣコントローラ１０５及びデータモジュール１１５のそれぞれとの間のインターフェース接続は、有線接続、またはＷｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線接続であり得る。図１Ａに示す一部の実施形態では、ＭＰＣコントローラ１０５とデータモジュール１１５とが、プラントプロセス１１０を制御・モデル化する１つ以上のプロセッサにおける（of）別々のサブシステムとして構成され得る。同実施形態では、ＭＰＣコントローラ１０５とデータモジュール１１５とが、有線接続、またはＷｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどの無線接続で通信可能に接続され得る。他の実施形態では、データモジュール１１５が、プラントプロセス１１０を制御・モデル化する１つ以上のプロセッサとして実現されたＭＰＣコントローラ１０５サブシステムのうちの一部として構成され得る。ＭＰＣコントローラ１０５は、さらに、（石油化学プラント、化学プロセスプラントなどの実際のプラントの）プラントプロセス１１０に通信可能に接続されている。
図１Ａは、本発明の一部の実施形態を実現する多変量モデリング・制御システム１００の一例についての模式図である。実施形態において、図１Ａのシステム１００は、ステップ試験のパフォーマンスを向上させる（最適化緩和を向上させる）図３の方法３００を実行する。例示的な一実施形態において、多変量モデリング・制御システム１００は、Ａｓｐｅｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社（米国マサチューセッツ州ベドフォード）製のＤＭＣ３（登録商標）である。図１Ａの実施形態において、多変量モデリング・制御システム１００は、ユーザインターフェースディスプレイ１４０を備える。ユーザインターフェースディスプレイ１４０は、ＭＰＣコントローラ１０５と自動データ選択・オンラインモデル同定モジュール（データモジュール）１１５とに通信可能に接続されている。ユーザインターフェースディスプレイ１４０とＭＰＣコントローラ１０５及びデータモジュール１１５のそれぞれとの間のインターフェース接続は、有線接続、またはＷｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線接続であり得る。図１Ａに示す一部の実施形態では、ＭＰＣコントローラ１０５とデータモジュール１１５とが、プラントプロセス１１０を制御・モデル化する１つ以上のプロセッサにおける（of）別々のサブシステムとして構成され得る。同実施形態では、ＭＰＣコントローラ１０５とデータモジュール１１５とが、有線接続、またはＷｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどの無線接続で通信可能に接続され得る。他の実施形態では、データモジュール１１５が、プラントプロセス１１０を制御・モデル化する１つ以上のプロセッサとして実現されたＭＰＣコントローラ１０５サブシステムのうちの一部として構成され得る。ＭＰＣコントローラ１０５は、さらに、（石油化学プラント、化学プロセスプラントなどの実際のプラントの）プラントプロセス１１０に通信可能に接続されている。
【0021】
データモジュール１１５は、プラントプロセス１１０の挙動を定義するために、線形モデル及び非線形モデル（ＭＰＣモデル）の少なくとも一方を生成する。データモジュール１１５に通信可能に接続されたＭＰＣコントローラ１０５が、生成されたＭＰＣモデル（生成ＭＰＣモデル）を用いて、プラントプロセス１１０の今後の挙動を予測、最適化及び制御する。例示的な実施形態において、プラントプロセス１１０の最適化用にデータモジュール１１５で生成されたＭＰＣモデルは、プラントプロセス１１０の最適挙動（操業および出力）を規定した定常状態目標値をコスト係数に基づいて算出する目的関数を含み得る。データモジュール１１５は、ユーザ又はシステムがプラントプロセス１１０の挙動を生成ＭＰＣモデルとして定義するためのパラメータを提供し得る。当該パラメータには、プラントプロセス１１０のＭＶやＣＶを設定するためのパラメータや、各変数の最適化ギブアウェイ許容範囲を設定するためのパラメータが含まれる。これらのパラメータは、ユーザ又はシステムがプラントプロセス１１０の前記ＭＰＣモデルを規定することが可能になるようユーザインターフェースディスプレイ１４０に表示され得る。また、データモジュール１１５は、実際のプラントから（例えば、プラントプロセス出力１３５から）ＭＰＣコントローラ１０５が受け取ったプラント測定値１３０や試験データ１３２、（例えば、ヒストリアンデータベースからの）履歴プロセスデータなどに基づいて、プラントプロセス１１０の挙動を生成ＭＰＣモデルとして定義し得る。一部の実施形態では、生成ＭＰＣモデル（又は付属パラメータ）が、データモジュール１１５のメモリ又はデータモジュール１１５に通信可能に接続されたメモリに記憶され得て、かつ、プラントプロセス１１０の挙動を定義するために事後的にデータモジュール１１５へとロードされ得る。
【0022】
ＭＰＣコントローラ１０５は、プラントプロセスのＭＶ値として受け取ったプラント測定値１３０や試験データ１３２やその他のプラントプロセス出力１３５から決まるプロセス条件の変化に応じて、プラントプロセス１１０の、ＣＶ値で規定される今後の挙動を予測するよう、生成ＭＰＣモデルをロードし且つその解を求める。ＭＰＣコントローラ１０５は、さらに、プラントプロセス出力１３５やモデル予測値に応じてＭＶを調節することによってプラントプロセス１１０を最適に調節する目的で、生成ＭＰＣモデルをロードし且つその解を求める。具体的に述べると、生成ＭＰＣモデルは、所定の制約集合内で考えられ得る最大の最適経済性利益をもたらしながらプラントプロセス１１０が確実に稼働し続けるようＭＶを最適に調節するために用いられ得る。
【0023】
ＭＰＣコントローラ１０５は、制御変動を含む制御信号１２０を（実際のプラントの）プラントプロセス１１０に送り込むことにより、設定された最適挙動へと当該プラントプロセス１１０を押し進める（例えば、実際のプラントのコンポーネントを調節後のＭＶに基づいてプログラムする）。ＭＰＣコントローラ１０５は、さらに、ステップ変動を含む摂動信号１２０をプラントプロセス１１０に送り込むことにより、ステップ試験（例えば、非干渉性の閉ループステップ試験）に基づくデータを生成し得る。実際のプラントは、一般的に、プラントプロセス１１０を前記制御信号に基づいて調節（制御変動）したりプラントプロセス１１０を摂動信号に基づいて試験（ステップ変動）したりする分散制御システム（ＤＣＳ）またはその他のプラントプロセス制御システムで構成されている。前記ＤＣＳは、プラントプロセス１１０のプラント測定値１３０や試験データ１３２やその他のプロセス出力１３５をＭＰＣコントローラ１０５に送り返して、プラントプロセス１１０の今後の予測や最適化を行わせる。
【0024】
（プラントプロセス制御の一例）
図１Ｂは、本発明の実施形態における、プラントプロセス１１０を測定・制御するプラント設備を備えたプロセスユニット１０８の一例についての模式図である。プラントプロセス１１０は、一般的に、プラントプロセス１１０を測定・制御する１つ以上のプラントプロセス制御システム（または分散制御システム（ＤＣＳ）システム）１７０で構成された実際のプラントにて実施される。図１Ｂでは、プラントプロセス制御システム１７０が、プラントプロセス１１０に関する温度、圧力、流量などのパラメータについてのプラント測定値１３０を取得するように構成されている（そのような装備を有している）。具体的に述べると、プラントプロセス制御システム１７０は、プラントプロセス１１０に関するプラント測定値の最新値を測定するように前記プラントにて構成された実在センサと通信する。例えば、プラントプロセス制御システム１７０は、プラントプロセス１１０に関わる蒸留塔噴流を測定する流量計１５０や、プラントプロセス１１０に関わる頂塔圧力を測定する圧力センサ１５２や、プラントプロセス１１０に関わる頂塔温度を測定する温度センサ１５４や、プラントプロセス１１０に関わるフィード流温度を測定する温度センサ１５６と通信し得る。さらなる例として、プラントプロセス制御システム１７０は、プラントプロセス１１０に関わるヒータフィード通過流量を測定する流量計１５８や、プラントプロセス１１０に関わる燃料ガス圧力を測定する圧力センサ１６０や、プラントプロセス１１０に関わる蒸気圧力を測定する圧力センサ１６２や、プラントプロセス１１０に関わるリフラックスドラム圧力を測定する圧力センサ１６４とも通信し得る。
図１Ｂは、本発明の実施形態における、プラントプロセス１１０を測定・制御するプラント設備を備えたプロセスユニット１０８の一例についての模式図である。プラントプロセス１１０は、一般的に、プラントプロセス１１０を測定・制御する１つ以上のプラントプロセス制御システム（または分散制御システム（ＤＣＳ）システム）１７０で構成された実際のプラントにて実施される。図１Ｂでは、プラントプロセス制御システム１７０が、プラントプロセス１１０に関する温度、圧力、流量などのパラメータについてのプラント測定値１３０を取得するように構成されている（そのような装備を有している）。具体的に述べると、プラントプロセス制御システム１７０は、プラントプロセス１１０に関するプラント測定値の最新値を測定するように前記プラントにて構成された実在センサと通信する。例えば、プラントプロセス制御システム１７０は、プラントプロセス１１０に関わる蒸留塔噴流を測定する流量計１５０や、プラントプロセス１１０に関わる頂塔圧力を測定する圧力センサ１５２や、プラントプロセス１１０に関わる頂塔温度を測定する温度センサ１５４や、プラントプロセス１１０に関わるフィード流温度を測定する温度センサ１５６と通信し得る。さらなる例として、プラントプロセス制御システム１７０は、プラントプロセス１１０に関わるヒータフィード通過流量を測定する流量計１５８や、プラントプロセス１１０に関わる燃料ガス圧力を測定する圧力センサ１６０や、プラントプロセス１１０に関わる蒸気圧力を測定する圧力センサ１６２や、プラントプロセス１１０に関わるリフラックスドラム圧力を測定する圧力センサ１６４とも通信し得る。
【0025】
プラントプロセス制御システム１７０は、さらに、実在センサ１５０，１５２，１５４，１５６，１５８，１６０，１６２，１６４で測定されたプラント測定値１３０をＭＰＣコントローラ１０５に送信するように構成され得る。ＭＰＣコントローラ１０５は、送信されたプラント測定値１３０を前記生成ＭＰＣモデルに用いることにより、プラントプロセス１１０の各ＭＶ（例えば、蒸留塔噴流、頂塔圧力、頂塔温度、フィード流温度、ヒータフィード通過流量等）や各ＣＶ（例えば、燃料ガス圧力、蒸気圧力、リフラックスドラム圧力等）に関する最新挙動を算出し得る。ＭＰＣコントローラ１０５は、プラント測定値１３０に基づいて、プラントプロセス１１０の今後の挙動についての予測値を更新し得るほか、プラントプロセス１１０の挙動を最適化するようＭＶを追加調節し得る。
【0026】
ＭＰＣコントローラ１０５は、さらに、最適挙動へとプラントプロセス１１０を押し進める（例えば、実際のプラントのコンポーネントを追加調節後のＭＶに基づいてプログラムする）ように構成された制御信号１２０を、（実際のプラントの）プラントプロセス１１０に送り込む。プラントプロセス制御システム１７０は、制御信号１２０を受信し、前記追加調節後のＭＶに従ってプラントのアクチュエータ１４２、バルブ１４４、ポンプ／コンプレッサ１４６、ゲージ１４８などの実在コンポーネントを調節（プログラム）するように構成されている（そのような装備を有している）。プラントプロセス制御システム１７０は、実在センサ１５０，１５２，１５４，１５６，１５８，１６０，１６２，１６４からプラント測定値１３０の最新値を取得し得るほか、調節後の前記実在コンポーネント（アクチュエータ１４２、バルブ１４４、ポンプ１４６およびゲージ１４８）の設定の最新値をプロセス出力１３５の一部として取得し得る。そして、プラントプロセス制御システム１７０は、前記ＭＰＣモデルに利用出来るようプラント測定値１３０の最新値およびプロセス出力１３５をＭＰＣコントローラ１０５へと送信して、プラントプロセス１１０についての今後の予測および最適化を行わせ得る。
【0027】
図１Ｂでは、プラントプロセス制御システム（またはＤＣＳ）１７０が、さらに、ステップ試験をプラントプロセス１１０に（例えば、設備１４２，１４４，１４６，１４８に対して）実施するように構成されている（そのような装備を有している）。これを行うにあたって、ＭＰＣコントローラ１０５は、ＭＶ用のステップ試験系列でプログラムされた摂動信号１２０を算出し、これを（実際のプラントの）プラントプロセス１１０に送り込む。プラントプロセス制御システム１７０は、摂動信号１２０を受信し、プログラムされた前記ステップ試験系列に従ってプラントプロセス（例えば、アクチュエータ１４２、バルブ１４４、ポンプ／コンプレッサ１４６等）をステップ変動させてステップ試験を実施するように構成されている（そのような装備を有している）。プラントプロセス制御システム１７０は、プラントプロセス（アクチュエータ１４２、バルブ１４４、ポンプ１４６およびゲージ１４８）を変動させた結果を、プロセス出力１３５の一部として（試験データ１３２として）取得し得る。そして、プラントプロセス制御システム１７０は、前記ＭＰＣモデルに利用出来るよう試験データ１３２をＭＰＣコントローラ１０５へと送信して、プラントプロセス１１０についての今後の予測および最適化を行わせ得る。
【0028】
（ＭＰＣコントローラの一例）
図１Ｃは、本発明の実施形態における、ＭＰＣコントローラ１０５の一例についてのブロック図である。一部の実施形態では、ＭＰＣコントローラ１０５が、図１Ａのプロセスモデリングシステム１００の一サブシステムとして構成されている。実施形態において、図１ＣのＭＰＣコントローラ１０５は、図３の方法３００を実行してステップ試験のパフォーマンスを向上させる（最適化緩和を向上させる）。図１Ｃの実施形態では、データモジュール１１５が、ＭＰＣコントローラ１０５サブシステムのうちの、プラントプロセス１１０を制御・モデル化する１つ以上のプロセッサとして構成されたモジュールに組み込まれている。典型的なＭＰＣコントローラ１０５でＭＶの移動を引き起こす３つの動因は、（１）フィードバック補正、（２）定常状態目標値の最適化、および（３）動的変動プランの最適化である。
図１Ｃは、本発明の実施形態における、ＭＰＣコントローラ１０５の一例についてのブロック図である。一部の実施形態では、ＭＰＣコントローラ１０５が、図１Ａのプロセスモデリングシステム１００の一サブシステムとして構成されている。実施形態において、図１ＣのＭＰＣコントローラ１０５は、図３の方法３００を実行してステップ試験のパフォーマンスを向上させる（最適化緩和を向上させる）。図１Ｃの実施形態では、データモジュール１１５が、ＭＰＣコントローラ１０５サブシステムのうちの、プラントプロセス１１０を制御・モデル化する１つ以上のプロセッサとして構成されたモジュールに組み込まれている。典型的なＭＰＣコントローラ１０５でＭＶの移動を引き起こす３つの動因は、（１）フィードバック補正、（２）定常状態目標値の最適化、および（３）動的変動プランの最適化である。
【0029】
ＭＰＣコントローラ１０５は、予測・フィードバック補正モジュール２０７を有する。予測・フィードバック補正モジュール２０７は、プラントプロセス１１０の挙動を予測するためのモデル２１５を含む。なお、モデル２１５は、図１Ｃのように予測・フィードバック補正モジュール２０７で生成されるのではなく図１Ａのようにデータモジュール１１５で生成されるものとされてもよい。予測・フィードバック補正モジュール２０７は、さらに、モデル２１５で算出された計算値（解）から予測バイアスを取り除くことでフィードバック補正を行うフィルタ２２０を含む。一部の実施形態において、フィルタ２２０は、プラント測定値１３０とモデル予測値との差分をその後の予測値をシフトさせるバイアスとして用い得る。他の実施形態では、フィルタ２２０が、カルマンフィルタからなり得る。例えば、参照をもって全体を本明細書に取り入れたS. Joe Qin & Thomas A. Badgwell, “A survey of industrial model predictive control technology,” Control Engineering Practice, 11:733-764 (2003)を参照されたい。予測・フィードバック補正モジュール２０７は、コンピュータメモリ（例えば、ヒストリアンデータベース）から取り出された履歴値（開ループ予測値）に基づいてプラントプロセス１１０を予測し得る。また、予測・フィードバック補正モジュール２０７は、プラントのプラント測定値１３０や出力１３５（すなわち、図１Ｂの実在プラントセンサのデータ）由来の調節済みＭＶ値（閉ループ予測値）および／またはフィルタリング済みＣＶ値（補正フィードバック値）に基づいてプラントプロセス１１０を予測し得る。
【0030】
図１ＣのＭＰＣコントローラ１０５では、予測・フィードバック補正モジュール２０７から（フィルタリング後の）モデル解が目標値最適化手段２３０に供給されてＭＶの最適定常状態目標値が算出される。目標値最適化手段２３０は、外部からの目標データ２３５の一部としての最適化モデルを用いて、プラントプロセス１１０の任意の実行サイクルの（最適ＭＶ値を含む）定常状態目標値を構築する。なお、目標値最適化手段２３０は、図１Ｃのように当該目標値最適化手段２３０で生成された最適化モデルではなく図１Ａのようにデータモジュール１１５で生成された最適化モデルを用いるものとされてもよい。目標値最適化手段２３０は、定常状態目標値（最適ＭＶ値）を、各変数ごとに設定されるコスト係数を用いた最小コスト用の経済性目的関数に基づいて構築し得る。
【0031】
図１ＣのＭＰＣコントローラ１０５では、目標値最適化モジュール２３０で算出された定常状態目標値が、動的制御手段２２５に（例えば、制御信号１２０として）供給される。動的制御モジュール２２５は、定常状態目標値を用いてプラントプロセス１１０の変動プランを算出する。つまり、本発明のＭＰＣコントローラ１０５は、プラントプロセス１１０を最適化するにあたって２つの別々の最適化機能を果たす。１つ目の最適化機能は、変数制約を維持しながら目的関数を最適化する定常状態目標値の構築である（目標値最適化手段２３０で行われる）。２つ目の最適化機能は、最適に算出された時系列で変数を前記定常状態目標値へと移動させるような制御変動を生成する動的変動プランの算出である（動的制御モジュール２２５で行われる）。本発明の実施形態では、さらに、各ＭＶ用のまたは所定のＭＶ同士の組合せ用の摂動信号（ステップ変動）が動的変動プランに追加される。当該摂動信号は、プロセス１１０のステップ試験実施に利用される。
【0032】
（閉ループステップ試験）
ＭＰＣ１０５のモデル２１５の正確性が、多変数モデリング・制御システム１００で達成可能な閉ループパフォーマンスの上限を決める。しかし、達成可能なモデルの正確性には、有限な限界がある。これは、非線形である場合が多い実際のプロセスを線形モデルで表現することで起きる近似化誤差や、ノイズや外乱が通常混入している観測プロセスデータに基づいてモデルをシステム同定処理で同定するという構成が原因である。
ＭＰＣ１０５のモデル２１５の正確性が、多変数モデリング・制御システム１００で達成可能な閉ループパフォーマンスの上限を決める。しかし、達成可能なモデルの正確性には、有限な限界がある。これは、非線形である場合が多い実際のプロセスを線形モデルで表現することで起きる近似化誤差や、ノイズや外乱が通常混入している観測プロセスデータに基づいてモデルをシステム同定処理で同定するという構成が原因である。
【0033】
一般的に、大規模なプロセスユニット１０８についての正確なモデルを導き出す最も費用対効果の高い方法は、安全性や操業性の制約を逸脱することなく適切な試験信号（摂動信号）１２０でプロセスユニット１０８に積極的に摂動を加えることである（閉ループステップ試験と称される）。このプロセス摂動は、プロセスユニット１０８の全振幅範囲及び全周波数範囲をカバーしている必要がある。ステップやパルスやランダム白色雑音系列や擬似乱数バイナリ（ＰＲＢＳ）信号を含め、幾つかの様々な種類の試験信号が利用可能である。プロセス制御業界では、人工的に生成し易いことからステップ試験信号が広く利用されている。この手法は、ステップ試験と称される。本説明の目的上、どのような試験信号を用いるのかにかかわらず、経験的な動的モデルを同定する目的でプロセスユニット１０８に摂動を加えることを、ステップ試験と称することにする。
【0034】
ステップ試験は、プロセスユニット１０８の全てのＭＶに対して、直交的かつ独立した十分に大きなステップ状の変化を細心の監視下で付加することからなる。ＭＶは、プロセスユニット１０８を構成する制御バルブ１４４、ポンプ／コンプレッサ１４６などに各自接続されたアクチュエータによって調節される変数であり、例えばフィード量、流量、容器温度等である。そして、ステップ試験データがシステム同定アルゴリズムに利用されることにより、観測プロセス応答値に対する動的モデル２１５のフィッティングが行われる。ステップ試験の時間及びそれに伴うコストを抑えるには、これらのステップ状の変化の振幅を、プロセスの動的挙動がはっきりと観測されるように且つ信号対雑音比が最大限になるように十分な振幅にする必要がある。正確なモデルを確実に同定できるように、ＭＶ間の相関性（依存性）は最小限に抑えられる必要がある。
【0035】
大きなステップ状の変化を用い、かつ、ＭＶ間の相関性やフィードバック補正が確実に最小限になるようにし、かつ、ステップ試験系列がプロセスの定常状態到達時間（ＴＴＳＳ）を基準として超高速ステップ～超低速ステップの周波数範囲全体に確実に及ぶようにすることにより、モデルの正確性が達成される。大きな未測定外乱の影響を抑えるにはＭＶに補正変動を頻繁に加えなければならず、それによって不要なフィードバック補正が生じることが、モデルの正確性低下の一因であり得る。
【0036】
プロセスユニット１０８のステップ試験用の摂動信号１２０は、動的制御手段２２５で生成されて動的変動プランに追加されてプロセスユニット１０８へと送り込まれ得る。本発明の実施形態において、ステップ試験に用いるＭＶへのプログラムされたステップ状の変化（変動）を含む摂動信号１２０は、プロセス制約および経済性制約の条件下でステップサイズが最大となるようにして算出される。本発明の実施形態では、ＭＰＣコントローラ１０５が、プロセス１１０に摂動を加えるための範囲を確保するために（すなわち、摂動を実施しているあいだ各プロセス変数を所望の動作範囲に維持するために）変数の経済性最適化を緩和させ得る。そして、動的制御手段２２５で算出された、信号（制御信号および摂動信号）１２０を含む動的変動プランが、プラントユニット１０８に送信される。プロセス制御システム１７０は、制御信号を用いてプラントプロセス１１０を最適挙動へと制御し／移動させ、摂動信号を用いてプラントプロセス１１０のステップ試験（例えば、非干渉性の閉ループステップ試験）を実施する。前記動的プランが予測・フィードバック補正モジュール２０７のモデル２１５にも受け渡されることで、プラントプロセス１１０の挙動についてのさらなる予測が実行される（これにより、サイクルが再開して反復状態となり得る）。
【0037】
（従来のＭＰＣコントローラの実行動作）
図２Ａは、古いバージョンのＭＰＣコントローラ２００（例えば、Ａｓｐｅｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社（米国マサチューセッツ州ベドフォード）製のＤＭＣｐｌｕｓ（登録商標）の古いバージョンのもの）による従来の実行動作についてのシステム図である。ＭＰＣコントローラ２００は、図１Ａ及び図１ＣのＭＰＣコントローラの古いバージョンのものであり得る。この古いバージョンのＭＰＣコントローラ２００は、（古いバージョンの予測モジュールにて）対象プロセス１１４の各プロセス制御変数（ＣＶ）についてのモデル予測値を生成する（２０４）。ＭＰＣコントローラ２００は、各実行サイクルごとに、（古いバージョンの目標値最適化手段にて）ＭＶの定常状態目標値を目的関数に基づいて算出する（２７０）。ＭＰＣコントローラ２００は、対象プロセス１１４のプロセス変数の一つ一つの変化が僅かなものであったとしても、各サイクルごとに定常状態目標値の最新値を算出する（２７０）。そして、ＭＰＣコントローラ２００は、（古いバージョンの動的制御手段にて）当該算出済みの定常状態目標値を用いて動的変動プランを算出する（２４４）。ＭＰＣコントローラ２００は、当該算出済みの動的変動プランの変動（出力２５４）を送り出して、対象プロセス１１４を制御し且つ試験する。
図２Ａは、古いバージョンのＭＰＣコントローラ２００（例えば、Ａｓｐｅｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社（米国マサチューセッツ州ベドフォード）製のＤＭＣｐｌｕｓ（登録商標）の古いバージョンのもの）による従来の実行動作についてのシステム図である。ＭＰＣコントローラ２００は、図１Ａ及び図１ＣのＭＰＣコントローラの古いバージョンのものであり得る。この古いバージョンのＭＰＣコントローラ２００は、（古いバージョンの予測モジュールにて）対象プロセス１１４の各プロセス制御変数（ＣＶ）についてのモデル予測値を生成する（２０４）。ＭＰＣコントローラ２００は、各実行サイクルごとに、（古いバージョンの目標値最適化手段にて）ＭＶの定常状態目標値を目的関数に基づいて算出する（２７０）。ＭＰＣコントローラ２００は、対象プロセス１１４のプロセス変数の一つ一つの変化が僅かなものであったとしても、各サイクルごとに定常状態目標値の最新値を算出する（２７０）。そして、ＭＰＣコントローラ２００は、（古いバージョンの動的制御手段にて）当該算出済みの定常状態目標値を用いて動的変動プランを算出する（２４４）。ＭＰＣコントローラ２００は、当該算出済みの動的変動プランの変動（出力２５４）を送り出して、対象プロセス１１４を制御し且つ試験する。
【0038】
（ＭＰＣコントローラの改良品の実行動作）
図２Ｂは、本発明の実施形態における、ステップ試験のパフォーマンスを向上させるＭＰＣコントローラ２０１の改良品による実行動作についてのシステム図である。ＭＰＣコントローラ２０１は、図１Ａ及び図１ＣのＭＰＣコントローラ１０５の一実施形態である。ＭＰＣコントローラ２０１（予測モジュール２０７）は、対象プロセス１１０の各ＣＶのモデル予測値を、ＭＰＣモデル、前の入力および過去の予測誤差に基づいて生成する（２１４）。ＭＰＣコントローラ２０１（目標値最適化手段２３０）は、各実行サイクルごとに、対象プロセス１１０の制約の条件下で各ＭＶ及びＣＶの定常状態目標値を目的関数（Ｊ）に基づいて算出する（２２２）。本発明の実施形態において、ＭＰＣコントローラ２０１は、操業最適化（利益最大化またはコスト最小化設定；「Ｍｉｎ Ｃｏｓｔ（最小コスト）」とも称される）に基づいて構築された目的関数を用いて、各変数の目標値（理想的な最適目標値）を算出する（２２２）。他の実施形態では、ＭＰＣコントローラ２０１が、最小変動制御（制約制御設定；「Ｍｉｎ Ｍｏｖｅ（最小変動）」とも称される）に基づいて構築された目的関数を用いて、目標値を算出し得る。
図２Ｂは、本発明の実施形態における、ステップ試験のパフォーマンスを向上させるＭＰＣコントローラ２０１の改良品による実行動作についてのシステム図である。ＭＰＣコントローラ２０１は、図１Ａ及び図１ＣのＭＰＣコントローラ１０５の一実施形態である。ＭＰＣコントローラ２０１（予測モジュール２０７）は、対象プロセス１１０の各ＣＶのモデル予測値を、ＭＰＣモデル、前の入力および過去の予測誤差に基づいて生成する（２１４）。ＭＰＣコントローラ２０１（目標値最適化手段２３０）は、各実行サイクルごとに、対象プロセス１１０の制約の条件下で各ＭＶ及びＣＶの定常状態目標値を目的関数（Ｊ）に基づいて算出する（２２２）。本発明の実施形態において、ＭＰＣコントローラ２０１は、操業最適化（利益最大化またはコスト最小化設定；「Ｍｉｎ Ｃｏｓｔ（最小コスト）」とも称される）に基づいて構築された目的関数を用いて、各変数の目標値（理想的な最適目標値）を算出する（２２２）。他の実施形態では、ＭＰＣコントローラ２０１が、最小変動制御（制約制御設定；「Ｍｉｎ Ｍｏｖｅ（最小変動）」とも称される）に基づいて構築された目的関数を用いて、目標値を算出し得る。
【0039】
本発明のＭＰＣコントローラ２０１は、図２Ａの従来のＭＰＣコントローラ２００と違って、摂動対象の各プロセス変数の範囲を確保するため、プロセス変数の最適化の緩和を行う。ＭＰＣコントローラ２０１は、これを行うにあたって、各変数の最適化ギブアウェイ許容範囲を受け取るように構成されている。一部の実施形態では、最適化ギブアウェイ許容範囲が、（例えば、ユーザインターフェース１４０を介して）ユーザにより設定される。最適化ギブアウェイ許容範囲は、変数の最新値と当該変数の目標値との間の許容可能な範囲を表したものである。ＭＰＣコントローラ２０１は、最適化ギブアウェイ許容範囲に基づいて、対象プロセス内で最適化対象とする変数を選択する。選択しなかった各変数（すなわち、自身の最適化ギブアウェイ許容範囲を満たす変数）については、ＭＰＣコントローラ２０１（目標値最適化手段２３０）が、当該変数の最適化ギブアウェイ許容範囲に関する最新設定（例えば、変数の動作限度値の最新値、目的関数等）を調節する（２２４）。この調節２２４により、選択しなかった（既に自身の最適化ギブアウェイ許容範囲内にある）変数の最適化が緩和されると同時に、選択した変数を最適化させるための余地（範囲）が生まれる。そして、ＭＰＣコントローラ２０１（目標値最適化手段２３０）は、調節後の目的関数を用いて、各変数の新たな定常状態目標値を算出する（２２６）。
【0040】
そして、ＭＰＣコントローラ２０１（動的制御手段２２５）は、算出された定常状態目標値を用いて（制御信号を含んだ）動的変動プランを算出する（２４０）。ＭＰＣコントローラ２０１は、さらに、摂動信号を算出して、これをステップ試験（例えば、非干渉性の閉ループステップ試験）用の動的変動プランに追加する。ＭＰＣコントローラ２０１は、算出した動的変動プランの出力２５０を信号（制御信号および摂動信号）１２０の形態でプロセス制御システム（またはＤＣＳ）１７０に送信して対象プロセス１１０を制御／試験する。プロセス制御システム１７０は、当該信号を用いて、プラントのアクチュエータ１４２などの実在コンポーネントに制御変動および／またはステップ変動を加える。
【0041】
（ステップ試験のパフォーマンスを向上させる方法）
図３は、本発明の実施形態における、産業プロセスへのステップ試験（例えば、非干渉性の閉ループステップ試験）のパフォーマンスを向上させる方法３００の一例である。方法３００の本例により、最適化緩和を向上させながら産業プロセスのステップ試験を実施することができる。これを行うにあたって、方法３００の本例は、産業プロセスのプロセス変数（ＭＶおよびＣＶ）を最適値付近に維持したまま、ステップ試験で当該プロセス変数に摂動を加える。
図３は、本発明の実施形態における、産業プロセスへのステップ試験（例えば、非干渉性の閉ループステップ試験）のパフォーマンスを向上させる方法３００の一例である。方法３００の本例により、最適化緩和を向上させながら産業プロセスのステップ試験を実施することができる。これを行うにあたって、方法３００の本例は、産業プロセスのプロセス変数（ＭＶおよびＣＶ）を最適値付近に維持したまま、ステップ試験で当該プロセス変数に摂動を加える。
【0042】
方法３００は、（ステップ３０５にて）ＭＰＣコントローラの初期設定を開始する。実施形態において、方法３００のＭＰＣコントローラは、図２ＢのＭＰＣコントローラ２０１であり得る。設定済みのＭＰＣコントローラにより制御されるプロセス全般は、次のように記述することができる：
【0043】
Ｙ＝Ｇ×Ｕ （１）
（式中、Ｇは伝達関数またはゲイン行列であり、Ｕはプロセス入力変数であり、Ｙはプロセス出力変数である。）
（式中、Ｇは伝達関数またはゲイン行列であり、Ｕはプロセス入力変数であり、Ｙはプロセス出力変数である。）
【0044】
Ｕ＝［ｕ１，ｕ２，……，ｕｍ］、 ｍ≧１
【0045】
Ｙ＝［ｙ１，ｙ２，……，ｙｎ］、 ｎ≧１
【0046】
同プロセスの操業制約は、次のように記述することができる：
【0047】
ＵＬ≦Ｕ≦ＵＨ （２）
【0048】
ＹＬ≦Ｙ≦ＹＨ （３）
【0049】
（式中、ＵＬは入力変数の下限値であり、ＵＨは入力変数の上限値であり、ＹＬは出力変数の下限値であり、ＹＨは出力変数の上限値である。）
【0050】
Ｊ（ｘ）は、任意の変数ｘに関する特定の算出値を表す目的関数である。
【0051】
実際には、式（１）、（２）及び（３）を同時に満足する実行可能解が見つからない場合がある。これは、一部のＣＶ変数が限度値外にならざるを得ないことを意味する。ＭＶ目標値及びＣＶ目標値の算出に先立って、まず、達成可能なＣＶ限度値の集合を特定することが常套手段となっている：
【0052】
【数1】
【0053】
但し、Ｙ＝Ｇ×Ｕ＋Ｅ、さらには、式（２）及び（３）を条件とする。
【0054】
（式中、Ｅは緩和ベクトルである。）
そして、達成可能なＣＶ限度値ＹＬ＊，ＹＨ＊は、次のように定義される：
そして、達成可能なＣＶ限度値ＹＬ＊，ＹＨ＊は、次のように定義される：
【0055】
ｅｉ＜０の場合、ｙｌ＊
ｉ＝ｙｌｉ＋ｅｉ
ｅｉ＞０の場合、ｙｈ＊ ｉ＝ｙｈｉ＋ｅｉ
ｉ＝１，２，…，ｎ （４）
ｅｉ＞０の場合、ｙｈ＊ ｉ＝ｙｈｉ＋ｅｉ
ｉ＝１，２，…，ｎ （４）
【0056】
以降の説明では、一般性を犠牲にせずに説明を簡素化するために、ノミナルＣＶ限度値ではなく達成可能なＣＶ限度値（ＹＬ＊およびＹＨ＊）を目標値の算出に利用するものとする。
【0057】
方法３００は、ステップ３１０にて、各プロセス変数（ＭＶおよびＣＶ）の理想的な最適定常状態目標値を最小コスト（「Ｍｉｎ Ｃｏｓｔ」）設定を用いて算出する。実施形態では、図１Ｃの目標値最適化手段２３０で、これらの理想的な最適目標値が算出される。方法３００では、Ｍｉｎ Ｃｏｓｔ用のコントローラ目標値の計算が、ＭＶ限度値やＣＶ限度値などのプロセス制約を条件とした、各ＭＶ及びＣＶ（あるいは、それ以外のもの）に関するコスト係数からなる目的関数で記述される：
【0058】
【数2】
【0059】
（式中、
【0060】
【数3】
【0061】
であり、ｃｉはｉ番目の操作変数のコスト係数であり、ｃｊはｊ番目の制御変数のコスト係数である。）
【0062】
方法３００は、式（１）～（５）により定まる最適化問題の解を求めることにより、理想的な最適目標値を算出する（ステップ３１０）。通常、Ｍｉｎ Ｃｏｓｔ目標値計算から得られた理想的な最適目標値は、プロセス変数同士をそれらの有効限度値へと移動させるものである（あらゆる自由度が消費し尽くされる。算出された動的変動プラン２４０は、プロセス変数を当該有効限度値に維持しようとする）。各プロセス変数に摂動を加えられるようにするには、そのための範囲（余地）を確保することが必要となるので、方法３００は、この範囲を確保するために変数の最適化を次のようにして緩和させる。
【0063】
方法３００は、ステップ３１５にて、各ＭＶ及びＣＶに対して設定された最適化ギブアウェイ許容範囲に基づいて、最適化対象とするＭＶ及びＣＶの集合を決定する。最適化ギブアウェイ許容範囲は、ＭＶ又はＣＶの最新値と当該ＭＶ又はＣＶの理想的な最適目標値との間の許容可能な範囲を表したものである。各ＭＶ及びＣＶの最適化ギブアウェイ許容範囲は、（例えば、図１Ａのユーザインターフェース１４０を介して）ユーザにより指定され得る。ＭＶ同士及びＣＶ同士は、各ＭＶ及びＣＶの最適化ギブアウェイ許容範囲に基づいて２種類の集合に分別される。第１の集合には、自身の最適化ギブアウェイ許容範囲を満たすＭＶやＣＶが含まれる。すなわち、第１の集合のＭＶやＣＶの最新値は、（ステップ３１０にて算出された）各々の理想的な最適目標値を基準として各々の最適化ギブアウェイ許容範囲内にある。第２の集合には、自身の最適化ギブアウェイ許容範囲を満たさない（方法３００の最適化対象となる）ＭＶやＣＶが含まれる。すなわち、第２の集合のＭＶやＣＶの最新値は、（ステップ３１０にて算出された）各々の理想的な最適目標値を基準として各々の最適化ギブアウェイ許容範囲外にある。
【0064】
第２の集合のＭＶやＣＶについては、方法３００が、ステップ３１５にて、目的関数（式５）内でのこれらのＭＶ及びＣＶの設定をそのままに維持する（例えば、コスト係数を変えずに維持する）。第１の集合の変数については、方法３００が、ステップ３２０にて、（それらの最適化を緩和させるよう）ＭＰＣコントローラの設定を変更する。これを行うにあたって、方法３００（ステップ３２０）は、第１の集合の各ＭＶ及びＣＶの上限値及び下限値（ＭＶの場合はＵＨ，ＵＬ、ＣＶの場合はＹＨ，ＹＬ）を、同集合内の任意のＭＶ又はＣＶの値の計算が当該ＭＶ又はＣＶの（its）理想的な最適目標値を基準として当該ＭＶ又はＣＶの（its）最適化ギブアウェイ許容範囲を満たすようにしながら最適化対象の第２の集合のプロセス変数については余地（範囲）が生じることになるように変更する。方法３００（ステップ３２０）は、さらに、第１の集合のＭＶやＣＶを目的関数（式５）から除外することによって当該目的変数（式５）を調節する。これを行うにあたって、方法３００（ステップ３２０）は、目的関数（式５）内における第１の集合の各ＭＶ及びＣＶのコスト係数をゼロに設定し得る。
【0065】
方法３００は、ステップ３２５にて、ステップ３２０で変更した設定を用いて、ＭＶ及びＣＶの新たな定常状態目標値を算出する（最適化を再実行する）。実施形態において、これらの新たな目標値は、図１Ｃの目標値最適化手段２３０によって算出される。方法３００（ステップ３２５）は、これらの新たな目標値を算出するために、式（１）～（５）により定まる最適化問題の解を、調節後の目的関数（式５）並びに第１の集合の変更後のＭＶ限度値及びＣＶ限度値を含む変更後の前記設定を用いて再び求める。第１の集合の変数は前記調節後の目的関数から除外されていることから第２の集合の変数と競合しないので、新たな目標値を算出した際には、第２の集合内の出来る限り多くのＭＶやＣＶがそれらの各々の最適化ギブアウェイ許容範囲内（又はその付近）へと移動する（押し進められる）ことになる。
【0066】
方法３００は、ステップ３３０にて、ＭＶ及びＣＶの前記新たな目標値に基づいて動的変動プランを算出する。実施形態において、動的変動プランは、図１Ｃの動的制御手段２２５によって算出される。この変動プランは、式（１）～（４）により定まるプロセス制約の条件下で変数同士を前記新たな目標値へと最大限高速に到達させるように設計されている。当該変動プランには、プロセスの挙動を前記新たな目標値へと調節する（制御変動を組み込んでなる）制御信号が含まれている。方法３００は、ステップ３３５にて、各ＭＶ用のまたは所定のＭＶ同士の組合せ用の摂動信号を算出し、これを前記動的変動プランに追加する。当該摂動信号は、式（１）～（４）により定まるプロセス制約およびステップ３２０で得られた前記変更後の設定の条件下でＭＶのステップサイズを最大化することによって算出される。（ステップ変動を組み込んでなる）当該摂動信号を用いて、産業プロセスにステップ試験が実施される。
【0067】
前記摂動信号は、次のようにして算出される。方法３００では、ステップ３２５で算出される新たな目標値を（Ｕ＊，Ｙ＊）、｛ｄｕｉ｝をＭＶの最適化ギブアウェイ許容範囲、｛ｄｙｊ｝をＣＶの最適化ギブアウェイ許容範囲と表記する。ｋ番目の操作変数ｕｋをステップ変動させるには、方法３００が、
【0068】
【数4】
【0069】
によってそのステップサイズを決定する。
但し、ｕ＊ ｋ－ｄｕｋ≦ｕｋ≦ｕ＊ ｋ＋ｄｕｋ、 ｕ＊ ｋ⊂Ｕ＊
ｉ≠ｋの場合はｕｉ＝ｕ＊ ｉ、 ｉ＝１，…，ｍ、 ｕ＊ ｉ⊂Ｕ＊
ｙ＊ ｊ－ｄｙｊ≦ｙｊ≦ｙ＊ ｊ＋ｄｙｊ、 ｊ＝１，…，ｎ、 ｙ＊ ｊ⊂Ｙ＊
式（１）、（２）、（３）および（４）を条件とする。
但し、ｕ＊ ｋ－ｄｕｋ≦ｕｋ≦ｕ＊ ｋ＋ｄｕｋ、 ｕ＊ ｋ⊂Ｕ＊
ｉ≠ｋの場合はｕｉ＝ｕ＊ ｉ、 ｉ＝１，…，ｍ、 ｕ＊ ｉ⊂Ｕ＊
ｙ＊ ｊ－ｄｙｊ≦ｙｊ≦ｙ＊ ｊ＋ｄｙｊ、 ｊ＝１，…，ｎ、 ｙ＊ ｊ⊂Ｙ＊
式（１）、（２）、（３）および（４）を条件とする。
【0070】
そして、方法３００は、ｋ番目の操作変数のステップサイズ（ｕｋ－ｕ＊
ｋ）を前記動的変動プランに重畳する。
【0071】
方法３００は、ステップ３４０にて、（制御信号および摂動信号を含んだ）実施すべき動的変動プランをＭＰＣコントローラから出力し、プロセス制御システム（ＤＣＳ）にプロセスを動的制御／ステップ変動させる。実施形態において、プロセス制御システム（ＤＣＳ）は、図１Ｂのプロセス制御システム１７０である。当該プロセス制御システムは、ＭＰＣコントローラの所定数の実行サイクルに亘って前記動的変動プランをプロセスの動的制約の条件下で実施する。通常、前記プロセス制御システムは、プロセス操業を混乱させないように、前記動的変動プランに含まれる大規模な変動（制御変動やステップ変動）を所定時間における複数の小規模な変動へと分割する必要がある。
【0072】
（ステップ３２５にて算出された）新たな目標値に基づいて算出された動的変動プランを用いることにより、ステップ試験でプロセス摂動を実施しているあいだ、各プロセス変数を所望の動作範囲に維持することができる。ＭＰＣコントローラの経済性目的関数（式５）が明確に定義されていなかったとしても、変更後の設定から構築された動的変動プランを用いることにより、プロセス摂動が実施されているあいだプロセス変数同士を最適な目標値付近に維持することが可能である。これにより、さらに、ＭＰＣコントローラの再調整やランタイム割込みの必要性を大幅に減少させることができる。
【0073】
（デジタル処理環境）
図４は、本発明の一実施形態における、プラントプロセスをモデリング・制御するのに用いられ得るコンピュータベースのシステム４２０についての簡略化ブロック図である。コンピュータベースのシステム４２０は、図１Ａのシステム１００、図１Ｂのシステム１７０、図１Ｃのシステム１０５などであり得る。システム４２０は、バス４２５を備える。バス４２５は、システム４２０の各種コンポーネント間のインターコネクタとして機能する。バス４２５には、キーボード、マウス、ディスプレイ（例えば、図１Ａのユーザインターフェース１４０）、スピーカなどの様々な入出力装置をシステム４２０に接続するための入出力装置インターフェース４２８が接続されている。バス４２５には、コンピュータ命令を実行する中央演算処理装置（ＣＰＵ）４２２が接続されている。メモリ４２７は、コンピュータ命令を実行するのに用いられるデータを記憶する揮発性の記憶部である。ストレージ４３６は、オペレーティングシステム（図示せず）などのソフトウェア命令を記憶する不揮発性の記憶部である。具体的に述べると、メモリ４２７および／またはストレージ４３６は、プロセスユニットを制御し且つ試験するための図１Ａや図１Ｂや図１Ｃや図２Ｂや図３で詳述したような方法および／またはモジュール１０５，１１５，２０１，２０７，２１５，２２０，２２５，２３０，３００を実現するプログラム命令で構成されている。システム４２０は、さらに、当該技術分野で知られているクラウドやワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）やローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含む任意の種類のネットワークに接続するためのネットワークインターフェース４２１を備える。
図４は、本発明の一実施形態における、プラントプロセスをモデリング・制御するのに用いられ得るコンピュータベースのシステム４２０についての簡略化ブロック図である。コンピュータベースのシステム４２０は、図１Ａのシステム１００、図１Ｂのシステム１７０、図１Ｃのシステム１０５などであり得る。システム４２０は、バス４２５を備える。バス４２５は、システム４２０の各種コンポーネント間のインターコネクタとして機能する。バス４２５には、キーボード、マウス、ディスプレイ（例えば、図１Ａのユーザインターフェース１４０）、スピーカなどの様々な入出力装置をシステム４２０に接続するための入出力装置インターフェース４２８が接続されている。バス４２５には、コンピュータ命令を実行する中央演算処理装置（ＣＰＵ）４２２が接続されている。メモリ４２７は、コンピュータ命令を実行するのに用いられるデータを記憶する揮発性の記憶部である。ストレージ４３６は、オペレーティングシステム（図示せず）などのソフトウェア命令を記憶する不揮発性の記憶部である。具体的に述べると、メモリ４２７および／またはストレージ４３６は、プロセスユニットを制御し且つ試験するための図１Ａや図１Ｂや図１Ｃや図２Ｂや図３で詳述したような方法および／またはモジュール１０５，１１５，２０１，２０７，２１５，２２０，２２５，２３０，３００を実現するプログラム命令で構成されている。システム４２０は、さらに、当該技術分野で知られているクラウドやワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）やローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含む任意の種類のネットワークに接続するためのネットワークインターフェース４２１を備える。
【0074】
バス４２５には、さらに、インターフェースモジュール４２３（例えば、図１Ａのユーザインターフェースディスプレイ１４０）が接続されている。インターフェースモジュール４２３は、ユーザがプロセス変数の最適化ギブアウェイ許容範囲を指定することを可能にするように構成されている。インターフェースモジュール４２３は、当該技術分野で知られている任意の手段によってユーザに入出力機能を提供し得る。例えば、インターフェースモジュール４２３は、ストレージ装置４３６やメモリ４２７に記憶されたＭＶパラメータを表示することにより、ユーザが最適化ギブアウェイ許容範囲の値に関して決定を行うのを可能にし得る。さらなる例において、インターフェースモジュール４２３は、システム４２０にネットワークインターエース４２１及び／又は入出力装置インターフェース４２８を介して通信可能に接続されている任意の場所へと送り込まれた入力データ（例えば、最適化ギブアウェイ許容範囲の値）を、ユーザが指定出来るようにするものであり得る。
【0075】
システム４２０は、さらに、インターフェースモジュール４２３に通信可能／動作可能に接続されたコントローラモジュール４２４（例えば、図１Ａ、図１Ｂ及び図１ＣのＭＰＣコントローラ１０５、図２ＢのＭＰＣコントローラ２０１等）を備える。コントローラモジュール４２４は、最小コストに基づいて構成された目的関数を用いて最適定常状態目標値を構築するように、かつ、最適化対象のプロセス変数を最適化ギブアウェイ許容範囲の値に基づいて決定するように、かつ、最適化後のプロセス変数に基づいて新たな定常状態目標値を算出するように構成されている。コントローラ（最適化）モジュール４２４は、定常状態目標値を当該技術分野で知られている任意の手段によって構築し得る。例えば、最適化モジュール４２４は、プロセス変数の値および目的関数をストレージ装置４３６やメモリ４２７に例えば配列等として記憶し得る。他の例では、最適化モジュール４２４が、バス４２５を介してＣＰＵ４２２で定常状態値を構築し得る。さらなる他の例では、最適化モジュール４２４が、システム４２０にネットワークインターエース４２１及び／又は入出力装置インターフェース４２８を介して通信可能に接続されている任意の場所から最適化ギブアウェイ許容範囲の値を取得し得る。
【0076】
本明細書で説明した例示的な実施形態は、数多くの様々な方法で実現されてもよいことを理解されたい。一部の例において、本明細書で説明した各種方法およびマシンは、コンピュータシステム４２０のような物理コンピュータ、仮想コンピュータまたはハイブリッド型の汎用コンピュータで各自実現され得る。例えば、ＣＰＵ４２２で実行出来るようソフトウェア命令をメモリ４２７または不揮発性のストレージ４３６にロードすることにより、コンピュータシステム４２０は、本明細書で説明した方法を実行するマシンへと変換され得る。また、インターフェースモジュール４２３と最適化モジュール４２４は別個のモジュールとして図示されているが、例示的な一実施形態ではこれらのモジュールが様々な構成で実現されてもよい。
【0077】
システム４２０及びその各種コンポーネントは、本明細書で説明した本発明の任意の実施形態を実現するように構成され得る。例えば、システム４２０は、図１Ａ、図１Ｂ、図１Ｃ、図２Ｂ及び図３との関連で前述した方法及び／又はモジュール１０５，１１５，２０１，２０７，２１５，２２０，２２５，２３０，３００を実現するように構成され得る。例示的な一実施形態では、インターフェースモジュール４２３およびコントローラモジュール４２４が、メモリ４２７および／またはストレージ装置４３６に記憶されたソフトウェアで実現され得る。このような例示的な実施形態では、ＣＰＵ４２２およびメモリ４２７が、当該メモリ４２７および／またはストレージ装置４３６に記憶されたコンピュータコード命令により、ユーザがシステムに対して最適化ギブアウェイ許容範囲を指定出来るようにするインターフェースモジュールを実現する。同システムは、それに応答して定常状態目標値を自動的に最適化する。また、コントローラモジュール４２４は、当該定常状態目標値に基づいて（例えば、制御変動および／またはステップ変動を含んだ）動的プランを自動的に算出し、これを実施し得る。
【0078】
図５に、本発明の一実施形態が実現され得るコンピュータネットワーク環境５６０を示す。コンピュータネットワーク環境５６０では、サーバ５３１が通信ネットワーク５３２を介してクライアント５３３ａ～５３３ｎに接続されている。環境５６０は、クライアント５３３ａ～５３３ｎが単独で又はサーバ５３１との協働で、前述した任意のモジュールおよび／または方法（例えば、図１Ａ、図１Ｂ、図１Ｃ、図２Ｂ及び図３との関連で前述したモジュール１０５，１１５，２０１，２０７，２１５，２２０，２２５，２３０，３００）を実現するのを可能にするように用いられ得る。前述した例示的な実施形態は、数多くの様々な方法で実現されてもよいことを理解されたい。一部の例では、本明細書で説明した各種方法およびマシンが、物理コンピュータ、仮想コンピュータ、ハイブリッド型の汎用コンピュータ、またはコンピュータ環境５６０のようなコンピュータネットワーク環境で各自実現され得る。
【0079】
その実施形態または態様は、ハードウェアの形態、ファームウェアの形態、およびソフトウェアの形態のいずれによって実現されてもよい。ソフトウェアで実現された場合、当該ソフトウェアは、プロセッサに当該ソフトウェア又は当該ソフトウェアの命令の一部をロードさせることが可能であるように構成された任意のコンピュータ読取り可能な非過渡的媒体に記憶されたものとされ得る。そして、プロセッサがこれらの命令を実行することにより、本明細書で説明した様式で装置が動作することになるか又は装置をそのように動作させる構成となっている。
【0080】
また、本明細書では、ファームウェア、ソフトウェア、ルーチンまたは命令が、データプロセッサの特定の動作および／または機能を実行するかの如く説明しているかもしれない。しかしながら、本明細書に含まれるこのような説明はあくまでも便宜上のものに過ぎず、実際には、コンピューティングデバイス、プロセッサ、コントローラまたはその他の装置が当該ファームウェア、ソフトウェア、ルーチン、命令などを実行することによってそのような動作が生じるという点を理解されたい。
【0081】
フロー図、ブロック図およびネットワーク図は、構成要素の数が増えても減ってもよいし、配置が異なってもよいし、表現が異なってもよいと理解されたい。ただし、実施の方法によってはブロック図やネットワーク図が決まっており、実施形態の実施を描いたブロック図やネットワーク図の数も特定の数になり得るという点も理解されたい。
【0082】
つまり、様々なコンピュータアーキテクチャ及び／又は物理コンピュータ及び／又は仮想コンピュータ及び／又はクラウドコンピュータ及び／又はこれらの所与の組合せにより、さらなる実施形態が実現し得る。したがって、本明細書で説明したデータプロセッサは、あくまでも例示目的に意図されたものであり、実施形態を限定するものではない。
【0083】
例示的な実施形態について具体的に図示・説明したが、当業者であれば、添付の特許請求の範囲に包含された実施形態の範囲を逸脱しない範疇で形態や細部に様々な変更が施されてもよいことが分かるであろう。
なお、本発明は、態様として以下の内容を含む。
〔態様１〕
産業プロセスのステップ試験実施のパフォーマンスを向上させる、コンピュータに実装される方法であって、
プラント又は精製所の、少なくとも１つのプロセス変数を有する産業プロセスを制御するＭＰＣコントローラを設定する過程と、
前記少なくとも１つの各プロセス変数について、
（ｉ）当該プロセス変数の最新値と当該プロセス変数の目標値との間の許容可能な範囲を表した、ギブアウェイ許容範囲を受け取る過程と、
（ｉｉ）当該プロセス変数の前記最新値が、受け取った前記ギブアウェイ許容範囲を満たしているか否かを判定する過程と、
１つ以上の前記プロセス変数が前記受け取ったギブアウェイ許容範囲を満たしていない場合、当該１つ以上のプロセス変数を前記受け取ったギブアウェイ許容範囲へと移動させるように前記ＭＰＣコントローラの設定を調節する過程と、
調節後の前記設定を用いて、前記少なくとも１つのプロセス変数の新たな目標値を算出する過程と、
算出された前記新たな目標値から、動的変動プランを生成する過程と、
前記動的変動プランに、前記調節後の設定に基づいて算出した摂動信号を追加する過程と、
を備える、方法。
〔態様２〕
態様１に記載の方法において、前記ＭＰＣコントローラの前記設定が目的関数を含み、前記設定を調節する過程が、さらに、
前記少なくとも１つの各プロセス変数について、
（ａ）前記目的関数を用いて、当該プロセス変数の最適目標値を算出する副過程、
（ｂ）算出した前記最適目標値を基準として前記最新値が前記ギブアウェイ許容範囲内にあるのか否か に基づいて、当該プロセス変数を最適化対象とするのか否かを決定する副過程、
（ｃ）当該プロセス変数を最適化対象としないことを決定した場合、当該プロセス変数に関して前記目的関数及び前記設定を調節する副過程、ならびに
調節後の前記目的関数及び調節後の前記設定を用いて、前記新たな目標値を算出する副過程、
を含む、方法。
〔態様３〕
態様２に記載の方法において、前記目的関数が、最小コストに基づく経済性最適化用に構築されている、方法。
〔態様４〕
態様２に記載の方法において、前記目的関数を調節する副過程が、最適化対象としないことを決定した前記プロセス変数を、前記目的関数で行われる計算から除外することを有する、方法。
〔態様５〕
態様４に記載の方法において、前記目的関数が、前記決定したプロセス変数のコスト係数を含み、前記決定したプロセス変数を除外することが、前記コスト係数をゼロに設定することを含む、方法。
〔態様６〕
態様５に記載の方法において、前記設定を調節する過程が、
既に各自の前記ギブアウェイ許容範囲内である各プロセス変数の上限値及び下限値を、前記最新値の計算が当該ギブアウェイ許容範囲を満たすようにしながら他のプロセス変数を最適化させるための余地が生まれるように変更する副過程、
を含む、方法。
〔態様７〕
態様２に記載の方法において、さらに、
前記少なくとも１つの各プロセス変数について、
１つ以上のプロセス変数が前記ギブアウェイ許容範囲外である場合に、前記調節後の目的関数及び前記調節後の設定で最 適化を再実行することにより、前記ギブアウェイ許容範囲内であるプロセス変数の前記最新値の最適化を緩和させると同時に、前記ギブアウェイ許容範囲外である前記１つ以上のプロセス変数の前記最新値を前記ギブアウェイ許容範囲内に又は前記ギブアウェイ許容範囲付近へと移動させる過程、
を備える、方法。
〔態様８〕
態様１に記載の方法において、前記少なくとも１つのプロセス変数が、操作変数（ＭＶ）および制御変数（ＣＶ）の少なくとも一方を含む、方法。
〔態様９〕
態様１に記載の方法において、前記摂動信号を追加する過程が、さらに、
（ａ）前記少なくとも１つのプロセス変数の制約および（ｂ）前記調節後の設定との関連でステップサイズを最大化することにより、前記摂動信号を算出する副過程、ならびに
算出した前記摂動信号を用いて、前記産業プロセスの閉ループステップ試験を実施する副過程、
を含む、方法。
〔態様１０〕
態様１に記載の方法において、前記動的変動プランを生成する過程が、さらに、
前記調節後の設定に基づいて、制御信号を算出する副過程、および
算出した前記制御信号を用いて、前記産業プロセスの挙動を調節する副過程、
を含む、方法。
〔態様１１〕
産業プロセスのステップ試験実施のパフォーマンスを向上させるコンピュータシステムであって、
ユーザが少なくとも１つの各プロセス変数のギブアウェイ許容範囲を設定するのを可能にするように構成された、ユーザインターフェースと、
プラント又は精製所の、少なくとも１つのプロセス変数を有する産業プロセスを制御するように構成された、ＭＰＣコントローラと、
を備え、前記ＭＰＣコントローラが、
前記少なくとも１つの各プロセス変数の目標値最適化手段であって、
（ｉ）当該プロセス変数の最新値と当該プロセス変数の目標値との間の許容可能な範囲を表した、設定済みのギブアウェイ許容範囲を、前記ユーザインターフェースから受け取るように、かつ、
（ｉｉ）当該プロセス変数の前記最新値が、受け取った前記ギブアウェイ許容範囲を満たしているか否かを判定するように、かつ、
１つ以上の前記プロセス変数が前記受け取ったギブアウェイ許容範囲を満たしていない場合、当該１つ以上のプロセス変数を前記受け取ったギブアウェイ許容範囲へと移動させるよう前記ＭＰＣコントローラの設定を調節するように、かつ、
調節後の前記設定を用いて、前記少なくとも１つのプロセス変数の新たな目標値を算出するように、
構成された、目標値最適化手段、および
動的制御手段であって、
算出された前記新たな目標値から、動的変動プランを生成するように、かつ、
前記動的変動プランに、前記調節後の設定に基づいて算出した摂動信号を追加するように、
構成された、動的制御手段、
を実現する、コンピュータシステム。
〔態様１２〕
態様１１に記載のコンピュータシステムにおいて、前記ＭＰＣコントローラの前記設定が目的関数を含み、前記目標値最適化手段が、さらに、
前記少なくとも１つの各プロセス変数について、
（ａ）前記目的関数を用いて、当該プロセス変数の最適目標値を算出するように、かつ、
（ｂ）算出した前記最適目標値を基準として前記最新値が前記ギブアウェイ許容範囲内にあるのか否か に基づいて、当該プロセス変数を最適化対象とするのか否かを決定するように、かつ、
（ｃ）当該プロセス変数を最適化対象としないことを決定した場合、当該プロセス変数に関して前記目的関数及び前記設定を調節するように、かつ、
調節後の前記目的関数及び調節後の前記設定を用いて、前記新たな目標値を算出するように、
構成されている、コンピュータシステム。
〔態様１３〕
態様１２に記載のコンピュータシステムにおいて、前記目的関数が、最小コストに基づく経済性最適化用に構築されている、コンピュータシステム。
〔態様１４〕
態様１２に記載のコンピュータシステムにおいて、目標値最適化手段が、最適化対象としないことを決定した前記プロセス変数を、前記目的関数で行われる計算から除外することによって、前記目的関数を調節する、コンピュータシステム。
〔態様１５〕
態様１２に記載のコンピュータシステムにおいて、前記目的関数が、前記決定したプロセス変数のコスト係数を含み、前記目標値最適化手段が、前記コスト係数をゼロに設定することによって、前記決定したプロセス変数を除外する、コンピュータシステム。
〔態様１６〕
態様１２に記載のコンピュータシステムにおいて、前記設定を調節することが、
既に前記ギブアウェイ許容範囲内である各プロセス変数の上限値及び下限値を、前記最新値の計算が当該ギブアウェイ許容範囲を満たすようにしながら他のプロセス変数を最適化させるための余地が生まれるように変更すること、
を含む、コンピュータシステム。
〔態様１７〕
態様１２に記載のコンピュータシステムにおいて、前記目標値最適化手段が、さらに、
前記少なくとも１つの各プロセス変数について、
１つ以上のプロセス変数が前記ギブアウェイ許容範囲外である場合に、前記調節後の目的関数及び前記調節後の設定で最 適化を再実行することにより、前記ギブアウェイ許容範囲内であるプロセス変数の前記最新値の最適化を緩和させると同時に、前記ギブアウェイ許容範囲外である前記 プロセス変数の前記最新値を前記ギブアウェイ許容範囲内に又は前記ギブアウェイ許容範囲付近へと移動させるように、
構成されている、コンピュータシステム。
〔態様１８〕
態様１１に記載のコンピュータシステムにおいて、前記少なくとも１つのプロセス変数が、操作変数（ＭＶ）である、コンピュータシステム。
〔態様１９〕
態様１１に記載のコンピュータシステムにおいて、前記動的制御手段が、さらに、
（ａ）前記少なくとも１つのプロセス変数の制約および（ｂ）前記調節後の設定との関連でステップサイズを最大化することによって前記摂動信号を算出し、かつ、
算出した前記摂動信号を用いて、前記産業プロセスの閉ループステップ試験を実施することにより、
前記摂動信号を追加するように構成されている、コンピュータシステム。
〔態様２０〕
コンピュータ読取り可能なコードが記憶されたコンピュータ読取り可能な非過渡的記憶媒体であって、前記コードは、コンピュータプロセッサによってロード及び実行されることで、当該コンピュータプロセッサに、
プラント又は精製所の、少なくとも１つのプロセス変数を有する産業プロセスを制御するＭＰＣコントローラを設定する手順と、
前記少なくとも１つの各プロセス変数について、
（ｉ）当該プロセス変数の最新値と当該プロセス変数の目標値との間の許容可能な範囲を表した、ギブアウェイ許容範囲を受け取る手順と、
（ｉｉ）当該プロセス変数の前記最新値が、受け取った前記ギブアウェイ許容範囲を満たしているか否かを判定する手順と、
１つ以上の前記プロセス変数が前記受け取ったギブアウェイ許容範囲を満たしていない場合、当該１つ以上のプロセス変数を前記受け取ったギブアウェイ許容範囲へと移動させるように前記ＭＰＣコントローラの設定を調節する手順と、
調節後の前記設定を用いて、前記少なくとも１つのプロセス変数の新たな目標値を算出する手順と、
算出された前記新たな目標値から、動的変動プランを生成する手順と、
前記動的変動プランに、前記調節後の設定に基づいて算出した摂動信号を追加する手順と、
で産業プロセスのステップ試験実施のパフォーマンスを向上させる、記憶媒体。
なお、本発明は、態様として以下の内容を含む。
〔態様１〕
産業プロセスのステップ試験実施のパフォーマンスを向上させる、コンピュータに実装される方法であって、
プラント又は精製所の、少なくとも１つのプロセス変数を有する産業プロセスを制御するＭＰＣコントローラを設定する過程と、
前記少なくとも１つの各プロセス変数について、
（ｉ）当該プロセス変数の最新値と当該プロセス変数の目標値との間の許容可能な範囲を表した、ギブアウェイ許容範囲を受け取る過程と、
（ｉｉ）当該プロセス変数の前記最新値が、受け取った前記ギブアウェイ許容範囲を満たしているか否かを判定する過程と、
１つ以上の前記プロセス変数が前記受け取ったギブアウェイ許容範囲を満たしていない場合、当該１つ以上のプロセス変数を前記受け取ったギブアウェイ許容範囲へと移動させるように前記ＭＰＣコントローラの設定を調節する過程と、
調節後の前記設定を用いて、前記少なくとも１つのプロセス変数の新たな目標値を算出する過程と、
算出された前記新たな目標値から、動的変動プランを生成する過程と、
前記動的変動プランに、前記調節後の設定に基づいて算出した摂動信号を追加する過程と、
を備える、方法。
〔態様２〕
態様１に記載の方法において、前記ＭＰＣコントローラの前記設定が目的関数を含み、前記設定を調節する過程が、さらに、
前記少なくとも１つの各プロセス変数について、
（ａ）前記目的関数を用いて、当該プロセス変数の最適目標値を算出する副過程、
（ｂ）算出した前記最適目標値を基準として前記最新値が前記ギブアウェイ許容範囲内にあるのか否か に基づいて、当該プロセス変数を最適化対象とするのか否かを決定する副過程、
（ｃ）当該プロセス変数を最適化対象としないことを決定した場合、当該プロセス変数に関して前記目的関数及び前記設定を調節する副過程、ならびに
調節後の前記目的関数及び調節後の前記設定を用いて、前記新たな目標値を算出する副過程、
を含む、方法。
〔態様３〕
態様２に記載の方法において、前記目的関数が、最小コストに基づく経済性最適化用に構築されている、方法。
〔態様４〕
態様２に記載の方法において、前記目的関数を調節する副過程が、最適化対象としないことを決定した前記プロセス変数を、前記目的関数で行われる計算から除外することを有する、方法。
〔態様５〕
態様４に記載の方法において、前記目的関数が、前記決定したプロセス変数のコスト係数を含み、前記決定したプロセス変数を除外することが、前記コスト係数をゼロに設定することを含む、方法。
〔態様６〕
態様５に記載の方法において、前記設定を調節する過程が、
既に各自の前記ギブアウェイ許容範囲内である各プロセス変数の上限値及び下限値を、前記最新値の計算が当該ギブアウェイ許容範囲を満たすようにしながら他のプロセス変数を最適化させるための余地が生まれるように変更する副過程、
を含む、方法。
〔態様７〕
態様２に記載の方法において、さらに、
前記少なくとも１つの各プロセス変数について、
１つ以上のプロセス変数が前記ギブアウェイ許容範囲外である場合に、前記調節後の目的関数及び前記調節後の設定で最 適化を再実行することにより、前記ギブアウェイ許容範囲内であるプロセス変数の前記最新値の最適化を緩和させると同時に、前記ギブアウェイ許容範囲外である前記１つ以上のプロセス変数の前記最新値を前記ギブアウェイ許容範囲内に又は前記ギブアウェイ許容範囲付近へと移動させる過程、
を備える、方法。
〔態様８〕
態様１に記載の方法において、前記少なくとも１つのプロセス変数が、操作変数（ＭＶ）および制御変数（ＣＶ）の少なくとも一方を含む、方法。
〔態様９〕
態様１に記載の方法において、前記摂動信号を追加する過程が、さらに、
（ａ）前記少なくとも１つのプロセス変数の制約および（ｂ）前記調節後の設定との関連でステップサイズを最大化することにより、前記摂動信号を算出する副過程、ならびに
算出した前記摂動信号を用いて、前記産業プロセスの閉ループステップ試験を実施する副過程、
を含む、方法。
〔態様１０〕
態様１に記載の方法において、前記動的変動プランを生成する過程が、さらに、
前記調節後の設定に基づいて、制御信号を算出する副過程、および
算出した前記制御信号を用いて、前記産業プロセスの挙動を調節する副過程、
を含む、方法。
〔態様１１〕
産業プロセスのステップ試験実施のパフォーマンスを向上させるコンピュータシステムであって、
ユーザが少なくとも１つの各プロセス変数のギブアウェイ許容範囲を設定するのを可能にするように構成された、ユーザインターフェースと、
プラント又は精製所の、少なくとも１つのプロセス変数を有する産業プロセスを制御するように構成された、ＭＰＣコントローラと、
を備え、前記ＭＰＣコントローラが、
前記少なくとも１つの各プロセス変数の目標値最適化手段であって、
（ｉ）当該プロセス変数の最新値と当該プロセス変数の目標値との間の許容可能な範囲を表した、設定済みのギブアウェイ許容範囲を、前記ユーザインターフェースから受け取るように、かつ、
（ｉｉ）当該プロセス変数の前記最新値が、受け取った前記ギブアウェイ許容範囲を満たしているか否かを判定するように、かつ、
１つ以上の前記プロセス変数が前記受け取ったギブアウェイ許容範囲を満たしていない場合、当該１つ以上のプロセス変数を前記受け取ったギブアウェイ許容範囲へと移動させるよう前記ＭＰＣコントローラの設定を調節するように、かつ、
調節後の前記設定を用いて、前記少なくとも１つのプロセス変数の新たな目標値を算出するように、
構成された、目標値最適化手段、および
動的制御手段であって、
算出された前記新たな目標値から、動的変動プランを生成するように、かつ、
前記動的変動プランに、前記調節後の設定に基づいて算出した摂動信号を追加するように、
構成された、動的制御手段、
を実現する、コンピュータシステム。
〔態様１２〕
態様１１に記載のコンピュータシステムにおいて、前記ＭＰＣコントローラの前記設定が目的関数を含み、前記目標値最適化手段が、さらに、
前記少なくとも１つの各プロセス変数について、
（ａ）前記目的関数を用いて、当該プロセス変数の最適目標値を算出するように、かつ、
（ｂ）算出した前記最適目標値を基準として前記最新値が前記ギブアウェイ許容範囲内にあるのか否か に基づいて、当該プロセス変数を最適化対象とするのか否かを決定するように、かつ、
（ｃ）当該プロセス変数を最適化対象としないことを決定した場合、当該プロセス変数に関して前記目的関数及び前記設定を調節するように、かつ、
調節後の前記目的関数及び調節後の前記設定を用いて、前記新たな目標値を算出するように、
構成されている、コンピュータシステム。
〔態様１３〕
態様１２に記載のコンピュータシステムにおいて、前記目的関数が、最小コストに基づく経済性最適化用に構築されている、コンピュータシステム。
〔態様１４〕
態様１２に記載のコンピュータシステムにおいて、目標値最適化手段が、最適化対象としないことを決定した前記プロセス変数を、前記目的関数で行われる計算から除外することによって、前記目的関数を調節する、コンピュータシステム。
〔態様１５〕
態様１２に記載のコンピュータシステムにおいて、前記目的関数が、前記決定したプロセス変数のコスト係数を含み、前記目標値最適化手段が、前記コスト係数をゼロに設定することによって、前記決定したプロセス変数を除外する、コンピュータシステム。
〔態様１６〕
態様１２に記載のコンピュータシステムにおいて、前記設定を調節することが、
既に前記ギブアウェイ許容範囲内である各プロセス変数の上限値及び下限値を、前記最新値の計算が当該ギブアウェイ許容範囲を満たすようにしながら他のプロセス変数を最適化させるための余地が生まれるように変更すること、
を含む、コンピュータシステム。
〔態様１７〕
態様１２に記載のコンピュータシステムにおいて、前記目標値最適化手段が、さらに、
前記少なくとも１つの各プロセス変数について、
１つ以上のプロセス変数が前記ギブアウェイ許容範囲外である場合に、前記調節後の目的関数及び前記調節後の設定で最 適化を再実行することにより、前記ギブアウェイ許容範囲内であるプロセス変数の前記最新値の最適化を緩和させると同時に、前記ギブアウェイ許容範囲外である前記 プロセス変数の前記最新値を前記ギブアウェイ許容範囲内に又は前記ギブアウェイ許容範囲付近へと移動させるように、
構成されている、コンピュータシステム。
〔態様１８〕
態様１１に記載のコンピュータシステムにおいて、前記少なくとも１つのプロセス変数が、操作変数（ＭＶ）である、コンピュータシステム。
〔態様１９〕
態様１１に記載のコンピュータシステムにおいて、前記動的制御手段が、さらに、
（ａ）前記少なくとも１つのプロセス変数の制約および（ｂ）前記調節後の設定との関連でステップサイズを最大化することによって前記摂動信号を算出し、かつ、
算出した前記摂動信号を用いて、前記産業プロセスの閉ループステップ試験を実施することにより、
前記摂動信号を追加するように構成されている、コンピュータシステム。
〔態様２０〕
コンピュータ読取り可能なコードが記憶されたコンピュータ読取り可能な非過渡的記憶媒体であって、前記コードは、コンピュータプロセッサによってロード及び実行されることで、当該コンピュータプロセッサに、
プラント又は精製所の、少なくとも１つのプロセス変数を有する産業プロセスを制御するＭＰＣコントローラを設定する手順と、
前記少なくとも１つの各プロセス変数について、
（ｉ）当該プロセス変数の最新値と当該プロセス変数の目標値との間の許容可能な範囲を表した、ギブアウェイ許容範囲を受け取る手順と、
（ｉｉ）当該プロセス変数の前記最新値が、受け取った前記ギブアウェイ許容範囲を満たしているか否かを判定する手順と、
１つ以上の前記プロセス変数が前記受け取ったギブアウェイ許容範囲を満たしていない場合、当該１つ以上のプロセス変数を前記受け取ったギブアウェイ許容範囲へと移動させるように前記ＭＰＣコントローラの設定を調節する手順と、
調節後の前記設定を用いて、前記少なくとも１つのプロセス変数の新たな目標値を算出する手順と、
算出された前記新たな目標値から、動的変動プランを生成する手順と、
前記動的変動プランに、前記調節後の設定に基づいて算出した摂動信号を追加する手順と、
で産業プロセスのステップ試験実施のパフォーマンスを向上させる、記憶媒体。
【図1A】
【図1B】
【図1C】
【図2A】
【図2B】
【図3】
【図4】
【図5】