JP5582487B2 - プロセスの状態予測方法 - Google Patents
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Description
Stenman, A., Gustafsson, F. and Ljung, L.: "Just In Time Models For Dynamical Systems", in Proc. 35th Conf. Decision and Control, Dec. 1115/1120 (1996) 牛田俊,木村英紀: "Just-In-Timeモデリング技術を用いた非線形システムの同定と制御", 計測と制御, Vol.44, No.2, 102/106 (2005) Bontempi,G., Bersini, H. and Birattari, M.: "The local paradigm for modeling and control from neuro-fuzzy to lazy learning, Fuzzy Sets and Systems", Vol.121, No.1, 59/72 (2001) Inoue, D. and Yamamoto, S.: "An Operation Support System based on Database-Driven On-Demand Predictive Control", in Proc. SICE Annual Conf., 2024/2027 (2004)
最初は前記要求点データとして現在の制御入力ベクトルと観測入力ベクトルを前記予測システムに与えて、1ステップ先の出力ベクトルの予測値を求め、その後は新たな要求点データとして設定した制御入力ベクトルと1ステップ前のプロセスの状態予測で求められた出力ベクトルの予測値から次の観測入力ベクトルを生成して前記予測システムに与えて、さらに1ステップ先の出力ベクトルの予測値を求める処理を1回以上繰り返すことによって、2ステップ以降の出力ベクトルの予測値を求めるプロセスの状態予測方法であって、
前記時系列データベースが熱反応炉の操業データを対象とし、前記観測入力ベクトルとして、炉頂ガス温度、炉内対象物レベル、耐火物温度、炉内ガス温度、炉内ガス圧力、炉内差圧から少なくとも1つ以上選択することを特徴とするものである。
JITモデリングにおける代表的な局所モデルには相加平均法や重み付き線形平均法(LWA)、重み付き局所回帰法(LWR)などが提案されている。
対象データベースを熱反応炉の操業データとした。サンプリング時間は1分とし、データの入力変数は、8分まで遅れさせた変数を含む486変数の中からステップワイズ法を用いて炉頂ガス温度に対する寄与率の高い54変数を選択した。選択した変数群の一部を表1に示す。1分後の炉頂ガス温度に関連する変数として、現在、1分前、2分前の炉頂ガス温度、1分前と現在の炉内差圧などの54変数が選択された。
1分後の予測結果を利用して更に先の1分後を予測する処理を繰り返すことで逐次的に予測を実施することを考えたとき、1分後の予測精度が十分な精度で得られなければ、長期予測は困難となる。まず、逐次予測が可能であるかを判断するために1分後の予測精度が十分に得られるかを検証する。1分後の炉頂ガス温度の予測を300回実施した結果の実測値と予測値の散布図を図3に示す。このときの炉頂ガス温度の予測値と実測値の相関係数が0.9493となり、また炉内差圧に関しても相関0.7471となり、1分後に関しては良好に予測できていることが確認でき、逐次予測が可能であると判断できる。
逐次予測方法を用いて、要求点時刻から1分後を予測し、その予測結果を利用してさらに1分後を予測する処理を繰り返す逐次予測を行った。このとき、初回の予測時のみステップワイズ法によって絞り込まれたすべての54変数の実測値を要求点データとし、2回目以降は操作変数に関しては実際に実施された値を与え、また操作変数以外の変数に関しては予測値を与えることによって要求点データが構成される。
Claims (1)
- 時間推移に伴い入力ベクトルと出力ベクトルのデータセットが対象プロセスから取得され、データ集合として時系列データベースに蓄積されており、前記データ集合から要求点データに類似した複数の近傍データセットを選び出し、前記複数の近傍データセットの出力ベクトルを補間する局所モデルを構成し、該局所モデルを用いて将来におけるプロセスの出力ベクトルを予測し、前記局所モデルを廃棄する予測システムを利用するプロセスの状態予測方法において、
最初は前記要求点データとして現在の制御入力ベクトルと観測入力ベクトルを前記予測システムに与えて、1ステップ先の出力ベクトルの予測値を求め、その後は新たな要求点データとして設定した制御入力ベクトルと1ステップ前のプロセスの状態予測で求められた出力ベクトルの予測値から次の観測入力ベクトルを生成して前記予測システムに与えて、さらに1ステップ先の出力ベクトルの予測値を求める処理を1回以上繰り返すことによって、2ステップ以降の出力ベクトルの予測値を求めるプロセスの状態予測方法であって、
前記時系列データベースが熱反応炉の操業データを対象とし、前記観測入力ベクトルとして、炉頂ガス温度、炉内対象物レベル、耐火物温度、炉内ガス温度、炉内ガス圧力、炉内差圧から少なくとも1つ以上選択することを特徴とするプロセスの状態予測方法。
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