慶應義塾大学 理工学部 管理工学科４年 曹研究室 60803571 遠藤 健司 第6回輪講 2011.06.14 (火) 慶應義塾大学 理工学部 管理工学科４年 曹研究室　 60803571 遠藤 健司

今週やったこと 混合論理動的(Mixed Logical Dynamical, MLD)システムの理解 論理式から不等式への置換 Receding horizon法を用いた、モデル予測制御（プロセス制御）への適用

取り扱った論文 ハイブリッドシステムの予測制御とそのプロセス制御への適用 Institute of System, Control and Information Engineers Vol.46, No.3, pp.110~119 (2002) 浅野一哉 ー旧川崎製鉄(株) 技術研究所 津田和呂 ー旧NKK(株) 基盤技術研究所 Alberto BEMPORAD ーETH-Swiss federal Institute of Technology Manfred MORARI ー同上

論文の構成 はじめに プロセス制御におけるハイブリッドシステム的アプローチへの期待 MLDシステム MLDシステムの制御方法 論理式の不等式群による置換 MLDシステムの一例 MLDシステムの一般形 表現可能なクラス例 離散値入力 離散値（定性値）出力 MLDシステムの制御方法 最適制御 Receding horizon 制御 分枝限定法 実プロセスへの適用シュミレーション ガス供給システム 問題の定式化 Receding horizon 制御の適用 おわりに

１．はじめに ルールに基づく制御 制御モードの切換を伴う制御 入出力が離散値をとる制御 MLDシステムとして定式化 制御問題 ハイブリッドシステム (Hybrid System) 連続的なダイナミクスと離散的な状態が混在するシステム ルールに基づく制御 制御モードの切換を伴う制御 入出力が離散値をとる制御 ハイブリッドシステム MLDシステムとして定式化 制御問題 モデル予測制御 Receding horizon 法 混合整数計画法 混合整数２次計画問題 分枝限定法

２．プロセス制御におけるハイブリッド システム的アプローチへの期待 ２．プロセス制御におけるハイブリッド 　　システム的アプローチへの期待 鉄鋼プロセスにおいて、各プロセスでは定常状態の操業が長時間継続することは少ない。 高炉：化学反応→連続的、原料装入・熔銑の取り出し→離散的 熱風炉：熱風炉加熱と熱風排出の期間→複数炉順次切換 転炉：バッチプロセス（非連続工程） 連続鋳造：操業の切れ目→非定常状態 圧延：材料の先尾端→非定常部 プロセスをハイブリッドシステムとしてとらえれば、非定常部を含めた全操業期間にわたる操業量の最適化ができる。 モデル制御 企業の現場から生まれた実用的な制御方法として、プロセス制御の分野に広く浸透し、技術者にも馴染み深い。 有限区間の最適化問題を制御周期ごとに繰り返し解く 制御条件を陽な形で取り扱う。

３．MLDシステム ３.１ 論理式の不等式群による置換 MLD(Mixed Logical Dynamical)システム 論理記述を含んだ動的システムの表現方法 プロセスに含まれる離散的事象を論理変数で表わす。 定式化：論理式→線形不等式 真理値表 X1 X2 ￢X1 X1∨X2 X1∧X2 X1→X2 X2→X1 X1↔X2 NOT OR AND IMPLY IF AND ONLY IF F T 真理値表より

：論理命題 0-1変数 微小正数 以上のように定義すると、式変形のための準備として、以下３つの等価関係式が導出できる。

命題Xの真偽を0-1変数で関連付ける（置換） ・証明（右辺←左辺） ・証明（右辺→左辺） ※　真理値表より、 ※※　式変形のための準備より、 命題Xの真偽を0-1変数で関連付けたことにより、線形不等式群と等価にできる。

線形関数と0-1変数の積を関係付ける（置換） ：補助変数 本来非線形な表現である式も、線形不等式群と等価にできる。 ・証明① ・証明③ ・証明② ・証明④

３.２ MLDシステムの一例 内部状態x(t)の符号によって場合分けが行われるため、全空間を一括して制御系設計を行うことは困難。 まず第一に、2値補助変数を用いて状態の符号を関連付け、線形不等式群に置換する。 2値補助変数（0-1変数） 微小正数 すると、場合分けを含んだ式を、以下の単一式で書き換えることができる。

３.２ MLDシステムの一例 非線形項を含むので、連続値補助変数を導入し、線形不等式群に置換する。 連続値補助変数 そして、線形項のみの単一式に書き換えることができる。

３.３ MLDシステムの一般形 ←線形行列不等式 ∴補助変数を一意に決める不等式群 状態 補助変数を一意に決めるのに必要なだけの不等式を集めなければならない。 連続値入力 出力 離散値入力、離散値補助変数 連続値補助変数 適当な次数の行列 できるだけ簡潔な表現にすることが大切

４．MLDシステムの制御方法 ４.１ 最適制御 MLDシステムに対する最適制御問題 与えられた初期状態x0と有限時間Tに対して、状態x0を最終状態xfまで移行させ、かつ次の評価関数Jを最小化するような次の制御入力列　　　　　　　　　　　　を求めよ。 　但し、　　　　　　　　である。 ：時刻t=0における初期状態x0に対し、入力列u0T-1が入力された結果、最終時刻t=Tにおいて実現される状態を表す。

与えられた重み行列 与えられたオフセット、通常はそれぞれの最終値 を採用する。 すると、最適制御問題□は最終的に混合整数２次計画問題（Mixed Integer Quadratic Programming, MIQP）に帰着される。 代入

２次計画問題に帰着 整数変数（0-1変数）であるため、混合２次計画問題となる。 解法については分枝限定法を用いる。（次回）

４.２ Receding horizon 制御 Receding horizon 制御 各サンプリング時刻tからTステップ先までの有限区間で同様な最適制御を考え、解として得られた最適入力のうち、現在時刻の最適入力のみを実際に使い、次のサンプリング周時刻t+1に改めてTステップ先までの同様な最適計算を行うことで制御し続ける。 入力は、実際に適用する入力uと区別するために、vと記述する。

定式化 ：該当時刻tにおいて計算された最適化入力列v0k-1を入力した場合、時刻t+kで到達する状態。　　　　　　　　　も同様に定義される。

：最終値 　　　　　　　が存在する場合、Receding horizon法で実際に制御対象に入力するのは　　　　　　と定める。 　　　　　　　　　は捨てられて、次のサンプリング時刻において、再び同様な最適計算がなされる。　

分枝限定法 分枝限定法 通常の２次計画法をベースにした、混合整数２次計画問題の代表的な解法 解空間上の部分空間を一括チェックし、該当空間内に解候補が存在し得るかどうかを事前に検証することで、不必要な探索手続きを予め排除するという考え。

例えば… 0‐1変数 (補助変数) 連続補助変数 最も簡単には、図における二分木で示される探索区間全てについて、残る連続補助変数に関する通常の2次計画問題を評価し、4ケース中の最適値を選択すれば、最適解が得られたことになる。 しかし、これでは整数変数が増えた場合に、２の階乗でケース分け（分枝）が増加してしまう…。

来週までに… 混合整数計画問題を解くための手法である分枝限定法の理解をする。 分枝限定法のアルゴリズム 効率よく最適解を探索するための工夫