Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

2018年度 化学プロセスシステム工学 第9回

2018年度 化学プロセスシステム工学 第9回

前回までの復習
流体加熱プロセス
連続槽型反応器
タンクの液面高さ(液レベル)制御
少し複雑な流体加熱プロセス:問題設定
少し複雑な流体加熱プロセス まとめ
差分であらわす
差分であらわす
流体加熱プロセスのシミュレーション
設定値変更してみよう
外乱を加えてみよう
PID制御の問題点は?
PID制御の問題点
微分先行型PID制御 (PI-D制御)
PID制御の問題点
比例微分先行型PID制御 (I-PD制御)
比較してみよう!
PID制御 これまでのまとめ
PID制御 これから
微分方程式を解くことのメリット
簡単にやりたい!
ラプラス(逆)変換は、ただの道具!
ラプラス変換
よく使うラプラス変換の特性
よく使うラプラス変換の特性
よく使うラプラス(逆)変換
1次遅れモデルを思い出す
1次遅れモデルをラプラス変換してみよう
1次遅れモデルのラプラス変換
ステップ応答
ついに、Y(s) = ・・・ へ
ラプラス逆変換
ラプラス逆変換のための式変形
ついに、ラプラス逆変換
1次遅れモデルのステップ応答を計算できた
まとめ
[練習] 流体加熱プロセス
[練習] 流体加熱プロセス
[練習] 流体加熱プロセス
[練習] ラプラス変換
[練習] ステップ応答
[練習] ラプラス逆変換のための式変形
[練習] ラプラス逆変換
[練習] 流体加熱プロセス
1次遅れモデルとの比較

Hiromasa Kaneko

February 10, 2019
Tweet

More Decks by Hiromasa Kaneko

Other Decks in Technology

Transcript

  1. 流体加熱プロセス 2 Q T, V, ρ, cP F, Ti F,

    T F [m3・s-1]︓⼊⼝・出⼝流量 Ti [K]︓⼊⼝流体の温度 T [K]︓タンク内流体の温度 V [m3]︓タンク内流体の体積 ρ [kg・m-3]︓流体の密度 cP [J・ kg -1・ K-1]︓流体の⽐熱 Q [J・s-1 (=W)]︓加熱量 i ︓input o︓output
  2. 連続槽型反応器 連続槽型反応器 (Continuous Stirred Tank Reactor, CSTR) • 反応︓⼀次反応の A

    → B とする • 流⼊する A の濃度 CAi で流出する A の濃度 CA (Bの濃度) を制御 3 CAi , F CA , F V, T, rA F [m3・min-1]︓⼊⼝・出⼝流量 CAi [kmol・m-3]︓⼊⼝のAの濃度 CA [kmol・m-3]︓CSTR内のAの濃度 V [m3]︓CSTR内の液体体積 T [K]︓CSTR内の液体温度 i ︓input o︓output rA [kmol・m-3 m2]︓Aの反応速度
  3. タンクの液面高さ(液レベル)制御 4 A Fi Fo Fi [m3・s-1]︓⼊⼝流量 Fo [m3・s-1]︓出⼝流量 L

    [m2]︓タンクの液レベル A [m2]︓タンクの断面積 (5 とする) x [-]︓バルブの弁解度 i ︓input o︓output バルブの弁開度 x で液面高さ (液レベル) L を制御 L x
  4. 少し複雑な流体加熱プロセス︓問題設定 5 Q Tm , V1 , ρ, cP F,

    Ti F, Tm F [m3・s-1]︓⼊⼝流量・出⼝流量 Ti [K]︓⼊⼝流体の温度 Tm [K]︓タンク1内流体の温度 T [K]︓タンク2内流体の温度 V1 [m3]︓タンク1内流体の体積 V2 [m3]︓タンク2内流体の体積 ρ [kg・m-3]︓流体の密度 cP [J・ kg -1・ K-1]︓流体の⽐熱 Q [J・s-1 (=W)]︓加熱量 T, V2 , ρ, cP F, T タンク1 タンク2 加熱量 Q で、タンク2の温度 T を制御
  5. 少し複雑な流体加熱プロセス まとめ 6 ( ) 2 m dT F T

    T dt V = − ( ) m i m 1 P dT F Q T T dt V V c ρ = − + Q Tm , V1 , ρ, cP F, Ti F, Tm F [m3・s-1]︓⼊⼝流量・出⼝流量 Ti [K]︓⼊⼝流体の温度 Tm [K]︓タンク1内流体の温度 T [K]︓タンク2内流体の温度 V1 [m3]︓タンク1内流体の体積 V2 [m3]︓タンク2内流体の体積 ρ [kg・m-3]︓流体の密度 cP [J・ kg -1・ K-1]︓流体の⽐熱 Q [J・s-1 (=W)]︓加熱量 T, V2 , ρ, cP F, T タンク1 タンク2
  6. 差分であらわす 7 時刻 t を明示的に示すと、 ( ) ( ) (

    ) ( ) m m m m m T t T t t T t t T T t t Q Q t t − − ∆ ∆ → ∆ ∆ → − ∆ → − ∆ ( ) 2 m dT F T T dt V = − ( ) m i m 1 P dT F Q T T dt V V c ρ = − + ( ) ( ) ( ) T t T t t T t t T T t t − − ∆ ∆ → ∆ ∆ → − ∆
  7. 差分であらわす 8 よって、 ( ) ( ) ( ) (

    ) ( ) m m i m 1 1 P T t T t t Q t t F T T t t t V V c ρ − − ∆ − ∆ = − − ∆ + ∆ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) m 2 T t T t t F T t t T t t t V − − ∆ = − ∆ − − ∆ ∆ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) m m i m 1 1 P Q t t F T t T t t T T t t t V V c ρ   − ∆ = − ∆ + − − ∆ + ∆     ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) m 2 F T t T t t T t t T t t t V   = − ∆ + − ∆ − − ∆ ∆    
  8. 流体加熱プロセスのシミュレーション F [m3・s-1]︓⼊⼝流量・出⼝流量 = 0.00005 Ti [K]︓⼊⼝流体の温度 = 20 [℃]

    V1 [m3]︓タンク1内流体の体積 = 0.01 V2 [m3]︓タンク2内流体の体積 = 0.015 ρ [kg・m-3]︓流体の密度 = 1000 cP [J・ kg -1・ K-1]︓流体の⽐熱 = 4200 Q [J・s-1] (加熱量) の最大値 = 3000 Δt = 0.1 ヒーターの熱が熱電対に伝わるまで 60 s かかるとする • 0 s でも試してみよう ヒーターを最大にして、5000 s シミュレーションしてみよう︕ 30℃を目標にして PID 制御してみよう 9
  9. 微分先⾏型PID制御 (PI-D制御) PID制御の微分項について、e(t) ではなく制御変数 y(t) を微分する 外乱に対してはPID制御と同じ挙動 14 ( )

    ( ) ( ) ( ) ( ) 0 I 1 0 t P D de t u t K e t e r dr T u T dt   = + + +      ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 0 I 1 0 t P D dy t u t K e t e r dr T u T dt   = + − +      ( ) ( ) target e t y y t = − t︓時刻 y︓出⼒変数 u︓⼊⼒変数
  10. PID制御の問題点 出⼒変数が細かく上下に振動したときに、微分項が不安定になる • 微分時間を小さくする • PI制御にする 設定値を変更したときに、誤差 e(t) が急激に変化するため •

    微分項が不安定になる ⁃ 微分先⾏型PID制御 (PI-D制御) • ⽐例項の影響により、⼊⼒変数もステップ状になる ⁃ ⽐例微分先⾏型PID制御 (I-PD制御) 15
  11. ⽐例微分先⾏型PID制御 (I-PD制御) PID制御の⽐例項についても、e(t) ではなく制御変数 y(t) にする 外乱に対してはPID制御と同じ挙動 16 ( )

    ( ) ( ) ( ) ( ) 0 I 1 0 t P D de t u t K e t e r dr T u T dt   = + + +      ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 0 I 1 0 t P D dy t u t K y t e r dr T u T dt   = − + − +      ( ) ( ) target e t y y t = − t︓時刻 y︓出⼒変数 u︓⼊⼒変数
  12. PID制御 これから ⼀次遅れモデル 二次遅れモデルでは︖ 19 ( ) ( ) (

    ) C p dy t T y t K u t dt + = ( ) p C 1 exp t y t K T     = − −           のステップ応答が になったのはどうして︖ ( ) ( ) ( ) ( ) 2 2 F p 2 2 d y t dy t a D a y t K u t dt dt + + = 微分方程式を解いたり式変形したりする必要がある
  13. ラプラス変換 23 ( ) ( ) ( ) ( )

    0 exp L f t F s f t st dt ∞   = = −    時刻 t の関数 f(t) をラプラス変換 L(s) すると、変換後の関数 F(s) は、 s︓複素数 ( s = a + jb, j は虚数単位)
  14. よく使うラプラス変換の特性 ① 線形性 ② 合成積 ③ 積分 ④ 微分 24

    ( ) ( ) ( ) ( ) L a f t b g t a L f t b L g t       + = +       ( ) ( ) ( ) ( ) 0 L f t r g r dr L f t L g t ∞       − =          ( ) ( ) 0 1 L f r dr L f t s ∞     =        ( ) ( ) ( ) 0 df t L sL f t f dt     = −      
  15. よく使うラプラス変換の特性 ⑤ n 回微分 ⑥ むだ時間 25 ( ) (

    ) ( ) ( ) ( ) 1 2 1 0 ' 0 0 n n n n n n d f t L s L f t s f s f f dt − − −     = − − −       ⋯ ( ) ( ) ( ) exp L f t r rs L f s     − = −    
  16. よく使うラプラス(逆)変換 26 t (時間) 領域 s 領域 (あっちの世界) a s

    2 1 s 1 s a + ( ) exp at − ( ) sin t ω ( ) cos t ω 2 2 s ω ω + 2 2 s s ω + a t
  17. 1次遅れモデルを思い出す 1次遅れモデル (1次遅れ系、1次遅れプロセス、1次遅れ要素) 27 ( ) ( ) ( )

    C S dy t T y t K u t dt + = t︓時刻 y︓出⼒変数 u︓⼊⼒変数 TC ︓時定数 (定数) KS ︓定常ゲイン (定数) ( ) C 1 exp S t y t K T     = − −           ⼊⼒変数を0 → 1 としたステップ応答 (単位ステップ応答)のとき、 となります [後で詳しくやります]
  18. 1次遅れモデルをラプラス変換してみよう 28 ( ) ( ) ( ) C S

    dy t T y t K u t dt + = をラプラス変換して、 出⼒・⼊⼒をそれぞれまとめると︖ ただし、y(0) = 0 とする
  19. 1次遅れモデルのラプラス変換 29 ( ) ( ) ( ) C S

    dy t T y t K u t dt + = ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) C S 0 T sL y t y L y t K L u t       − + =       ( ) ( ) L y t Y s   =   ( ) ( ) L u t U s   =   とすると、 y(0) = 0 より、 ( ) ( ) ( ) C S T sY s Y s K U s + = ( ) ( ) ( ) C S 1 T s Y s K U s + =
  20. ステップ応答 30 ( ) ( ) S C 1 K

    Y s U s T s = + ( ) ( ) ( ) C S 1 T s Y s K U s + = ⼊⼒変数 u(t) を 0 → 1 とするステップ応答のとき、U(s) は︖ つまり、1 のラプラス変換は︖
  21. ついに、Y(s) = ・・・ へ 31 ( ) ( ) (

    ) S S S C C C 1 1 1 1 K K K Y s U s T s T s s s T s = = ⋅ = + + + ( ) 1 U s s = 0 → 1 のステップ応答のとき、 より、
  22. ラプラス逆変換 32 a s 1 s a + ( )

    exp at − a 使えそうな ラプラス逆変換は、 と これを ラプラス逆変換すれば、 y(t) = ・・・ になる︕ ( ) ( ) S C 1 K Y s s T s = + どうやって ( ) ( ) S C 1 K Y s s T s = + を式変形して、 上の2つのラプラス逆変換を使えるようにするか︖
  23. ラプラス逆変換のための式変形 33 ( ) S C C 1 1 K

    a b s T s s T s = + + + とする、 ( ) ( ) ( ) C S C C 1 1 aT b s a K s T s s T s + + = + + よって、 C 0 aT b + = S a K = 2つの式より、 S C b K T = −
  24. ついに、ラプラス逆変換 34 ( ) ( ) S S S C

    S S C C C 1 1 1 K K K T K K Y s s T s s T s s s T = = − = − + + + ラプラス逆変換すると、 ( ) S S S C C exp 1 exp t t y t K K K T T       = − − = − −              
  25. 1次遅れモデルのステップ応答を計算できた 1次遅れモデル (1次遅れ系、1次遅れプロセス、1次遅れ要素) 35 ( ) ( ) ( )

    C S dy t T y t K u t dt + = t︓時刻 y︓出⼒変数 u︓⼊⼒変数 TC ︓時定数 (定数) KS ︓定常ゲイン (定数) ( ) C 1 exp S t y t K T     = − −           ⼊⼒変数を0 → 1 としたステップ応答 (単位ステップ応答)のとき、 となります [後で詳しくやります] → OK︕ ラプラス変換によって、微分方程式を解くことができた︕
  26. まとめ 36 微分方程式など 答え 難しい ラプラス変換 普通の代数方程式 式変形後 ラプラス逆変換 式変形

    やさしい s 領域 (あっちの世界) t (時間) 領域 (こっちの世界) ( ) ( ) ( ) C S dy t T y t K u t dt + = ( ) S S C 1 K K Y s s s T = − + ( ) ( ) ( ) C S T sY s Y s K U s + = ステップ応答 ( ) 1 U s s = ( ) C 1 exp S t y t K T     = − −          
  27. [練習] 流体加熱プロセス 37 Q T, V, ρ, cP F, Ti

    F, T F [m3・s-1]︓⼊⼝流量・出⼝流量 Ti [K]︓⼊⼝流体の温度 T [K]︓タンク内流体の温度 V [m3]︓タンク内流体の体積 ρ [kg・m-3]︓流体の密度 cP [J・ kg -1・ K-1]︓流体の⽐熱 Q [J・s-1 (=W)]︓加熱量 ( ) i P dT F Q T T dt V V c ρ = − +
  28. [練習] 流体加熱プロセス 38 Q T, V, ρ, cP F, Ti

    F, T F [m3・s-1]︓⼊⼝流量・出⼝流量 Ti [K]︓⼊⼝流体の温度 T [K]︓タンク内流体の温度 V [m3]︓タンク内流体の体積 ρ [kg・m-3]︓流体の密度 cP [J・ kg -1・ K-1]︓流体の⽐熱 Q [J・s-1 (=W)]︓加熱量 DIFF DIFF P dT F Q T dt V V c ρ = − + DIFF i T T T = − として、
  29. [練習] 流体加熱プロセス 39 微分方程式など 答え 難しい ラプラス変換 普通の代数方程式 式変形後 ラプラス逆変換

    式変形 やさしい s 領域 (あっちの世界) t (時間) 領域 (こっちの世界) ステップ応答 ︖ ( ) ( ) ( ) DIFF DIFF P dT t Q t F T t dt V V c ρ = − +
  30. [練習] ラプラス変換 40 をラプラス変換すると、 ( ) ( ) ( )

    ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) DIFF DIFF DIFF P DIFF DIFF P DIFF P 1 0 1 1 1 F sL T t T L T t L Q t V V c F sT s T s Q s V V c T s Q s F V c s V ρ ρ ρ       − = − +       = − + = + ( ) ( ) ( ) DIFF DIFF P dT t Q t F T t dt V V c ρ = − +
  31. [練習] ステップ応答 41 ( ) 1 Q s s =

    0 → 1 のステップ応答のとき、 より、 ( ) DIFF P P 1 1 1 1 T s F V c s s V F V c s s V ρ ρ = + =   +    
  32. [練習] ラプラス逆変換のための式変形 42 1 a b F F s s

    s s V V = +   + +     とする、 ( ) 1 F a b s a V F F s s s s V V + + =     + +         よって、 0 a b + = 1 F a V = 2つの式より、 V b F = − V a F =
  33. [練習] ラプラス逆変換 43 ( ) DIFF P P P 1

    1 1 1 1 1 1 T s F V c s s V V F F V c F s F c s s s V V ρ ρ ρ =   +             = − = −         + +     ラプラス逆変換すると、 ( ) DIFF P 1 1 exp F T t t F c V ρ     = − −        
  34. [練習] 流体加熱プロセス 44 微分方程式など 答え 難しい ラプラス変換 普通の代数方程式 式変形後 ラプラス逆変換

    式変形 やさしい s 領域 (あっちの世界) t (時間) 領域 (こっちの世界) ステップ応答 ( ) ( ) ( ) DIFF DIFF P dT t Q t F T t dt V V c ρ = − + ( ) DIFF P 1 1 F T t t F c V ρ   = −    
  35. 1次遅れモデルとの⽐較 45 時定数 (TC ) は︖ 定常ゲイン (KS ) は︖

    以前に計算したものと⽐較してみよう ( ) C 1 exp S t y t K T     = − −           ( ) DIFF P 1 1 exp F T t t F c V ρ     = − −        