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J-GLOBAL ID：200902283200058104   整理番号：08A0658241

ニューラルネットワークによる化学プラントにおけるPIDゲイン調整システム

Neural Network Based PID Gain Tuning of Chemical Plant Controller

著者 (6件)： 阿部快洋 (岡山大) ,  小西正躬 (岡山大) ,  今井純 (岡山大) ,  長谷川龍作 (新日本石油精製) ,  渡辺正憲 (新日本石油精製) ,  上條裕聡 (新日本石油精製)
資料名： 電気学会論文誌 D  (IEEJ Transactions on Industry Applications)
巻： 128  号： 7  ページ： 940-947  発行年： 2008年07月01日 
JST資料番号： X0451A  ISSN： 0913-6339  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 工業プラントではPID制御が幅広く使用されているが,時間の経過にともなうプラントの特性変化に合わせてオペレータがPID制御のゲイン調整を行っている。本研究では,石油精製プラントの操業データを評価しつつPIDゲイン調整を自動的に行う方法を検討した。モデル構築にはニューロエミュレータを使用し,操業データの学習によりプラント特性を模擬することができた。複数の評価関数を入力とし,かつ自己学習機能を有するRNN(リカレントニューラルネットワーク)モデルによりPIDゲイン調整を自動化でき,評価関数に対する重みの与え方により応答特性が変更できることを確かめた。実機データを用いた数値実験を通して,ニューロエミュレータを用いたプラント特性モデル化とRNNモデルによるゲイン調整機能の有効性を確認した。

シソーラス用語： 化学プラント ,  *制御 ,  PID動作 ,  *利得制御 ,  *神経回路網 ,  学習 ,  エミュレータ ,  流量制御
準シソーラス用語： *PID制御 ,  *リカレントニューラルネットワーク

分類 (1件)： プロセス制御  (IC03040B)

引用文献 (11件)：

• ARAKI, M. Developments of Parameter-Tuning Methods for PID Controllers. Institute of System, Control and Information Engineers. 2006, 50, 12, 441-446
• YAMAMOTO, T. Design of Advanced and Intelligent PID Control Systems. Institute of System, Control and Information Engineers. 2000, 44, 9, 483-491
• SUDA, N. PID control. 1992
• JAIN, L. C. Industrial Applications of Neural Networks. 1999
• DAGLI, C. H. Artificial neural netwarks for Intelligent Manufacturing. 1994

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  化学プラント ,  PID ,  ゲイン調整