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J-GLOBAL ID：201002262195391901   整理番号：10A0019445

強化された半回分プロセスの適応ネットワークモデルの構造同定

Structure Identification of Adaptive Network Model for Intensified Semibatch Process

著者 (3件)： MATSUMOTO Hideyuki (Dep. of Chemical Engineering, Tokyo Inst. of Technol.) ,  LIN Cheng (Dep. of Chemical Engineering, Tokyo Inst. of Technol.) ,  KURODA Chiaki (Dep. of Chemical Engineering, Tokyo Inst. of Technol.)
資料名： Journal of Chemical Engineering of Japan  (Journal of Chemical Engineering of Japan)
巻： 42  号： 12  ページ： 910-917 (J-STAGE)  発行年： 2009年 
JST資料番号： S0629A  ISSN： 0021-9592  CODEN： JCEJAQ  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 半回分プロセスにおける生産物の性質を推算するために適応ネットワークモデルの適用法を研究した。半回分プロセスは非線形挙動を示すが,このプロセスは流入流量のスケジューリング(IFRS)によって強化できる。本報では,半回分プロセスの多重性を柔軟に取り扱うために,適応回路網ベースのファジー推論システム(ANFIS)をベースとする推算モデルを考慮した。我々は,ANFISモデルの構造を同定することに力を入れ,複数のメンバーシップ関数が測定された変数に対して,設定されるモデル構造を提案した。次に,初期のフォルムを決定し,メンバシップ関数の数を決定するために,SCM(subtractive clustering method)を採用することを研究した。この方法は推算性能を改善したが,IFRSの場合の一定の特性時間の変化に対するロバスト性を低下した。よって,我々はモデル構造を修正するためにカスケードモードのアイデアにカムアップした。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *モデル ,  *ネットワーク ,  ファジィ推論 ,  クラスタ化 ,  スケジューリング ,  *同定 ,  *構造 ,  ロバスト性 ,  メンバシップ関数 ,  改変

分類 (1件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R)

引用文献 (18件)：

• AYDIN, B. Slow-Mode Induced Pulsing in Trickle-Bed Reactors at Elevated Temperature. AIChE J. 2006, 52, 3891-3901
• CHIU, S. L. Fuzzy Model Identification Based on Cluster Estimation. J. Intell. Fuzzy Syst. 1994, 2, 267-278
• FLORES-CERRILLO, J. Control of Particle Size Distributions in Emulsion Semibatch Polymerization using Mid-Course Correction Policies. Ind. Eng. Chem. Res. 2002, 41, 1805-1814
• FLORES-CERRILLO, J. Multivariate Monitoring of Batch Process Using Batch-to-Batch Information. AIChE J. 2004, 50, 1219-1228
• JANG, J.-S. R. ANFIS : Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System. IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. 1993, 23, 665-685

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化 ,  回分プロセス ,  適応ネットワーク ,  モデル ,  構造同定