Modelicaによるクローズドループ制御システムの設計

このブログシリーズでは、固体酸化物型燃料電池（以下SOFC ）システムモデルを例に、クローズドループ制御システムを実装する手順を説明します。
SOFCシステムは、熱、電気、化学の動的相互作用により、複雑な制御の好例となっています。最適な性能、効率、耐久性を実現するには、燃料流量、温度制御、出力などの変数を正確に制御する必要があります。
SOFCシステムでは、燃料流量や温度などの主要な動作パラメータをリアルタイムのフィードバックに基づいて継続的に調整し、最適な効率性と安定性を確保するクローズドループ制御戦略が不可欠です。このアプローチにより、安全な動作条件を維持し、外乱に対するシステムの応答性を向上させ、重要なコンポーネントの寿命を延ばすことができます。
制御戦略に対する体系的なアプローチなしには、システムは非効率、寿命の短縮、不安定な動作といったリスクにさらされます。Modelon Impactを活用することで、エンジニアはシステムの挙動を正確に捉える高忠実度モデルを開発し、堅牢な制御戦略を実現することができます。モデル主導のアプローチは、制御アルゴリズムの早期検証、最適化、シームレスな統合を促進し、最終的に、より信頼性が高く効率的なSOFCシステムを実現します。

固体酸化物形燃料電池システムのモデルを解説

SOFCモデルは、Modelon Impactに含まれる燃料電池ライブラリ(Fuel Cell Library)の例、FuelCell.Examples.SOFC.System.FullSystemSOFCから派生しています。

SOFCシステムは、混合、反応、熱交換を行う複数の流体の流れから構成されています。実際の環境では、圧力、流量、組成、温度を制御する必要があります。初期モデルでは、境界条件として流体の流量が完全に制御され、基本的なシステム動作と性能の分析が可能でした。

しかし、実際のシステムでは能動的な制御が必要であり、より柔軟なモデルが必要となります。

各使用例ごとに個別のモデルを作成するのではなく、Modelicaのオブジェクト指向のアプローチを活用し、再利用可能なコンポーネントを定義できるようにしました。具体的には、青写真のように、コアとなるシステムダイナミクスを捉えるベースモデルを作成します。Modelon Impactでは、このベースモデルが基盤となり、エンジニアは異なる制御戦略の開発やテストを行うために、この基盤を拡張したりカスタマイズしたりすることができます。

SOFCの圧力境界制御アプローチ

ベースクラスを拡張することで、バルブを使用した圧力調整メカニズムを導入します。アクチュエータ制御によるバルブ開度により、センサーからのフィードバックに基づいて流量を調整します。この構造的なアプローチにより、システムに変更があっても一貫性を維持しながら、制御戦略の変更や拡張を容易に行うことができます。

クローズドループ制御システムの導入

システムを能動的に制御するために、Modelica Standard Libraryの標準PIDコントローラを使用したクローズドループ制御戦略を実装しています。これらのコントローラは、リアルタイムのフィードバックに基づいてバルブ開度を調整し、さまざまな条件下で安定した動作を維持します。Modelonライブラリには、コントローラゲインを効率的に最適化するPIDオートチューナも含まれています。
制御されたシステムの性能を理想化モデル（完全に制御された境界条件）と比較することで、コントローラの有効性を評価することができます。以下の図は、入口空気温度の応答を示しています。

Modelon ImpactにおけるSOFCスタック温度の分析

制御システムは、期待される熱挙動にきわめて忠実であり、性能指標が確実に満たされるようになっています。この検証ステップは、過渡応答特性、外乱除去、および全体的な制御の堅牢性を評価する上で極めて重要です。

スーパーバイザ制御と離散論理

連続PID制御を超えて、SOFCシステムは起動、シャットダウン、および障害処理のために監視コントローラを必要とすることが多い。Modelon Impactは、連続および離散時間ダイナミクスのハイブリッドモデリングをサポートしており、モード管理のためのステートマシンの実装を可能にします。

このステートマシンは、異なる動作フェーズにおけるシステム動作を調整し、安全かつ効率的な移行を保証します。このようなロジック駆動の制御構造は、システムの信頼性と適応性を向上させます。

モデルベース設計によるクローズドループ制御システム

モデルベース設計アプローチを使用することで、フィードフォワード制御、状態推定、モデル予測制御（MPC）のためのシステムモデルをコントローラに直接組み込むことができます。例えば、モデル逆変換を活用したフィードフォワード制御戦略により、応答時間を改善するためにシステム入力を事前調整することができます。

フィードフォワード制御は応答性を高める一方で、外乱に対しては本質的に頑強ではありません。そのため、現実世界のアプリケーションでは、フィードフォワードとフィードバックのメカニズムを組み合わせたハイブリッドアプローチが好まれることがよくあります。

Modelon Impact：制御戦略に不可欠なツール

Modelicaの柔軟性とModelon Impactのシミュレーション能力を活用することで、エンジニアは極めて正確なモデルを開発し、高度な制御戦略を導入し、シミュレーションから実環境への展開を合理化することができます。SOFCシステムであれ、その他の複雑なエンジニアリングアプリケーションであれ、Modelon Impactは最新の制御開発に重要なツールとなるでしょう。