特表 2024-527267 ＷＥＣコントローラ、方法及びシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-07-24

(54)【発明の名称】ＷＥＣコントローラ、方法及びシステム

(51)【国際特許分類】

   F03B 13/14 20060101AFI20240717BHJP

   H02P 9/04 20060101ALI20240717BHJP

【ＦＩ】

F03B13/14

H02P9/04 Z

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023577956

(86)(22)【出願日】2022-06-23

(85)【翻訳文提出日】2024-01-31

(86)【国際出願番号】 IB2022055825

(87)【国際公開番号】W WO2022269529

(87)【国際公開日】2022-12-29

(31)【優先権主張番号】102021000016634

(32)【優先日】2021-06-24

(33)【優先権主張国・地域又は機関】IT

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】515063312

【氏名又は名称】イーエヌアイ ソシエタ ペル アチオニ

【氏名又は名称原語表記】ＥＮＩ Ｓ．Ｐ．Ａ．

(74)【代理人】

【識別番号】100147485

【弁理士】

【氏名又は名称】杉村 憲司

(74)【代理人】

【識別番号】230118913

【弁護士】

【氏名又は名称】杉村 光嗣

(74)【代理人】

【氏名又は名称】野村 知美

(72)【発明者】

【氏名】マッシモ ザンパト

(72)【発明者】

【氏名】ダニエレ ヴァンザン

(72)【発明者】

【氏名】ジュリアナ マティアッツォ

(72)【発明者】

【氏名】エリサ カページョ

(72)【発明者】

【氏名】ジョバンニ ブラッコ

(72)【発明者】

【氏名】マウロ ボンファンティ

【テーマコード（参考）】

3H074

5H590

【Ｆターム（参考）】

3H074AA02

3H074AA12

3H074BB19

3H074CC01

3H074CC50

5H590CA30

5H590CD05

5H590EB25

5H590JA02

(57)【要約】

ＷＥＣコントローラ、方法及びシステムである。浮遊浮体（３）と関連付けられ、前記浮遊浮体（３）の回転エネルギーを電気エネルギーに変換するのに適した電気コンバータ（９）を備えるジャイロスコープ構造体（２）のコントローラ（１０）は、ジャイロスコープ構造体（２）の動作変数を含む摂動出力状態（ｘ）を入力として受け取り、電気コンバータ（９）の駆動信号（ｕ）を判定し、前記摂動出力状態（ｘ）に基づいて計算された前記ジャイロスコープ構造体（２）の予測制御モデルを使用して判定される第１の信号部分（ｖ）と、前記摂動出力状態（ｘ）の前記動作変数のパラメトリック偏差（ｒ）上で計算された管収束を使用して判定される第２の信号部分（ｖ^＊）であって、前記パラメトリック偏差（ｒ）は、前記ジャイロスコープ構造体（２）の非摂動出力ノミナル状態（ｚ_ＮＰ）の動作変数に関して計算される、第２の信号部分（ｖ^＊）とを含む。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

浮遊浮体（３）と関連付けられ、前記浮遊浮体（３）の回転エネルギーを電気エネルギーに変換するのに適した電気コンバータ（９）を備えるジャイロスコープ構造体（２）のコントローラ（１０）であって、前記ジャイロスコープ構造体（２）の動作変数を含む摂動出力状態（ｘ）を入力において受け取る、前記コントローラ（１０）において、前記電気コンバータ（９）を駆動する駆動信号（ｕ）を判定することであって、
前記摂動出力状態（ｘ）に基づいて計算された前記ジャイロスコープ構造体（２）の予測制御モデルを使用して判定される第１の信号部分（ｖ）と、
前記ジャイロスコープ構造体（２）の動作変数のパラメトリック偏差（ｒ）上で計算された管収束を使用して判定される第２の信号部分（ｖ^＊）であって、前記パラメトリック偏差（ｒ）は、非摂動出力ノミナル状態（ｚ_ＮＰ）に関する前記摂動出力状態（ｘ）の前記動作変数のノミナル差として計算される、前記第２の信号部分（ｖ^＊）と
を含む、前記判定することを特徴とする、
コントローラ（１０）。

【請求項2】

前記ジャイロスコープ構造体（２）の必要とされる非摂動状態（ｚ_０－ｚ_Ｎ）の時間展開を考慮して、前記パラメトリック偏差（ｒ）の予め規定された値への収束を規定するのに適したゲイン行列（Ｋ）を備えるノミナル収束モジュール（１８）であって、前記ゲイン行列（Ｋ）は、各必要とされる非摂動状態（ｚ_０－ｚ_Ｎ）の境界空間（Ｘ’）を考慮して規定される、前記ノミナル収束モジュール（１８）を含むことを特徴とする、請求項１に記載のコントローラ。

【請求項3】

カスケード状に配置されたノミナルユニット（１４）及び予測ユニット（１５）を備える予測ブロック（１３）であって、前記ノミナルユニット（１４）は、前記ジャイロスコープ構造体（２）の非摂動ノミナルモデルを含み、
前記ノミナルユニット（１４）は、前記摂動出力状態（ｘ）を入力として受け取り、前記予測ユニット（１５）によって生成された前記第１の信号部分（ｖ）をフィードバックとして受け取り、前記非摂動出力ノミナル状態（ｚ_ＮＰ）を生成し、
前記予測ユニット（１５）は、前記第１の信号部分（ｖ）を生成するために、前記非摂動出力ノミナル状態（ｚ_ＮＰ）を入力として受け取る予測動的制御モデルを含み、或いは、前記予測ユニット（１５）は、前記第１の信号部分（ｖ）を生成するために、前記非摂動出力ノミナル状態（ｚ_ＮＰ）及びさらに前記パラメトリック偏差（ｒ）を前記入力として受け取る、前記予測ブロック（１３）を含むことを特徴とする、請求項１に記載のコントローラ。

【請求項4】

ノミナル収束モジュール（１８）は、前記ノミナルユニット（１４）によって生成された前記非摂動出力ノミナル状態（ｚ_ＮＰ）を入力として受け取ることを特徴とする、請求項３に記載のコントローラ。

【請求項5】

予測ユニット（１５）の予測動的制御モデルは、前記ジャイロスコープ構造体（２）の状態及び前記駆動信号に関連する２次項を有し、前記ジャイロスコープ構造体（２）によって吸収される瞬時力に関連する非２次項をさらに含む、コスト関数（Ｊ_Ｔ）を含むことと、
前記コスト関数（Ｊ_Ｔ）を最小化するための計算が、駆動信号

を判定することであって、前記第１の信号部分（ｖ）は、前記駆動信号

の少なくとも１つの要素（ｖ_i ｉ＝０．．Ｔ）によって判定される、前記判定することと
を特徴とする、請求項１に記載のコントローラ。

【請求項6】

浮遊浮体（３）と関連付けられたジャイロスコープ構造体（２）の電気コンバータ（９）を制御する方法であって、前記電気コンバータ（９）は、前記浮遊浮体（３）の回転エネルギーを電気エネルギーに変換するように構成され、前記方法は、前記ジャイロスコープ構造体（２）の動作変数を含む摂動出力状態（ｘ）を受け取ることを提供する、前記方法において、
－第１の信号部分（ｖ）及び第２の信号部分（ｖ^＊）を含む駆動信号（ｕ）によって前記電気コンバータ（９）を駆動することと、
－前記摂動出力状態（ｘ）に基づいて計算された前記ジャイロスコープ構造体（２）の予測制御モデルを使用して前記第１の信号部分（ｖ）を判定することと、
－前記第２の信号部分（ｖ^＊）を、前記摂動出力状態（ｘ）の動作変数のパラメトリック偏差（ｒ）上で計算された管収束を使用して判定することであって、前記パラメトリック偏差（ｒ）は、前記ジャイロスコープ構造体（２）の非摂動出力ノミナル状態（ｚ_ＮＰ）の動作に基づいて計算される、前記判定することと
を特徴とする、方法。

【請求項7】

－予め規定された最終的な必要とされる状態（ｚ_ｎ）への収束のために、前記ジャイロスコープ構造体（２）のノミナルモデルによって、前記ジャイロスコープ構造体（２）の必要とされる非摂動状態（ｚ_０－ｚ_ｎ）の展開を規定することであって、前記状態の展開は、Ｎ個の後続ステップを有する時間間隔（Ｔ）において判定される、前記規定することと、
－各摂動出力状態（ｘ_０－ｘ_Ｎ）に関して、対応する必要とされる非摂動状態（ｚ_０－ｚ_ｎ）と比較されたパラメトリック偏差（ｒ）を規定することと、
－前記摂動出力状態（ｘ_０－ｘ_ｎ）の展開によって規定される実際の軌道を、１つの境界空間（Ｘ’）内に維持するように、前記パラメトリック偏差（ｒ）にゲイン行列（Ｋ）のパラメータを乗算することであって、前記境界空間は、前記必要とされる非摂動状態（ｚ_０－ｚ_ｎ）の周囲によって予め規定される、前記乗算することと
を特徴とする、請求項６に記載の方法。

【請求項8】

－前記ジャイロスコープ構造体（２）の前記摂動出力状態（ｘ）と、前記第１の信号部分（ｖ）のフィードバックとから出発する前記非摂動ノミナル状態（ｚ_ＮＰ）を生成するために、前記ジャイロスコープ構造体（２）の非摂動ノミナルモデルを使用することと、
－前記第１の信号部分（ｖ）を生成するために、入力として受け取られた前記非摂動ノミナル状態（ｚ_ＮＰ）に基づいて、前記ジャイロスコープ構造体（２）の予測動的制御モデルを使用すること、又は、前記第１の信号部分（ｖ）を生成するために、入力として受け取られた前記非摂動ノミナル状態（ｚ_ＮＰ）及びさらに前記パラメトリック偏差（ｒ）に基づいて、前記ジャイロスコープ構造体（２）の予測動的制御モデルを使用することと
を特徴とする、請求項６に記載の方法。

【請求項9】

予測動的制御モデルは、前記ジャイロスコープ構造体（２）の状態及び前記駆動信号（ｕ）に関連する２次項と、前記ジャイロスコープ構造体（２）によって吸収される瞬時力に関連する非２次項とを有するコスト関数（Ｊ_Ｔ）を工夫し、
－駆動信号

が判定されるコスト関数（Ｊ_Ｔ）を最小化する最適化問題に従って計算を使用することと、
－前記駆動信号

のうちの少なくとも１つの要素（ｖ_ｉ ｉ＝０，．．．，Ｔ）に基づいて第１の信号部分（ｖ）を判定することと
を特徴とする、請求項６に記載の方法。

【請求項10】

－前記摂動出力状態（ｘ）を入力として受け取り、前記第１の信号部分（ｖ）をフィードバックとして受け取ることによって、理想的な非摂動出力状態（ｚ_ＮＰ）を規定するのに適したノミナルユニット（１４）を提供することと、
－前記ノミナルユニット（１４）によって生成された前記理想的な非摂動出力状態（ｚ_ＮＰ）を使用することによって、前記パラメトリック偏差（ｒ）を計算することと
を特徴とする、請求項６に記載の方法。

【請求項11】

－浮遊浮体（３）と、
－前記浮遊浮体（３）と関連付けられ、前記浮遊浮体（３）の回転エネルギーを電気エネルギーに変換するのに適した電気コンバータ（９）を備えた少なくとも１つのジャイロスコープ構造体（２）と、
－前記少なくとも１つのジャイロスコープ構造体（２）の動作変数を含む摂動出力状態（ｘ）を入力として受け取るコントローラ（１０）において、請求項１乃至５のうちの１つ又は複数に従って製造されることを特徴とする、前記コントローラ（１０）と
を含む、ＷＥＣシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、電気エネルギーを海波から生成することができる電気ジェネレータ又はＷＥＣ（Ｗａｖｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）を含むＷＥＣエネルギー変換システムのコントローラに関する。

【0002】

本発明はまた、浮遊浮体（floating hull）と関連付けられたジャイロ構造体の電気コンバータを制御する方法、及び関連するＷＥＣシステムに関する。

【背景技術】

【0003】

知られているように、波力は、再生可能エネルギーの主要源のうちの１つであり、近年、多くの大規模プラントは、電気エネルギーへの波力の変換のために、開発されており、建設されている。いくつかのプラント、例えば、慣性型ＷＥＣ又はＩＳＷＥＣプラントは、反応を生成し、その力を抽出するために大質量の慣性を利用する反応体又はＰＴＯを使用する。

【0004】

浮遊浮体を含む慣性変換システムは、知られている。浮遊浮体は、海底に固定され、方向ジャイロコンバータを備え、その各々は、電力ジェネレータに接続される。ジェネレータは、フライホイールの動きによって、浮体の振動に起因し、波力によって誘導される回転エネルギーを電気エネルギーに変換することができる。

【0005】

このケースでは、ジャイロスコープ構造体は、ジャイロスコープと、サスペンションデバイスによって浮体と関連付けられたフライホイールと、フライホイールの主慣性軸に実質的に直交する回転軸に連動された電気コンバータとを含む。コンバータは、適切なジョイント及びギアによって回転軸に連結されるドライバ／インバータによって制御される電気モータを含む。したがって、主にダンパとして作用する反作用抵抗駆動トルクを印加することによって、ドライバ／インバータのＶ－Ｉダイアグラムの偶数象限において動作することによって、電力は、電気モータに供給され得るよりも、電力は、電気モータを介して生成され得る。

【0006】

抽出された電力を最大化し、構造体の効率を高めるために、反対抵抗（opposing resistive）駆動トルクは、適切に変調されるべきである。

【0007】

ＰＩＤ（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ，Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｖｅ ａｎｄ Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）コントローラなどの古典的な制御システムは、知られ、産業分野において広く使用され、典型的に、ＳＩＳＯ（Ｓｉｎｇｌｅ－Ｉｎｐｕｔ Ｓｉｎｇｌｅ－Ｏｕｔｐｕｔ）システムのコントローラとして動作する。様々な態様下で満足いくが、ＰＩＤコントローラを用いたシステムは、欠点を有する。実際、波動は、「ＪＯＮＳＷＡＰ分布」として知られている、統計的分布特性を有するランダムプロセスとして文献的に記載され、そのパラメータは、対象の海域に依存する。ＰＩＤコントローラのケースでは、制御パラメータは、海況予測に従って予め設定されたゲインスケジューリングによって更新される。したがって、制御パラメータとして使用されるテーブル値は、実際の波動によって必要とされる値とは異なることがあり、抽出されたエネルギーの結果としての損失は、内在する。

【0008】

状態展開（state evolution）モデルを用いたコントローラを採用する動的システムの使用は、知られている。そのような動的システムは、コントローラＭＰＣ（Ｍｏｄｅｌ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）を採用する。ＭＰＣコントローラは、Ｄ．Ｗｉｌｓｏｎらによる論文「Ａ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ＷＥＣ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ」、Ｓａｎｄｉａ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｌａｂｓ、Ａｌｂｕｑｕｅｒｑｕｅ、Ｎｅｗ Ｍｅｘｉｃｏ、Ｔｅｃｈ．Ｒｅｐ．ＳＡＮＤ２０１６－４２９３、２０１６年４月において、記載される。

【0009】

最も一般的な形式では、ＭＰＣコントローラは、状態からのフィードバックと、システム状態を最適化するための適切なコスト関数を最小化することによって動的に計算された制御則とに基づいている。

【0010】

ＭＰＣコントローラは、いくつかの本質的な態様においてＰＩＤコントローラとは異なる。
ａ）制御則又は制御関数は、古典的な最適化理論では、コスト関数の定常部分（上極値（superior extremity）として）として生じる時間の関数を解として生成するオイラーラグランジュ方程式の解に基づいている。
ｂ）コスト関数は、状態、入力信号、及び、状態及び制御信号と関連付けられた運動エネルギーに関する様々な項を内部に含み、通常、凸関数である。
ｃ）コスト関数は通常、必要とされる状態が実現されるときにｎｕｌｌになる項と、制御動作のエネルギーが最小化されるときにｎｕｌｌになる項とを含む。

【0011】

さらに、ＭＰＣコントローラの制御則は、コスト関数を最小化するために使用される動的制約を規定し得る。ＭＰＣコントローラの制御則は、オイラーラグランジュ方程式の解に基づき、本質的に、必要とされる状態に関する誤差と、この結果を取得するために関与されるエネルギーに関する誤差とを同時に最小化する時間の関数である。

【0012】

ジャイロ構造体の状態展開モデルを使用することによって、ＷＥＣシステムを制御するＭＰＣコントローラの使用は、知られている。これは、プラントが設置される場所に関連して、全ての海波の状態に関する制御パラメータの単一セットを有することを可能にする。状態展開モデルの精度と、関連するパラメータセットの推定とは、制御システムの性能に影響する。

【0013】

言い換えれば、これらのＭＰＣコントローラは、固定され、予め規定されたパラメータを有するシステムのために最適化され、したがって、これらのパラメータの変動によって、或いは海波の状態などのランダムな外乱の存在によって影響されるシステムに対して、より低い効率である。同様に、ＭＰＣコントローラパラメータのキャリブレーション中に考慮されない海況は、非最適なエネルギー抽出条件、すなわち、低いパフォーマンスにつながり得る。

【0014】

既知の解決策は、ＢＲＡＣＯＯ Ｇら：「Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ ｅｎｅｒｇｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ａｎ Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｓｅａ Ｗａｖｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ ｖｉａ Ｍｏｄｅｌ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ」、Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｐｒａｃｔｉｃｅ、Ｐｅｒｇａｍｏｎ Ｐｒｅｓｓ、Ｏｘｆｏｒｄ、ＧＢ－ｖｏｌ．９６、２０２０年１月１７日－ＸＰ０８６０４８０６２という論文に記載される。

【0015】

本願の基礎をなす技術的課題は、波動及びジャイロスコープ構造体のモデリングに起因して誤差の低減を可能にするように、機能的且つ構造的特徴を有するジャイロスコープ構造体の制御を工夫しており、抽出されるエネルギーを最大化することを可能にし、したがって、公知技術を参照して言及された欠点を克服する。

【発明の概要】

【0016】

本発明の基礎をなす解決策は、ジャイロスコープ構造体の状態を規定する動作変数の将来の展開を、制約された方法で駆動することであり、制御のロバスト性及び効率を向上させる。

【0017】

この解決案に基づいて、技術的課題は、請求項１によって規定されるコントローラ、及び請求項２－５によって記載される具体的な実施形態によって解決される。

【0018】

本発明の対象はまた、請求項６によって規定される制御方法、及び請求項７－１０によって記載される具体的な実施形態、及び請求項１１によって規定されるＷＥＣシステムである。

【図面の簡単な説明】

【0019】

本発明のさらなる特徴及び利点は、添付図面を参照して実施例のために提供されるシステムの好ましい実施形態及びその変形の以下の説明から明らかになるであろう。

【図1】図１は、慣性型ＷＥＣシステム（ＩＳＷＥＣ）及びジャイロスコープ構造体を概略的に示す。

【図2】図２は、慣性型ＷＥＣシステム（ＩＳＷＥＣ）及びジャイロスコープ構造体を概略的に示す。

【図3】図３は、本発明による、作られたコントローラのブロックダイアグラムである。

【図4】図４は、２つの状態変数を有するシステムに適用される管収束モデルの理想且つ実際の出力状態の展開を、直交ダイアグラムで概略的に示す。

【図5】図５は、本発明による、作られたコントローラの第２の実施形態のブロックダイアグラムを示す。

【図6】図６は、本発明による、実装されたコントローラを用いた慣性ＷＥＣ変換システムの抽出された電力の経時的傾向のシミュレーションを概略的に示す。

【図7】図７は、図６のグラフのいくつかの詳細を示す。

【図8】図８は、図６のグラフのいくつかの詳細を示す。

【図9】図９は、図６のグラフのいくつかの詳細を示す。

【発明を実施するための形態】

【0020】

これらの図を参照して、１は、浮遊浮体３と、浮遊浮体３に関して力と釣り合うように対称に配置された一対の同一且つ独立したジャイロスコープ構造体２とを含む慣性型ＷＥＣシステム、すなわち、ＩＳＷＥＣの概要を示す。各ジャイロスコープ構造体２は、浮遊浮体３の回転エネルギーを電気エネルギーに変換するのに適した電気コンバータ９を含む。

【0021】

図１に示される概略形態では、浮遊浮体３は、ロール軸Ｘに関して実質的に対称であり、ジャイロスコープ６が強調表示される第１のジャイロスコープ構造体２と、第２のジャイロスコープ構造体２’とを有する。第２のジャイロスコープ構造体２’は、基礎をなすフライホイールを覆うのに適したカバー保護７と共に示される。以下の説明では、言及は、ジャイロスコープ６を含む第１のジャイロスコープ構造体２に行われるだろう。

【0022】

浮遊浮体３は、波動によって強制される回転モーメントに起因するピッチ角δ及び

で、ピッチ軸Ｙに従って回転を可能にするように形成される。図１及び図２では、波動は、方向Ａの矢印によって示される。

【0023】

図には示されないが、従来の方法では、浮遊浮体３は、海底に固定され、ロール軸Ｘは、波動の方向Ａに実質的に平行である。ロール軸Ｘは、ピッチ軸Ｙに垂直である。浮遊浮体３はまた、ロール軸Ｘ及びピッチ軸Ｙによって特定される平面Ｐに実質的に垂直なヨー軸Ｚを有する。

【0024】

【0025】

図に概略的に示される電気コンバータ９は、ドライバ／インバータと関連付けられた電気モータを含み、抽出された電力を最大化するために歳差トルクを打ち消す駆動信号ｕを介してコントローラ１０によって駆動される。

【0026】

図３は、本発明に従って設計された、ジャイロスコープ構造体２及びコントローラ１０に関連して、図１の慣性変換システムＷＥＣ１の一部分を、ブロックダイアグラムを介して示す。

【0027】

ジャイロスコープ構造体２は、ジャイロスコープ構造体２の実際の状態ｚを表すのに適した構造ブロック２１を含む、リアルプラントブロック２０、すなわち、非線形システムによって表される。構造ブロック２１は、駆動信号ｕを受け取り、ジャイロスコープ構造体２の非摂動出力状態ｚを含むベクトルを生成する。

【0028】

摂動及び／又は外乱（ｗ）は、非摂動出力状態（ｚ）に加算され、ジャイロスコープ構造体２の動作変数を含む摂動出力状態ｘを規定する。摂動ｗは、伝達関数によってフィルタリングされ、係留効果及び他の摂動要素／力に加えられ得る波動の外部駆動力などの、ジャイロスコープ構造体２に対する外部摂動及び内部摂動のセットを含む。

【0029】

コントローラ１０は、電気コンバータ９を駆動し、或いはアクティベートするのに適した駆動信号ｕを生成するために、摂動出力状態ｘを入力として受け取る。その最も一般的な態様では、コントローラ１０は、Ｔｕｂｅ－Ｂａｓｅｄ Ｒｏｂｕｓｔ Ｍｏｄｅｌ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｒｏｌの頭文字のような、ＴＲＭＰＣである。

【0030】

第１の実施形態では、摂動出力状態ｘを規定する動作変数は、以下によってベクトル行列形式で表され得る。

【数1】

【0031】

コントローラ１０は、第１の信号部分ｖと第２の信号部分ｖ^＊とを加算することによって、駆動信号ｕを判定する。

【0032】

第１の信号部分ｖは、入力として受け取られた摂動出力状態ｘを有するジャイロスコープ構造体２の予測制御モデルを含む予測制御ブロック１３によって判定される。一実施形態では、予測制御モデルは、例えば、従来のＭＰＣコントローラによって採用されるコスト関数を有する。このケースでは、予測制御ブロック１３は、制御則を使用し、その解は、必要とされる状態に関して、誤差を最小化し、その状態を実現するために使用されるエネルギーを最小化する時系列を提供することによって、オイラーラグランジュ方程式の解に基づき得る。

【0033】

第２の信号部分ｖ^＊は、ノミナル（nominal）管収束を有するノミナル収束モジュール１８によって判定される。具体的には、ノミナル収束モジュール１８は、ブロック１３と共に、ＴＲＭＰＣ制御に従って出力状態のノミナル展開ｚへの、摂動出力状態ｘの展開の収束を可能にする。

【0034】

ノミナル収束モジュール１８は、システムの不確実性を考慮することによって、且つジャイロスコープ構造体２のパラメトリック偏差ｒのゼロなどの、予め規定された値への収束のための管収束の規定に従って、規定されたゲイン行列Ｋを含む。パラメトリック偏差ｒは、ジャイロスコープ構造体２の非摂動出力状態ｚに関する摂動出力状態ｘの動作変数の差として取得される。

【0035】

次いで、第２の信号部分ｖ^＊は、ゲイン行列Ｋと、パラメトリック偏差又は誤差ｒとの積として取得される。

【0036】

図４は、２つの状態変数ｘ１及びｘ２を有する線形システムのＴＲＭＰＣ制御に従った管収束を概略的に示す。変数ｘ１及びｘ２の平面において、実線は、ゼロに収束するノミナル状態ｚ_０－ｚ_Ｎの展開の長さΔｔのＮ個の後続ステップを含む時間間隔Ｔにおける必要とされる軌道を特定する。点線は、システムのＮ個の摂動された実際の状態Ｘ_０－Ｘ_Ｎの展開によって生成された実際の軌道を表す。三角形の形状と共に、実際には、管のセクションは、強調表示され、各ノミナル状態ｚ_０－ｚ_Ｎに対応して、許容可能な実際の摂動状態Ｘ_０－Ｘ_Ｎを特定するための、適切な境界空間Ｘ’を表し、初期瞬間ｔ_０から最終瞬間ｔ_Ｎまで、すなわち、（ｔ_０＋Ｔ）までのＮ個の後続ステップにおける時間展開を考慮に入れている。当然、このケースでは三角形である境界空間Ｘ’は、各ノミナル状態ｚ_０－ｚ_Ｎに関して、モデルパラメータに関連する不確実性に起因する全ての可能な摂動ｗならびに全ての誤差を含むことが仮定される。

【0037】

境界空間Ｘ’は、ノミナル状態ｚ_０－ｚ_Ｎに関する摂動出力状態ｘの最大距離を規定し、境界空間Ｘ’の中心に位置される。もちろん、境界空間Ｘ’は、三角形の周囲とは異なる形状を有することができ、大きさは、管収束に必要とされる強さに依存する。

【0038】

２つの状態変数、ｘ１及びｘ２を有する図４のシステムは、２次元表現を空間に有する。明らかに、ジャイロスコープ構造体２のケースでは、第１の実施形態では、ベクトル行列１に示されるように、４つの状態変数があり、したがって、境界空間Ｘ’は、４次元である。時間間隔Ｔは、波周期を参照して波動の動的特性などの、解析されるシステムの動的特性を考慮して、設計段階において予め規定される。もちろん、使用される機器及び／又はハードウェアの特性はまた、関連する。

【0039】

ノミナル状態ｚ_０－ｚ_Ｎは、理想的な非摂動状態であり、ジャイロスコープ構造体２の非摂動モデルに基づいて判定される。

【0040】

一実施形態によれば、ゲイン行列Ｋは、「Ａｅｒｏｓｐａｃｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ－Ｖｏｌｕｍｅ ７７、５８５－５９４ページ」によって、２０１８年６月１日に発行された、「Ｔｕｂｅ－Ｂａｓｅｄ Ｒｏｂｕｓｔ Ｍｏｄｅｌ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ Ｓｐａｃｅｃｒａｆｔ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ Ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ Ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ」と題された、Ｍ．Ｍａｍｍａｒｅｌｌａ、Ｃａｐｅｌｌｏ、Ｐａｒｋ、Ｇｕｇｌｉｅｒｉ、Ｒｏｍａｎｏ、２０１８年の論文に記載されるように、線形行列不等式又はＬＭＩの理論に従った手順を使用することによって、判定される。

【0041】

したがって、この領域（「管」）の規定及びその幅は、制御において使用されるモデルと、モデル化されていない任意の外乱（例えば、係留効果）の量との両方の不確実性として取得される。

【0042】

図３に示される実施形態によれば、予測ブロック１３は、カスケード状に配置されたノミナルユニット１４及び予測ユニット１５によって実装される。ノミナルユニット１４は、ジャイロスコープ構造体２のノミナル非摂動モデルを含む。ノミナルユニット１４は、摂動出力状態ｘを入力として受け取り、また、予測ユニット１５によって生成された信号ｖの第１の部分をフィードバックとして受け取り、ジャイロスコープ構造体２の非摂動出力ノミナル状態ｚ_ＮＰを取得する。

【0043】

予測ユニット１５は、ジャイロスコープ構造体２の状態、駆動動作、ならびにジャイロスコープ構造体２によって吸収される瞬時力に関連する非２次項に対する２次項を含むコスト関数Ｊ_Ｔを有する予測動的制御モデルを含む。

【0044】

【0045】

さらに、この実施形態によれば、ノミナル収束モジュール１８は、ノミナルユニット１４によって生成された、非摂動ノミナル状態ｚ_ＮＰを入力として受け取り、パラメトリック偏差ｒを計算する。信号ｖ^＊の第２の部分は、パラメトリック偏差ｒをゲイン行列Ｋと乗算することによって取得される。

【0046】

信号ｖ^＊の第２の部分は、ジャイロスコープ構造体２の実際の状態ｘ_０－ｘ_Ｎの展開の実際の軌跡を、より正確に、境界空間Ｘ’又は最適状態内に維持する一方、駆動信号ｕの修正を可能にする。これは、ジャイロスコープシステム２が、波動によって生成された外部ランダム摂動ｗの存在下でさえ、最適に制御されることを可能にする。

【0047】

第２の実施形態は、図５に示され、コントローラ１０は、駆動信号ｕを拡張駆動信号として判定する。以下では、以前の解決策に関する差のみが、具体的に記載されるだろう。

【0048】

拡張駆動信号ｕは、拡張信号ｖの第１の部分と、信号ｖ^＊の第２の部分とを含む。

【0049】

予測ユニット１５は、拡張ノミナル状態ｚ_ａを入力として受け取り、非摂動ノミナル状態ｚ_ＮＰ、及び、摂動出力状態ｘの動作変数とジャイロスコープ構造体２の非摂動ノミナル状態ｚ_ＮＰの動作変数との間の差として計算されたパラメトリック偏差ｒを含む。

【0050】

拡張状態ｚ_ａは、ブロック１５が、ジャイロユニット状態の予測を強化する一方、外乱ｗの傾向をモデル化し、予測することを可能にするベクトルである。

【0051】

このようにして、コスト関数Ｊ_Ｔを最小化することによって予測ユニット１５によって生成された駆動信号

は、より正確であり、したがって、電気コンバータ９の制御をより効率的にする拡張駆動信号ｕの判定を可能にする。

【0052】

したがって、取得されたコントローラは、摂動状態の展開制御に関して非常にロバストである。そのような制御は、摂動出力状態ｘの二重フィードバックと、動的管収束モデルとの両方によって取得される。

【0053】

さらに、本出願人は、そのように設計されたコントローラ１０が、予測ユニット１５及びノミナルユニット１４の予測制御モデルパラメータの不確実性の存在下でさえ、ジャイロスコープシステム２が、必要とされる状態に維持され、或いは戻されることを可能にすることを確かめることができた。

【0054】

図６は、本発明に従って実装された、コントローラ１０を用いた慣性ＷＥＣ変換システムの時間関数としての抽出された電力の傾向のシミュレーションを概略的に示す。電力は、負であり、抽出された電力である。図７－図９は、図６のグラフに関連するいくつかの詳細な要素を示す。最大誤差は、以下のパラメータ変動において、おおよそ２％であることが判明している。
－ジャイロスコープ質量変動（ＶＭＧ曲線）：±１０％
－浮体質量変動（ＶＭＳ曲線）：±１５％
－ジャイロスコープ慣性変動（ＶＩＧ曲線）：±１５％
－フライホイール慣性変動（ＶＩＶ曲線）：±２％

【0055】

Ｎｏｍによって特定された図７－図９のチャートは、強制的な波動を受けるモデルのノミナルパラメータを考慮して、抽出された電力の傾向を示す。

【0056】

図７は、ノミナル曲線Ｎｏｍに加えて、２つのＶＭＧ曲線及び２つのＶＭＳ曲線を示す。図８は、ノミナル曲線Ｎｏｍに加えて、２つのＶＩＶ曲線及び２つのＶＩＧ曲線を示す。図９では、ノミナル曲線Ｎｏｍに加えて、抽出された電力の下限値Ｌ_Ｉ及び上限値Ｌ_Ｓを表す曲線は、浮遊浮体３、ジャイロスコープ、及びフライホイールの質量及び慣性を共同で変化させることによって、強調される。

【0057】

本発明はまた、上述されたＷＥＣシステム１のジャイロスコープ構造体２の制御方法に言及し、その詳細及び前述されたのと同じ構造及び機能を有する協働部品は、同じ番号及び参照符号と共に示されるだろう。

【0058】

具体的には、ジャイロスコープ構造体２は、浮遊浮体３と関連付けられ、浮遊浮体３の回転エネルギーを電気エネルギーに変換する電気コンバータ９を含む。最も一般的な形態では、方法は、電気コンバータ９のＴＲＭＰＣ（Ｔｕｂｅ－Ｂａｓｅｄ Ｒｏｂｕｓｔ Ｍｏｄｅｌ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）を含む。

【0059】

コントローラ１０は、前記ジャイロスコープ構造体２の動作変数を含む摂動出力状態ｘを受け取る。

【0060】

本発明によれば、方法は、信号（ｖ）の第１の部分と信号ｖ^＊の第２の部分とを加算することによって取得される駆動信号ｕによって、電気コンバータ９を駆動するように工夫する。

【0061】

方法は、摂動出力状態ｘで計算されたジャイロスコープ構造体２の予測制御モデルを使用することによって、信号ｖの第１の部分を判定するように工夫する。

【0062】

さらに、方法は、動的管収束を有するノミナル収束モジュール１８を使用することによって、第２の信号部分ｖ^＊を判定するように工夫する。動的管収束は、摂動出力状態ｘの動作変数のパラメトリック偏差ｒで計算される。これらのパラメトリック偏差ｒは、摂動出力状態ｘとジャイロスコープ構造体２の非摂動出力ノミナル状態ｚ_ＮＰとの間の動作変数の差として規定される。非摂動出力ノミナル状態ｚ_ＮＰは、ジャイロスコープ構造体２の非摂動ノミナルモデルによって取得される。

【0063】

第１の実施形態では、方法は、従来のＭＰＣコントローラによって実装された予測制御モデルを使用し、第１の信号部分ｖを判定するように工夫する。

【0064】

さらに、方法は、「動的管収束」、すなわち、ジャイロスコープ構造体２のパラメトリック偏差ｒの予め規定された値、好ましくはゼロへの収束として規定されたゲイン行列Ｋを使用するようにする。概して、動的管収束は、線形システムを取り扱い、図４では、２つの状態変数、ｘ１及びｘ２を有するシステムの、より一般的な実装形態において示される。このようにして、状態空間では、ゲイン行列Ｋは、ジャイロスコープ構造体２の必要とされる非摂動出力状態ｚ_０－ｚ_ｎに向かって摂動出力状態Ｘ_０－Ｘ_ｎの展開を可能にする。

【0065】

必要とされる非摂動状態ｚ_０－ｚ_ｎは、ジャイロスコープ構造体２のノミナルモデルに基づいて、すなわち、非外乱且つ線形システムを考慮して、アプリオリに判定される。

【0066】

設計段階では、方法は、時間間隔Ｔ、後続ステップの数Ｎ、ならびに各必要とされる非外乱状態ｚ_０－ｚ_ｎの境界空間Ｘ’の大きさ及び形状の規定を工夫する。

【0067】

このようにして、状態空間では、各摂動出力状態ｘに関して、ゲイン行列Ｋのパラメータによって乗算されるパラメトリック偏差ｒは、ジャイロスコープ構造体２の実際の軌道を、各必要とされる状態に関して規定された境界空間Ｘ’内に維持し、非摂動の必要とされる状態ｚ_０－ｚ_ｎの展開は、予め規定された最終的な必要とされる状態ｚ_ｎに収束する。当然、各必要とされる非摂動状態ｚ_０－ｚ_ｎを取り囲む境界空間Ｘ’は、外乱又は摂動ｗの全ての可能な原因を含むことが仮定される。

【0068】

一実施形態によれば、管ゲイン行列Ｋは、線形行列不等式理論を使用することによって、オフラインで判定される。一実施形態では、状態空間離散化における線形システムの古典的表現において使用される行列Ａ及びＢは、次の章で詳述されるように、コスト関数Ｊ_Ｔ内で使用される重み行列Ｑ、Ｒ及びＰと共に考慮される。

【0069】

このようにして、駆動信号ｕの第２の部分ｖ^＊は、非摂動状態への収束に関して、摂動状態の展開を境界空間Ｘ’によって規定された管内部に維持するために判定される。

【0070】

図３に示される一実施形態によれば、方法は、ノミナルユニット１４及び予測ユニット１５をカスケード状に配置する接続した予測ブロック１３の実装形態を介して、第１の信号部分ｖを判定する。ノミナルユニット１４では、ジャイロスコープ構造体２の非摂動ノミナルモデルは、摂動出力状態ｘと第１の信号部分ｖのフィードバックとを使用することによって、非摂動ノミナル状態ｚ_ＮＰを生成するために使用される。

【0071】

予測ユニット１５では、ジャイロスコープ構造体２の予測動的制御モデルは、入力として受け取られた非摂動ノミナル状態ｚ_ＮＰによって駆動され、信号ｖの前記第１の部分を生成する。

【0072】

予測動的制御モデルは、ジャイロスコープ構造体２の状態及び駆動動作に関する２次項を含むコスト関数Ｊ_Ｔを工夫し、ならびに、ジャイロスコープ構造体２によって吸収される瞬時力に関する非２次項Ｊ_Ｔを含む。

【0073】

方法は、駆動信号

が、コスト関数Ｊ_Ｔを最小化するために判定される最適化問題に従って計算を使用するように工夫する。

【0074】

【0075】

さらに、方法は、ノミナルユニット１４によって生成された、非摂動ノミナル状態ｚ_ＮＰを使用し、パラメトリック偏差ｒを計算し、信号ｖ^＊の第２の部分を規定するように工夫する。

【0076】

図５の、より一般的な態様において示される一代替形態では、方法は、拡張状態ｚ_ａを予測ユニット１５に入力として提供することによって、駆動信号ｕを拡張駆動信号として生成するように工夫する。拡張状態ｚ_ａは、非摂動ノミナル状態ｚ_ＮＰ、及び、出力状態ｘの動作変数とジャイロスコープ構造体２の非摂動出力ノミナル状態ｚ_ＮＰの動作変数との間の差として計算されたパラメトリック偏差ｒを含む。

【0077】

拡張状態ｚ_ａは、ブロック１５が、ジャイロユニットの状態の予測を強化する一方、外乱ｗの傾向をモデル化し、予測することを可能にするベクトルである。

【0078】

このようにして、取得された駆動信号

は、より正確であり、電気コンバータ９の制御は、より効率的である。

【0079】

そのように設計された方法は、ＷＥＣシステムのジャイロスコープ構造体の内部摂動及び外部摂動に関して、いわゆるロバストな駆動信号ｕの生成を可能にすることによって、予め設定された目標及び目的を実現した。

【0080】

さらに、本発明に従って実施される、コントローラによって生成され、管収束によって取得された補正は、ノミナルユニット及び予測ブロックのノミナルモデルのパラメータ上の不確実性の存在下、又は、以前に考慮されず、且つ／或いはモデル化されていない外乱の存在下でさえ、ジャイロスコープ構造体が、必要とされる状態に近い動作状態に戻されることを可能にする。

【0081】

（コスト関数）
上に示された単純化されたモデルの状態を考慮すると、予測動的制御モデルの、及び予測ユニット１５に関連するコスト関数Ｊ_Ｔは、式に従って詳述される。

【数2】

ｚ_Ｋは、対角行列Ｑ内に含まれる係数で重み付けされたジャイロスコープ構造体２の実際の出力状態ｚのベクトル要素の２乗の合計として計算されたｋ番目のステップにおける非摂動状態のエネルギーを表す。
ｖ_Ｅｋは、ｋ番目のステップにおける制御変数のエネルギーを表し、その値の２乗として計算され、重み行列（Ｒ）によって重み付けされる。一実施形態では、重み行列（Ｒ）は、ｖＥｋなどのスカラーである。
Ｚ_Ｎは、対角行列Ｐ内に含まれる係数で重み付けされた、ステップＮ（すなわち、Ｎ個のステップから構成される予測時間地平線の終わりにおいて）における状態のエネルギーを表す。

【0082】

コスト関数Ｊ_Ｔは、ジャイロスコープ構造体２の状態及び制御又は駆動動作に関する２次項を含み、ならびに瞬時吸収力に関する非２次項を含む。規定によって混合項である瞬時力項に起因して、コスト関数Ｊ_Ｔは、凸ではなく、その最小化は、駆動信号ｖの判定によって求められる。

【0083】

ｋ番目のステップで抽出された電力と、ｋ番目のステップでの状態のエネルギーｚ_Ｋと、制御変数ｖ_Ｅｋのエネルギーとは、一緒に全て合計され、Ｎ個のステップを含む時間間隔Ｔに関して計算される。

【0084】

状態に関連する行列Ｑと、制御変数に関連する行列Ｒとによって、各項の寄与は、総コスト関数の計算において調整される。重み係数が増加するにつれて、関連付けられた項のエネルギーは、低減される。

【0085】

一実施形態によれば、行列Ｐは、ゲイン行列Ｋと共に、線形行列不等式又はＬＭＩの理論に従って計算される。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【国際調査報告】