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ニューラルネット利用による化学プロセス異常診断・予測システムの構築

利用神经网络构建化工过程异常诊断/预测系统

基本信息

批准号：
13750692
负责人：
大庭武泰
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2001
资助国家：
日本
起止时间：
2001 至 2002
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、化学プロセスの応答をニューラルネットワークの自己学習機能にてモデル化し、これを制御に用いると同時にコントローラの状態が異常であるかどうかを判断する仕組みをもつニューラルネットワークコントローラを提案した。プロセス制御では、多変数プロセスの個々の操作量制御量変数間の関係を学習する小規模なネットワークを用意し、これらの出力を非線形ユニットにて結合することで得られる単一のネットワークを用いた。プロセス応答の学習では、このネットワークに制御データをバックプロパゲーション法にて学習させると、構成している操作量-制御量変数間のネットワークが自動的に適切な関係を学習し、良好な制御が可能であることがわかった。学習により得られたプロセスモデルはプロセスの逆モデルとなっている。そこで、ネットワークを構成する個々の小規模ネットワークからそれぞれが学習している操作量-制御量変数間関係を線形近似モデルのゲイン係数として取り出し、これらの行列の逆行列を求めることで、対象プロセスの順モデルを得ることができた。得られた順モデルからはプロセスの操作量-制御量ゲインが得られるため、そのプロセスの状態が把握できる。また、同時に、ゲイン行列の逆行列が得られない場合はコントローラがモデル化に失敗していることがわかるため、コントローラの自己診断が行える。このコントローラを塩基+緩衝液の模擬排水を酸にて中和するpH制御プロセスに適用し、提案した手法が有効であることを確認できた。

This study is aimed at determining whether the chemical state is abnormal or not, and whether the chemical state is abnormal. The relationship between the number of operating parameters and the number of operating parameters is studied. For example, if you want to learn from the system, you can use the system to learn from it. If you want to learn from it, you can use the system to control it. If you want to learn from it, you can use the system to control it. If you want to learn from it, you can use the system to control it. Learn how to get the right answer. Therefore, the relationship between the operating amount-control variable that constitutes a small network can be learned by using a linear approximation to derive the necessary coefficient of the object, and then find the inverse of this array, so that the smooth interface of the object can be obtained. The operation quantity and control quantity of the system are obtained by controlling the operation quantity and control quantity of the system. In case of failure, the diagnosis is performed by the user. The pH of the solution is determined by the pH value of the solution.