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J-GLOBAL ID：202202226752795825   整理番号：22A0798671

定常状態最適化器による産業用モデル予測制御器診断のための対話型可視化【JST・京大機械翻訳】

Interactive visualization for diagnosis of industrial Model Predictive Controllers with steady-state optimizers

著者 (4件)： Elnawawi Shams (Department of Chemical and Biological Engineering, University of British Columbia, BC, Canada) ,  Siang Lim C. (Department of Process Control Engineering, Burnaby Refinery, BC, Canada) ,  O’Connor Daniel L. (Control Consulting Inc., Great Falls, MT, United States) ,  Gopaluni R. Bhushan (Department of Chemical and Biological Engineering, University of British Columbia, BC, Canada)
資料名： Control Engineering Practice  (Control Engineering Practice)
巻： 121  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0647A  ISSN： 0967-0661  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モデル予測コントローラ(MPC)はプロセス産業で広く使用され,2段階LP-MPCシステムの形式で統合線形プログラム(LP)最適化器で典型的に実行される。MPC設計における有意な制御理論的進歩と学界における性能評価にもかかわらず,実世界MPC制御装置における運用上の課題に対処するギャップがまだある。特に,MPCsを維持するための技術者とオペレータは,コントローラの行動を理解するためにLP解を解釈する必要がある。容易に解釈できないので,特に大規模コントローラに対してMPCをトラブルすることは困難である。この困難を軽減するために,データ可視化とプロセス制御からのツールを用いたLP解診断を容易にする系統的アプローチを開発した。学術文献における限られた曝露が見られる産業的実践である「部分ピボット操作は,LP溶液診断におけるその役割に関して詳細に議論されている。問題のあるコントローラを診断するための典型的なワークフローをデータ可視化原理と組み合わせて用いて,診断プロセスを容易にする可変制約データを可視化することに焦点を当てた新しいツールの設計を誘導した。これらの提案ツールを,可視化設計および評価のためのガイドフレームワークとして,Munznerの”Nested Model”を用いて設計した。これらのツールの使用を,現在の工業方法論と比較して,複数の工業例で示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  設計 ,  線形計画法 ,  制御装置 ,  オペレータ ,  プロセス制御 ,  *可視化 ,  線形性 ,  制御理論 ,  過程 ,  器具 ,  ワークフロー
準シソーラス用語： 定常状態 ,  データ可視化 ,  *モデル予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： データの可視化 ,  モデル予測制御 ,  性能監視 ,  線形計画法

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  プロセス制御  (IC03040B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 定常状態 ,  最適化 ,  産業 ,  モデル予測制御 ,  診断 ,  対話型可視化