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灰色システム理論によるシステム解析手法の開発とその工学応用に関する研究

灰色系统理论系统分析方法发展及其工程应用研究

基本信息

批准号：
08J06050
负责人：
李国棟
金额：
$ 0.77万
依托单位：
Tokyo Metropolitan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2008
资助国家：
日本
起止时间：
2008 至 2009
项目状态：
已结题

项目摘要

昨年度の研究に引き続き,灰色予測モデルに基づく流動数曲線,信頼性予測モデル,PID制御システムについて,研究を進めました。下記にて,具体的に説明します。1.生産システムにおける流動数曲線の予測モデルの開発:流動数曲線の予測は生産システムや製造システムにおける製品の生産過程を有効な管理やコントロールする目的で、広範に応用されている。本論文は灰色予測モデルGM(1,1)の微分値と背景値を改善するため、Hermite多項式に基づく三次スプライン補間関数を導入し、新たな予測モデルを樹立している。つぎに,Particle Swarm Optimization(PSO)逐次近似手法を使用し、予測モデルのパラメータを最適化し、予測精度を向上している。従来研究では,数理モデル化することは困難であったが,本論文の手法により,実際の生産プロセスに対してモデル化が可能となる。2.生産システムにおける信頼性予測モデルの開発:本論文は三次スプライン関数を用いた灰色一次微分方程式改善型予測モデルを提案する。またPSO逐次近似手法によって提案された予測モデルの精度を向上する。生産システムにおける製品の故障数信頼性モデルを開発する。本研究は,限られたデータからいかに解析・設計を行なうことができるという重要な意義を持っている。3.最適PID制御システムの開発:本研究の目的:PID制御は産業制御プロセスに広範に応用されている。近年、PIDゲインの最適化問題は重要な課題となっている。本研究はParticle Swarm Optimization(PSO)逐次近似計算に基づくPID制御系設計の最適係数(Pゲイン、Iゲイン、Dゲイン)問題を解決し、その制御精度も議論する。本研究で着目する灰色システム理論に基づく灰色予測モデルを用いてPIDの制御対象の予測値を求め,制御対象の遅れ要素による性能劣化に対する改善を実現している。

Last year's research was conducted in the following areas: gray prediction, basic flow curve, signal prediction,PID control, research progress. The following is a detailed description. 1. Development of prediction model of flow curve in production system: prediction model of flow curve and production system; production process of product; effective management; objective model; and application model. In this paper, the grey prediction model GM(1,1) differential background value is improved, and Hermite polynomial is introduced into the cubic interpolation model, and a new prediction model is established. Particle Swarm Optimization(PSO) is used to optimize prediction accuracy. In recent years, the mathematical model has been studied. The method of this paper is to study the practical production model. 2. Development of reliability prediction model for production system: This paper proposes a new prediction model based on grey linear differential equation with cubic correlation. The PSO successive approximation method is proposed to improve the accuracy of the prediction. The number of failures and reliability of the product in the production process are developed. This study is limited to the analysis and design of the important significance of the study. 3. Development of optimal PID control system: The purpose of this study is to investigate the application of PID control system in industrial control system. In recent years, PID optimization problem has become an important topic. In this paper, the problem of optimal coefficients (P, I, D) for PID control system design in Particle Swarm Optimization(PSO) successive approximation calculation is solved, and the control accuracy is discussed. This study focuses on the grey system theory, grey prediction theory and PID control object prediction theory, and the improvement of performance degradation of control object elements.